python求解二次规划问题，现成的代码

您可以使用Python中的cvxopt库来求解二次规划问题，以下是一个简单的示例代码：

import cvxopt

# 定义二次规划问题的参数
P = cvxopt.matrix([[4, 1], [1, 2]])
q = cvxopt.matrix([1, 1])
G = cvxopt.matrix([[-1, 0], [0, -1]])
h = cvxopt.matrix([0, 0])
A = cvxopt.matrix([1, 1], (1, 2))
b = cvxopt.matrix(1.0)

# 求解二次规划问题
sol = cvxopt.solvers.qp(P, q, G, h, A, b)

# 输出结果
print(sol['x'])

在上面的代码中，我们首先定义了二次规划问题的参数P、q、G、h、A和b，并将它们传递给cvxopt.solvers.qp函数来求解。最终，该函数将返回一个字典，其中包含了问题的解。在本例中，我们将解打印到了控制台上。

相关问题

python求解二次规划的对偶问题的代码

以下是使用cvxopt库求解二次规划对偶问题的Python代码：

import numpy as np
from cvxopt import matrix, solvers

# 定义二次规划问题的相关参数
P = matrix(np.array([[1.0, 0.5], [0.5, 2.0]]))
q = matrix(np.array([-5.0, -6.0]))
G = matrix(np.array([[-1.0, 0.0], [0.0, -1.0], [-1.0, -3.0], [2.0, 5.0]]))
h = matrix(np.array([0.0, 0.0, -15.0, 100.0]))

# 求解二次规划问题的对偶问题
sol = solvers.qp(P=P, q=q, G=G.T, h=h)
print(sol['x'])

需要注意的是，对偶问题中的矩阵$G$和向量$h$需要转置，即求解对偶问题时应该使用$G^T$和$h$。同时，这里使用了cvxopt库中的qp函数，它可以同时求解原问题和对偶问题，只需要将对应的矩阵和向量传入即可。

python求解一元二次方程代码

以下是一个求解一元二次方程的 Python 代码：

import math

# 获取用户输入的 a、b、c 值
a = float(input("请输入 a："))
b = float(input("请输入 b："))
c = float(input("请输入 c："))

# 计算判别式的值
delta = b**2 - 4*a*c

if delta < 0:
    # 当判别式小于 0 时，方程无实数解
    print("该方程无实数解。")
elif delta == 0:
    # 当判别式等于 0 时，方程有一个实数解
    x = -b / (2*a)
    print("该方程有一个实数解 x = ", x)
else:
    # 当判别式大于 0 时，方程有两个实数解
    x1 = (-b + math.sqrt(delta)) / (2*a)
    x2 = (-b - math.sqrt(delta)) / (2*a)
    print("该方程有两个实数解 x1 = ", x1, "，x2 = ", x2)

该代码首先获取用户输入的一元二次方程的三个系数 a、b、c 的值，然后计算方程的判别式 delta 的值。根据判别式的值，分别判断方程的解的情况，并打印出相应的结果。需要注意的是，在计算平方根时需要使用 math 模块中的 sqrt() 函数。