y1+0.5y2+0.333y3=1.83, 0.5y1+0.333y2+0.25y3=1.08, 0.333y1+0.25y2+0.2y3=0.783, 求y1、y2、y3的值分别为多少？

时间: 2023-05-20 20:02:35 浏览: 156
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根据题目中的线性方程组，可以使用矩阵求解方法求解y1、y2、y3的值，即： | 0.5 0.333 0.25 | | y1 | | 1.08 | | 0.333 0.25 0.2 | x | y2 | = | 0.783 | | y1 0.5 0.333 | | y3 | | 1.83 | 通过矩阵求解，得到y1=2.4，y2=1.8，y3=1.2。
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已知三个函数 x1+x2*0+x3*0 = 33; y1*0.87+y2*0.13+y3*0=136.5; z1*0.6+z2*0.03+z3*0.3=363.5 帮我求解方程0.4*x1+0.35*y1+0.25*z1=多少，0.8*x2+0.2*z2=多少，z3=多少

我们可以使用矩阵运算来求解这个方程组。...所以，0.4x1 + 0.35y1 + 0.25z1 = 0.4 * 33.0 + 0.35 * 95.0 + 0.25 * 174.17 = 66.7075；0.8x2 + 0.2z2 = 0.8 * 87.5 + 0.2 * 69.58 = 82.26；z3 = 1211.67。

假设已知方程y1 = z1 * (y1 + y2 + y3); y2 = z2 * (y1 + y2 + y3); y3 = z3 * (y1 + y2 + y3)，但是z1,z2,z3仅保留小数点后3位，如何反推出y1,y2,y3的最优解？请用C++代码实现

double err = max(abs(y1_new - y1), max(abs(y2_new - y2), abs(y3_new - y3))); y1 = y1_new; y2 = y2_new; y3 = y3_new; iter++; } while (err > eps && iter ); cout << "y1 = " << y1 ; cout << "y2 =...

需要求解y1，y2，y3. 已知方程： z1=y1 / ( y1 + y2 + y3 )； z2=y2 / ( y1 + y2 + y3 ) ；z3=y3 / ( y1 + y2 + y3 )； 假设 z1、z2、z3是已知值，y1，y2，y3，z1，z2，z3均是大于零的正值。且z1 + z2 + z3 =1。请列举C++实现代码

以下是一个简单的 C++ 实现代码，用于求解 y1、y2、y3： cpp #include using namespace std; int main() { double z1, z2, z3, y1, y2, y3; cout 请输入 z1、z2、z3 的值：" ; cin >> z1 >> z2 >> z3; ...

z1=y1/(y1+y2+y3) z2=y2/(y1+y2+y3) z3=y3/(y1+y2+y3) 已知z1和z2和z3， 且上述方程已知数和未知数均是大于0的正值，求y1，y2，y3。 请问，怎么在C++代码用牛顿迭代法实现求解？

在每次迭代中，计算g(y1, y2, y3)和H(y1, y2, y3)，然后计算方程H(y1, y2, y3) * delta = -g(y1, y2, y3)的解delta，更新y1, y2, y3为y1+delta[0], y2+delta[1], y3+delta[2]。 4. 重复第3步，直到f(y1, y2, y3)收敛...

Consider the following system of two first-order ODEs for y1(t) and y2(t) , y′1y′2=y1+8y2=2y1+3y2. Where y(t)=y1 , this system of differential equation is equivalent to a second-order ODE for y(t) of the form y′′−4y′+cy=0. What is the value of c ? Enter your integer valued answer below.

y′′1(2y1 + 3y2) / y′1 + y′1(3y′1(2y1 + 3y2) - (2y1 + 3y2)y′′1) / y′1^2 = 13(2y1 + 3y2) / y′1 Simplifying: 2y′′1 + 9y′1^2 / y′1 - 3y′′1 = (26y1 + 39y2) / y′1 y′′1 - (4y′1) + ...

) Solve: y (4) − 5y ′′ + 4y = 0 .

The characteristic equation is r^4 - 5r^2 + 4 = 0, which can be factored as (r^2 - 4)(r^2 - 1) = 0. This gives us four roots: r = ±2 and r = ±1. The general solution is a linear combination of the...

z=0.5x+0.5y+45，z=-5.714x-1.428y+70.0。如何将这两条直线采用matplotlib绘出？

y1 = -x + 2 * (0.5 * x + 0.5 * y + 45) - 90 y2 = -4 * x - 10 * (0.5 * x + 0.5 * y + 45) + 490 # 绘制直线 plt.plot(x, y1, label='Line 1') plt.plot(x, y2, label='Line 2') # 添加标签和标题 plt.xlabel('...

stats.f_oneway(y1,y2,y3)

stats.f_oneway(y1,y2,y3)是scipy库中的一个函数，用于执行单因素方差分析。其中，y1、y2和y3分别表示三组数据，可以是列表、数组等形式。该函数会计算三组数据的平均值、总平均值、组内平方和、组间平方和...

(x1y2+x2y3+x3y1-x1y3-x2y1-x3y2)/2

这是一个二维空间中三个点(x1, y1), (x2, y2), 和 (x3, y3)之间形成的向量的叉积（也称为外积）再除以2的结果。在二维空间中，两个向量的叉积是一个标量值，计算公式为： \[ \frac{(x_1 \times y_2) + (x_2 \times ...

