用c语言x^2-n*y^2=1,佩尔方程,寻找非平凡解(即y!=0),输入不同的n,找出x和y的一个解,y从小往大遇到的第一个解
时间: 2024-05-20 17:16:46 浏览: 7
#include <stdio.h>
#include <math.h>
int main()
{
int n, y;
double x, a, b, c;
printf("请输入n的值:");
scanf("%d", &n);
for (y = 1; ; y++)
{
a = sqrt(n*y*y + 1);
if (a == (int)a) //判断是否为整数
{
x = a / y;
printf("x = %.0lf, y = %d\n", x, y);
break;
}
}
return 0;
}
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用c语言代码x^2-n*y^2=1,佩尔方程,寻找非平凡解(即y!=0),输入不同的n
```c
#include <stdio.h>
#include <math.h>
int main()
{
int n, x, y, a, b, c, d, e, f, g, h;
double sqrt_n;
printf("请输入n的值:");
scanf("%d", &n);
sqrt_n = sqrt(n);
a = (int)sqrt_n;
x = a; y = 1;
b = n - a * a;
while (b != 1) {
c = (int)(sqrt(n) + x) / b;
d = c * b - x;
e = b;
x = b;
y = d;
b = e - d * d / b;
}
f = x * y + 1;
g = x;
h = y;
while (g * g - n * h * h != 1) {
g += n * h;
h = (f - n * g) / h;
f = (int)((sqrt_n + g) / h) * h - g;
}
printf("一组非平凡解为:x=%d, y=%d\n", g, h);
return 0;
}
```
注意:该代码只能找到一组非平凡解,如果要找到所有非平凡解,需要进行更多的计算。
用python写一段佩尔预测模型
以下是一个简单的Python代码示例,它使用线性回归模型实现了佩尔预测:
```
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 定义佩尔相关的变量
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) # 用户年龄
y = np.array([0, 0, 0, 1, 3, 6, 10, 15, 21, 28]) # 用户参与人数
# 对数据进行预处理
X = x.reshape((-1, 1)) # 将x转换为n*1的数组
Y = y.reshape((-1, 1)) # 将y转换为n*1的数组
# 建立线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, Y)
# 对新数据进行预测
age = [11, 12, 13, 14, 15]
X_new = np.array(age).reshape((-1, 1))
y_new = model.predict(X_new)
# 打印预测结果
print(y_new)
```
以上代码使用线性回归模型对用户年龄和参与人数之间的关系进行建模,并在新的年龄数据上进行预测。请注意,这只是一个简单的示例代码,实际上您可能需要进行更多的数据预处理和模型参数调整才能获得更准确的预测结果。