max M=615x+500y+(1-y)(1000+5x+9000y)-0.5x^2-4000y^2,求解使得M最大的x，y值

时间: 2023-12-15 21:04:54 浏览: 116
C

max函数求4个数最大值

要求解使得M最大的x和y值，我们可以通过对M进行求偏导并令其等于零来找到最优解。首先，我们对M进行分别对x和y求偏导： ∂M/∂x = 615 - x - x = 615 - 2x ∂M/∂y = 500 - 9000y + 500y = 500 - 8500y 然后，令∂M/∂x = 0 和 ∂M/∂y = 0，我们可以得到以下方程组： 615 - 2x = 0 --> x = 307.5 500 - 8500y = 0 --> y = 500/8500 = 0.0588 因此，当x = 307.5，y = 0.0588时，M取得最大值。 注意：这里的解是基于对给定函数M的求导和等式求解得到的。请确认函数M的表达式准确无误，并使用合适的数值求解方法验证结果。
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C语言 输入最大值M 判断2到M之间所有素数并求和

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max M=615x+500y+(1-y)(1000+5x+9000y)-0.5x^2-4000y^2,求解使得M最大的x，y值，用python解决这一问题

return -(615*x[0] + 500*x[1] + (1-x[1])*(1000+5*x[0]+9000*x[1]) - 0.5*x[0]**2 - 4000*x[1]**2) x0 = [0, 0] # 初始值 bounds = ((None, None), (None, None)) # 变量边界 solution = minimize(objective, ...

max M=615x+500y+(1-y)(1000+5x+9000y)-0.5x^2-4000y^2,求解使得M最大的x，y值，用MATLAB解决这一问题

fun = @(x) -(615*x(1) + 500*x(2) + (1-x(2))*(1000+5*x(1)+9000*x(2)) - 0.5*x(1)^2 - 4000*x(2)^2); % 定义初始解 x0 = [0, 0]; % 定义线性不等式约束 A = []; b = []; % 定义线性等式约束 Aeq = []; beq = []...

fxy=-x+2x+5-2y+0.5y 编程求函数 -5≤x≤6 取最大值时的xy -7.3≤ у≤10

fx = -x + 2*x + 5 - 2*y + 0.5*y if fx > max_val: max_val = fx max_x, max_y = x, y print("当 x={}，y={} 时，函数取得最大值为 {}".format(max_x, max_y, max_val)) 输出结果为： 当 x=6，y=-73...

A(q^-1)y(k)=B(q^-1)u(k-d) +C(q^-1) w(k)其中A(q^-1)=1-1.2q^-1+0.5q^-2，B(q^-1)=1+0.7q^-1，C(q^-1)=1-0.5q^-1+0.3q^-2求当d＝1时按照参数已知设计最小方差控制器，给出matlab代码

x = Atilde * [y(k-1:-1:k-d); u(k-1:-1:k-d)]; end % 计算控制器输出 u(k) = F * x + f; % 计算系统输出 y(k) = C * [y(k-1:-1:max(1,k-d)); u(k-d:-1:max(1,k-d-1))] + sigma_v * randn; end % 画图 t = 1:...

3.18采用牛顿-拉弗森法求解如下非线性方程组，取初值x。=y0=0.5，精度要求10^-6 x^3-y=0 x^2+y^2=1

3. **计算下一个猜测点**：\( (x_{k+1}, y_{k+1}) = (x_k, y_k) - J(x_k, y_k)^{-1} r(x_k, y_k) \)。如果\( J \)不可逆，可能需要使用高斯-约旦消元或QR分解等方法。 4. **检查收敛条件**：如果新的估计点与旧的...

用五点菱形格式求解下列椭圆型方程的边值问题。 -(（fracu)^2/(fracx)^2+(fracu)^2/(fracy)^2=(4y^2-2x^2)/(x^2+2y^2)^2,1<x<2,0<y<3 u(1,y)=ln(1+2y^2),u(2,y)=ln(4+2y^2) 0<=y<=1 u(x,0)=2lnx,u(x,3)=ln(18+x^2),1<x<2 已知此问题的精确解为u(x,y)=ln(x^+2y^2)，分别取第一种剖分数m=20，n=30和第二种剖分数m=40，n=60，输出10个节点（1.25，0.5i），（1.75，0.5i），i=1，2，3，4，5处的数值解，并给出误差， 要求在各节点处最大误差的迭代误差限为0.5*10^(-10). 请给出具体的matlab程序代码

u(i, j) = (h^2*k^2*f(x(i), y(j), u_old(i, j)) + u_old(i+1, j) + u_old(i-1, j) + u_old(i, j+1) + u_old(i, j-1)) / (2*(h^2 + k^2/(x(i)^2 + y(j)^2))); end end err = max(max(abs(u-u_old))); end % ...

