请写出上述线性代数方程组的具体形式

线性方程组的具体形式如下：

(a(t) - h/2 * w_0 * e^(s*t_0)) * x(t) - h/2 * w_1 * e^(s*t_1) * x(s_1) - ... - h/2 * w_N-1 * e^(s*t_N-1) * x(s_N-1) = y(t)

其中，t和s_i分别表示离散化后的值，N为离散化后小区间的个数，h为小区间的长度，w_i和t_i分别表示高斯积分的节点和权重，s_i = -1 + i*h，t_i是将s_i代入变量代换后得到的值，a(t)和y(t)为已知的函数，x(t)为待求解的函数。

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python解线性代数方程组

Python可以使用numpy和scipy库来解决线性代数方程组。其中，numpy库中的linalg.solve()函数可以用于求解线性代数方程组的唯一解，而scipy库中的linalg.solve()函数可以用于求解线性代数方程组的所有解。下面是两个例子：

1. 使用numpy库解线性代数方程组：
import numpy as np
A = np.array([[2,1,-1,1], [4,2,-2,1], [2,1,-1,-1]])
b = np.array([1,2,1])
x = np.linalg.solve(A, b)
print(x)

2. 使用scipy库解线性代数方程组：

from scipy import linalg
import numpy as np
A = np.array([[10, -1, -2], [-1, 10, -2], [-1, -1, 5]])
b = np.array([72, 83, 42])
x = linalg.solve(A, b)
print(x)

matlab解非方阵线性代数方程组

在MATLAB中解非方阵线性代数方程组有两种方法：取逆和“左除”。对于形如 A*x=b 的线性代数方程组，如果系数矩阵 A 是非奇异的（即满秩矩阵），我们可以使用取逆的方法。具体来说，我们可以通过求解方程 x = inv(A) * b 来得到方程组的解。然而，需要注意的是，取逆的方法在计算上比较耗时，特别是对于大规模的线性方程组。

对于非方阵线性代数方程组中存在奇异方程组（系数矩阵不是满秩矩阵）的情况，我们需要采用其他方法来求解方程组的解。常见的方法包括使用矩阵初等变换来将方程组化简为简化行阶梯形式，进而找到方程组的解。矩阵初等变换可以通过MATLAB中的一系列矩阵运算来实现。

总而言之，MATLAB提供了多种方法来解非方阵线性代数方程组，具体的选择取决于方程组的性质和要求。一般情况下，我们首先需要判断系数矩阵是否是非奇异的，如果是非奇异的，则可以使用取逆的方法；如果是奇异的，则需要使用矩阵初等变换来求解方程组的解。