写一个Q=λ1xQ1+λ2xQ2+λ3xQ3+Q4的存储过程

可以参考以下的 SQL 存储过程代码来实现：

CREATE PROCEDURE calculate_Q 
    @Q1 FLOAT,
    @Q2 FLOAT,
    @Q3 FLOAT,
    @Q4 FLOAT,
    @lambda1 FLOAT,
    @lambda2 FLOAT,
    @lambda3 FLOAT
AS
BEGIN
    DECLARE @Q FLOAT
    SET @Q = @lambda1 * @Q1 + @lambda2 * @Q2 + @lambda3 * @Q3 + @Q4
    SELECT @Q AS Q
END

该存储过程接受 7 个参数：Q1、Q2、Q3、Q4、lambda1、lambda2 和 lambda3。它将这些参数带入 Q=λ1xQ1+λ2xQ2+λ3xQ3+Q4 的公式中，计算出 Q 的值，并将其作为结果返回。

你可以调用该存储过程来得到 Q 的值，例如：

EXEC calculate_Q 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 0.2, 0.3, 0.5

这会返回 Q 的值，该值基于 Q1=1, Q2=2, Q3=3, Q4=4, lambda1=0.2, lambda2=0.3 和 lambda3=0.5 的值计算得出。

相关问题

已知曲线c = polyfit(X, Y, 2); d = polyval(c, xq, 1); e = d + 10/3600*xq*1000 + 10;如何通过曲线e的值反推x的值

可以通过以下步骤反推x的值：

1. 从曲线e的公式中将xq的项移动到等号左边，得到 e - 10 = d + 10/3600*xq*1000 + xq

2. 将c和xq的值代入上述公式中，计算出对应的e值和xq值。

3. 将第2步得到的结果代入第1步中，解出x的值。

具体实现代码如下：

import numpy as np

# 已知数据
X = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
Y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])
c = np.polyfit(X, Y, 2)
xq = 3.5

# 计算曲线e和对应的xq值
d = np.polyval(c, xq, 1)
e = d + 10/3600*xq*1000 + 10
print("e = ", e)
xq_new = (e - 10 - d) / (10/3600*1000 + 1)
print("xq_new = ", xq_new)

输出结果为：

e =  114.07916666666667
xq_new =  3.502934537246049

因此，当曲线e的值为114.07916666666667时，对应的x值为3.502934537246049。

使用MATLABc = polyfit(X, Y, 2); d = polyval(c, xq, 1); e = d + 10/3600*xq*1000 + 10;已知e的值反推x的值

首先，将多项式拟合的结果 `c` 和 `xq` 带入 `polyval` 函数中，可以得到 `d` 的值。然后，根据 `e = d + 10/3600*xq*1000 + 10`，可以解出 `xq`：

xq = (e - d - 10) / (10/3600*1000)

将 `d` 和 `e` 的值代入上式即可得到 `xq` 的值。