%% Drucker-Prager 参数 a=-0.1039; %% Modified Drucker-Prager 参数 a1=0.9954; a2=0.0046; a3=-5.65469; %% 二维Mises vmc = @(x, y) sqrt(x.^2 - x.y + y.^2)-1; %% 二维 Tresca trc = @(x, y) 0.5 * max(cat(3, abs(x - y), abs(x), abs(y))-1, [], 3); %% Drucker-Prager和Modified Drucker-Prager DruPra = @(x, y) sqrt(x.^2 - x.y + y.^2)(1+a(x+y)/2/ sqrt(x.^2 - x.*y + y.^2))-1; xx = linspace(-6, 6, 1000); yy = linspace(-6, 6, 1000); [X, Y] = ndgrid(xx, yy);%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% contour(X, Y, vmc(X, Y), [1 1]) hold on contour(X, Y, trc(X, Y), [1 1]); hold on contour(X, Y, DruPra(X, Y), [1 1]); hold on % contour(X, Y, ModiDruPra(X, Y), [1 1]); title('Mises Yield Surface in 2D Principal Stress Space'); hold on，，给这段程序改成有求解容差的程序

DruPra_f = @(x, y) sqrt(x.^2 - x.*y + y.^2) .* (1 + a * (x + y) / 2 / sqrt(x.^2 - x.*y + y.^2)) - 1; % 设定求解容差 options = optimset('TolFun', 1e-6, 'TolX', 1e-6); % 生成坐标网格 xx = linspace(-6,...

Ref<BitMatrix> GridSampler::sampleGrid(Ref<BitMatrix> image, int dimension, Ref transform) { Ref<BitMatrix> bits(new BitMatrix(dimension)); vector<float> points(dimension << 1, (const float) 0.0f); for (int y = 0; y < dimension; y++) { int max = points.size(); float yValue = (float) y + 0.5f; for (int x = 0; x < max; x += 2) { points[x] = (float) (x >> 1) + 0.5f; points[x + 1] = yValue; } transform->transformPoints(points); checkAndNudgePoints(image, points); for (int x = 0; x < max; x += 2) { if (image->get((int) points[x], (int) points[x + 1])) { bits->set(x >> 1, y); } } } return bits; } Ref<BitMatrix> GridSampler::sampleGrid(Ref<BitMatrix> image, int dimensionX, int dimensionY, Ref transform) { Ref<BitMatrix> bits(new BitMatrix(dimensionX, dimensionY)); vector<float> points(dimensionX << 1, (const float) 0.0f); for (int y = 0; y < dimensionY; y++) { int max = points.size(); float yValue = (float) y + 0.5f; for (int x = 0; x < max; x += 2) { points[x] = (float) (x >> 1) + 0.5f; points[x + 1] = yValue; } transform->transformPoints(points); checkAndNudgePoints(image, points); for (int x = 0; x < max; x += 2) { if (image->get((int) points[x], (int) points[x + 1])) { bits->set(x >> 1, y); } } } return bits; }同一个文件为何有两个同名函数

在给出的代码中，存在两个同名的函数 sampleGrid，这是因为它们具有相同的函数名，但是参数列表不同。这种情况叫做函数重载（Function Overloading）。 函数重载允许在同一个作用域中定义多个同名函数，这些函数...

y(1,1)=(0.00+0.25i);y (1,2)=1/ (0.04+0.25i); y (1,3)=1/ (0.1+0.35i); y (1,4)=0 ;y(1,5)=0; y(2,2)=(0.5i)+(1/1.05^2-1/1.05)/0.015i;y(2,3)=1/ (0.08+0.30i) ;y(2,4)=1/(0.00+0.015i)/1.05;c(1,2)=0.25i; y(3,3)=(0.00+0.25i)+(1/1.05^2-1/1.05)/0.03i;y(3,5)=1/ (0.00+0.03i)/1.05 ; y(4,4)=(1-1/1.05)/0.015i; y(5,5)=(1-1/1.05)/0.03i;计算迭代五次的潮流

| 0.25i 0.5i+(1/1.05^2-1/1.05)/0.015i 1/ (0.08+0.30i) 1/(0.00+0.015i)/1.05 0 | | 1/ (0.1+0.35i) 1/ (0.08+0.30i) 0.00+0.25i+(1/1.05^2-1/1.05)/0.03i 0 1/ (0.00+0.03i)/1.05 | | 0 1/(0.00+0.015i)/1.05 ...

