python求多项式函数的简单介绍
python中有没有求legendre多项式的解的函数
他们以后被命名 Adrien-Marie Legendre. 这 常微分方程 频繁地运用到 物理 并且其他技术领域。 特别是当在球状坐标解决 Laplace的等式 (和关连 偏微分方程) 时.
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Legendre微分方程也许使用标准解决 电源串联 方法。 等式有 规则单一点 在 x= ± 1如此，级数解关于起源只将一般来说，聚合为 |x| 1. 当 n是整数，解答Pn是规则的(x) x=1也是正规兵在 x=-1和系列为这种解答终止(即。 是多项式)。
用python编程求多项式sn=1-3+5-7+9-11+……的前100项和
he = 0
for n in range(0,100):
if (n % 2 == 0):
he += 2 * n +1
else:
he -= 2 * n + 1
print(he)
代码这样就差不多了
多项式求值的秦九韶算法 python
# 计算一元多项式在给定点x处的值
# 其中多项式系数存放在列表a中,多项式阶数为n
# 1.直接算法
def f(n:int,a:list,x:float):
the_sum = a[0]
for i in range(1,n+1):
the_sum += a[i] * pow(x,i)
return the_sum
# 2.秦九韶算法
def f2(n:int,a:list,x:float):
the_sum = a[n]
for i in range(n,0,-1):
the_sum = the_sum * x + a[i-1]
return the_sum
python牛顿法求多项式的根
#includeiostream.h
#includemath.h
#includeconio.h
const int N=200;
//带入原函数后所得的值
double f(float x)
{
return (x*x*x-1.8*x*x+0.15*x+0.65);
}
//带入一阶导函数后所得的值
double f1(double x)
{
return (3*x*x-3.6*x+0.15);
}
//牛顿迭代函数
double F(double x)
{
double x1;
x1=x-1.0*f(x)/f1(x);
return (x1);
}
void main()
{
double x0,D_value,x1,y[4];
int k=0,count=0;
for(;;)
{
if(count==3)break;
cout"输入初始值:";
cinx0;
do
{
k++;
x1=F(x0);
D_value=fabs(x1-x0);
x0=x1;
}
while((D_value0.000005)(k=N));
for(int j=0,flag=0;jcount;j++)
{
if(fabs(y[j]-x1)0.000005)
{ flag=1;
cout"该数值附近的根已经求出，请重新换近似值"endl;
break;
}
}
if(flag==1)
continue;
else
{
cout"方程的一个根："x1","" 迭代次数为："kendl;
y[count]=x1;
count++;
}
//else
//cout"计算失败!"endl;
}
}
//你的程序其实没问题，牛顿迭代法本身循环一次只能找到一个答案，只要再建一个循环控制使
//用迭代法的次数和判断根的个数就行。我又加了一个判断是否有重复的根的循环。
//希望能对你有所帮助。
python 编程，求多项式的根
t,a,r=0,1,0
while a=100:
空if t==0:
空空r,t=r+a,1
空else:
空空r,t=r-a,0
空a+=2
print r
以f（x）=3x^2-e^x为例，以下为C++代码：
#includeiostream
{
double x;
cout"输入du初始迭代zhi值:"endl;
cinx;
while(abs(f(x))0.00001) x=x-f(x)/fd(x);
cout"计算结果: x="x", f(x)="f(x)endl;
system("pause");
return 0;
运行结果：输入0.9，输出daox=0.910008, f(x)=6.36005e-009
扩展资料：
根据PEP的规定，必须使用4个空格来表示每级缩进（不清楚4个空格的规定如何，在实际编写中可以自定义空格数，但是要满足每级缩进间空格数相等）。使用Tab字符和其它数目的空格虽然都可以编译通过，但不符合编码规范。支持Tab字符和其它数目的空格仅仅是为兼容很旧的的Python程序和某些有问题的编辑程序。
参考资料来源：百度百科-Python
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