将一个图形窗口分割成4部分，分别绘制曲线y1=x2+2x+1，y2=x3-3x2-1，y3=y1+y2，y4=y1-y2。x的取值范围[-10,10]，步长为0.5。各曲线绘制的要求如下

axs[1, 0].plot(x_values, func3(x_values), label='y3 (y1+y2)') axs[1, 0].set_title('y3 = y1 + y2') axs[1, 1].plot(x_values, func4(x_values), label='y4 (y1-y2)') axs[1, 1].set_title('y4 = y1 - y2') # ...

import gurobipy as grb model = grb.Model() # 定义变量 y1 = model.addVar(name='y1') y2 = model.addVar(name='y2') y3 = model.addVar(name='y3') y4 = model.addVar(name='y4') y5 = model.addVar(name='y5') y6 = model.addVar(name='y6') y7 = model.addVar(name='y7') y8 = model.addVar(name='y8') # 添加约束 model.addConstr(y1+y2>=9,'第1种钢管') model.addConstr(y3+y4>=13,'第2种钢管') model.addConstr(y2+y4+3*y5+2*y6+y7>=17,'第3种钢管') model.addConstr(2*y1+2*y3+y4+y5+2*y6+4*y7+5*y8>=22,'第4种钢管') model.addConstr(y1 >= 0) model.addConstr(y2 >= 0) model.addConstr(y3 >= 0) model.addConstr(y4 >= 0) model.addConstr(y5 >= 0) model.addConstr(y6 >= 0) model.addConstr(y7 >= 0) model.addConstr(y8 >= 0) # 目标函数 model.setObjective(y1+y2+y3+y4+y5+y6+y7+y8, grb.GRB.MINIMIZE) # 求解 model.optimize() print('目标函数值是：', model.objVal) if model.status == GRB.OPTIMIZE: model.printAttr('X')改写为C语言

char *names[] = {"y1", "y2", "y3", "y4", "y5", "y6", "y7", "y8"}; error = GRBaddvars(model, 8, 0, NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, lb, ub, NULL, names); if (error) { printf("Error: %s\n", ...

用Python绘制一个x：在0~2之间均匀生成20个数据，y1=x，y2=x*x，y3=x*

我可以帮你编写 Python 代码来实现这个要求。你可以尝试以下代码： ...其中三条曲线分别对应 y1=x，y2=x*x 和 y3=x*e^x。 请注意，这里的 y3=x*e^x 是按照您对问题的描述计算的，而不是您给出的 x*。

编写计算表达式x^2-5x+4值的函数funt，用x作为参数调用此函数，分别计算下面各式的值：y1=x^2-5*×+4，y2=(x+15)^2-5×(x+15)+4，y3=(sinx)^2-5×sinx+4。 **输入格式要求："%lf" 提示信息："Input x: " **输出格式要求："x =\t%5.2f\n" "y1=\t%5.2f\n" "y2=\t%5.2f\n" "y3=\t%5.2f\n" 程序运行示例如下： Input x: 3.5 x = 3.50 y1= -1.25 y2= 253.75 y3= 5.88

return y1 + y2 + y3; } int main() { double x; printf("Input x: "); scanf("%lf", &x); double result = funt(x); printf("x =\t%5.2f\n", x); printf("y1=\t%5.2f\n", pow(x, 2) - 5 * x + 4); printf...

解释一下下述结果Call: lda(class ~ y1 + y2 + y3 + y4) Prior probabilities of groups: 1 2 0.4871795 0.5128205 Group means: y1 y2 y3 y4 1 194.4737 267.0526 137.3684 185.9474 2 179.5500 290.8000 157.2000 209.2500 Coefficients of linear discriminants: LD1 y1 -0.09327642 y2 0.03522706 y3 0.02875538 y4 0.03872998

这个结果是使用线性判别分析（LDA）模型对一个分类变量（class）和四个预测变量（y1，y2，y3，y4）进行分类后得到的。模型给出了两个组的先验概率和组均值。同时，模型给出了四个预测变量在第一个线性判别变量（LD1...

import win32com.client as win32 app=win32.Dispatch("Word.Application") doc = app.Documents.Add() app.visible=True s = app.Selection objRange = s.Range c1 = 10 c2 = 12 y1='y=\sqrt(a^2+b)='+str(c1)+'+'+str(c2)+'='+str(c1+c2)+'^p' objRange.Text = y1 objRange = s.OMaths.Add(objRange)，在该程序的基础上，利用EquationProfessionAll命令，将公式自动转化为专业格式。

y1 = 'y=\\sqrt(a^2+b)=' + str(c1) + '+' + str(c2) + '=' + str(c1+c2) + '^p' objRange.Text = y1 # 转化为专业格式 objRange = s.OMaths.Add(objRange) objRange.Range.Select() app.Selection.OMaths....

x2 = self.radius*math.sin(math.radians(self.degree))+self.x1 y2 = -self.radius*math.cos(math.radians(self.degree))+self.y1

其中，self.radius表示圆的半径，self.degree表示角度，self.x1和self.y1表示圆心的坐标。 具体来说，math.sin和math.cos是求正弦和余弦函数的方法，math.radians是将角度转换为弧度的方法。根据三角函数的定义，...

import pyautogui as pyautogui import win32com.client as win32 app=win32.Dispatch("Word.Application") doc = app.Documents.Add() app.visible=True s = app.Selection objRange = s.Range c1 = 10 c2 = 12 y1 = 'y=\sqrt(a^2+b)=' +str(c1)+'+'+str(c2)+'='+str(c1+c2)+'^p' objRange.Text = y1 objRange = s.OMaths.Add(objRange)，在此程序的基础上，通过敲击回车的方式，退出公式编辑器，程序应该如何编写。

y1 = 'y=\sqrt(a^2+b)=' +str(c1)+'+'+str(c2)+'='+str(c1+c2)+'^p' objRange.Text = y1 # 添加公式对象并进入编辑器 objRange = s.OMaths.Add(objRange) objRange.OMaths(1).Range.Select() # 模拟按下回车键退出...

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