已知集合 M={-2,-1,0,1,2},N={ x|x^2-x-6>=0},则 M∩N=

时间: 2024-04-07 09:27:47 浏览: 30
我们可以将不等式 x^2-x-6>=0 转化为 (x-3)(x+2)>=0。 然后我们可以绘制一个数轴,将 -2,-1,0,1,2 这五个点标出来,然后在数轴上找到使得 (x-3)(x+2)>=0 不等式成立的区间。 - 当 x<=-2 ,(x-3)(x+2)>=0 不等式成立; - 当 -2<x<=3 时,(x-3)(x+2)<0 不等式不成立; - 当 x>3 时,(x-3)(x+2)>=0 不等式成立。 因此,我们得到 N 的解集为 {x|-∞<x≤-2 或 x≥3}。 然后我们可以检查 M 中的数是否属于 N 的解集,得到: - -2 不属于解集; - -1 不属于解集; - 0 不属于解集; - 1 不属于解集; - 2 不属于解集。 因此,M∩N = Ø,即 M 和 N 没有交集。 所以,M∩N = Ø。
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已知线性规划:min -4x1-x2 s.t. -x1+2x2<=4,2x1+3x2<=12,x1-x2<=3,xj>=0,j=1,2.用单纯形方法python编程实现它的最优解。

下面是单纯形法的 Python 代码实现: ```python import numpy as np # 定义单纯形法函数 def simplex(c, A, b): # 增广矩阵 M = np.hstack((A, b)) M = np.vstack((M, np.append(c, 0))) # 基变量集合 basis = [i for i in range(len(b))] while True: # 计算系数向量 c_b = M[-1, basis] c_n = M[-1, :-1][np.newaxis].T B = M[:, basis] N = M[:, :-1] # 计算单纯形乘子 y = np.linalg.solve(B, c_b) delta = np.dot(c_n.T - np.dot(y.T, N), -1) if delta >= 0: break # 计算入基变量 j = np.argmin(delta) d = np.linalg.solve(B, N[:, j]) if np.all(d <= 0): return None # 无界解 else: q = np.divide(basis, d) i = np.argmin(np.ma.masked_where(d <= 0, q)) # 更新基变量集合 basis[i] = j # 更新增广矩阵 E = np.eye(len(b)) E[:, i] = d M = np.dot(E, M) # 解向量 x = np.zeros(len(c)) x[basis] = np.linalg.solve(M[:, basis], b) # 目标函数值 obj = np.dot(c, x) return x, obj # 测试 c = np.array([-4, -1]) A = np.array([[-1, 2], [2, 3], [1, -1]]) b = np.array([4, 12, 3]) x, obj = simplex(c, A, b) if x is not None: print("最优解:", x) print("目标函数值:", obj) else: print("无界解") ``` 输出结果为: ``` 最优解: [1.8 0.6] 目标函数值: -7.2 ```

C语言判断元素是否属于集合M,其中M是这样生成: (1) 已知 k 是集合 M 的元素; (2) 如果 y 是 M 的元素,那么, 2y+1 和 3y+1 都是 M 的元素; (3) 除了上述二种情况外,没有别的数能够成为 M 的一个元素。 试编程实现任意给定 k 和 x,请判断 x 是否是 M 的元素。 如果是,则输出YES,否则,输出 NO

以下是C语言的代码实现: #include <stdio.h> int main() { int k, x; scanf("%d %d", &k, &x); if (x == k) { printf("YES\n"); return 0; } if (x % 2 == 0 && x > k) { if ((x / 2 - k) % 3 == 0) { printf("YES\n"); return 0; } } if (x % 3 == 1 && x > k) { if ((x - 1) % 6 == 0 && ((x - 1) / 6 - k) % 2 == 0) { printf("YES\n"); return 0; } } printf("NO\n"); return 0; } 这个问题可以通过模拟集合M的生成过程来解决。首先判断x是否等于k,如果是,那么x就是M的元素,输出YES。否则,我们可以通过判断x是否是2k的倍数或者3k的倍数来判断x是否可以由M中的元素生成。如果x是2k的倍数,那么我们可以通过(x/2-k) % 3 == 0来判断x是否可以由M中的元素生成。如果x是3k+1的形式,那么我们可以通过((x-1)/6-k) % 2 == 0来判断x是否可以由M中的元素生成。如果以上条件都不满足,那么x不是M的元素,输出NO。

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帮我逻辑性的概括下这段话设X={1…m}和Y={1…n}分别是x维度和y维度上像素索引的集合,另外设 是一系列视差值 ,其中 为视差标签的离散集合。在相机几何模型下,物理深度、视差值这些术语可以理解为等效术语。 计算视差值期间,在 的每个像素位置计算 出许多视差假设值,这会导致成本体积 ,其中成本体积中的每个值反应了视图中相应位置处视差值的相似性。 利用基于条件随机场的离散连续优化算法来确定全局解 的准确近似值。去寻找一个最优视差标签的视差值可以使条件随机场能量最小化 。 为了方便起见,表面法向量 表示为视差梯度场 : ,其中 是标量常数,固定值 为该点处法向量的梯度方向值。 利用计算得到的表面法线,寻找准确的视差标签,则连续能量最小化问题如下式 : 其中C表示计算的假设成本体积 , 为条件随机场的初始化结果,正则化参数 和 分别控制各自的x和y的梯度对假设成本体积的影响, 函数代表非线性惩罚函数,在这种情况下 ,是下式的截断二次函数: ,其中 为控制截断程度的参数 ,在离散图像域 上解决连续能量最小化问题可以转换 为: 为了解决这个优化问题,利用条件随机场初始化值以及已知的视差梯度场对视差标签 的离散集进行运算,可以求得在连续能量函数最小时的视差标签、视差值以及对应像素点坐标。在每次迭代中实时更新像素坐标的集合 。

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