用python写 y(n)+5/6 y(n-1)+1/6 y(n-2)=5x(n)-x(n-2)，初始条件为y(-1)=4，y(-2)=2,求输入为x(n)=〖0.5〗^n u(n)时，系统的零状态、零输入、全响应和单位冲激响应，并绘图。

Y(z) &= \frac{5}{6}z^{-1}Y(z) + \frac{1}{6}z^{-2}Y(z) + 5X(z) - z^{-2}X(z) \\ &= (\frac{5}{6}z^{-1} + \frac{1}{6}z^{-2})Y(z) + (5-z^{-2})X(z) \end{aligned} $$ 整理得到： $$ Y(z) = \frac{5-z^{-2}}{1-...

赋值具有的非单一 rhs 维度多于非单一下标数的解决办法，出错代码为for D = 0:0.01:0.5 U = zeros(N,N); for i = 1:N for j = 1:N r1 = sqrt((x(i)-x).^2 + (x(j)-x).^2 + D.^2); U(i,j) = {sum(func1(X-x(i),Y-x(j)).*exp(1i*k*r1)./r1.^2) + sum(func2(X-x(i),Y-x(j)).*exp(1i*k*r1)./r1.^2) +sum(func3(X-x(i),Y-x(j)).*exp(1i*k*r1)./r1.^2) + sum(func4(X-x(i),Y-x(j)).*exp(1i*k*r1)./r1.^2) + sum(func5(X-x(i),Y-x(j)).*exp(1i*k*r1)./r1.^2)}; end end I = abs(U).^2; I = I / max(I(:)); % 绘制动图 imagesc(x*1e6,x*1e6,I); colormap(gray); title(['衍射距离为 ', num2str(D), ' 米']); xlabel('x (um)'); ylabel('y (um)'); drawnow; end

Y-x(j)).*exp(1i*k*r1)./r1.^2、func2(X-x(i),Y-x(j)).*exp(1i*k*r1)./r1.^2、func3(X-x(i),Y-x(j)).*exp(1i*k*r1)./r1.^2、func4(X-x(i),Y-x(j)).*exp(1i*k*r1)./r1.^2 和 func5(X-x(i),Y-x(j)).*exp(1i*k*...

vmc = @(x, y) sqrt(x.^2 - x.y + y.^2)-yieldstress.(1+a1*(-sqrt(3)/3)); % trc = @(x, y) 0.5 * max(cat(3, abs(x - y), abs(x), abs(y))-1, [], 3); xx = linspace(-limitxy, limitxy, 1000); yy = linspace(-limitxy, limitxy, 1000); [X, Y] = ndgrid(xx, yy); [C5,h5] = contour(X, Y, vmc(X, Y), [1 1]);给曲线添加圆点标记，并控制标记点数量

[C5,h5] = contour(X, Y, vmc(X, Y), [1 1]); idx = find(C5(1,:) == 1); % 找到标记点的位置 xpts = C5(1,idx+1); % 获取标记点的x坐标 ypts = C5(2,idx+1); % 获取标记点的y坐标 plot(xpts, ypts, 'o'); % 添加...

df_norm1 <- apply(data1, 2, function(x) (x - min(x)) / (max(x) - min(x))) # 对数据进行B-样条函数拟合 dat =as.data.frame(df_norm1) colnames(dat) = c('X1','X2','X3','X4','X5','X6','X7','Y') bs_gam <- gam(Y ~ s(X1, k = 5, sp = 0.5) + s(X2, k = 5, sp = 0.3) + s(X3, k = 5, sp = 0.2) + s(X4, k = 5, sp = 0.4) + s(X5, k = 5, sp = 0.3) + s(X6, k = 5, sp = 0.2) + s(X7, k = 5, sp = 0.4), data = dat, method = "REML") summary(bs_gam)如何进行交叉验证

bs_gam <- gam(Y ~ s(X1, k = 5, sp = 0.5) + s(X2, k = 5, sp = 0.3) + s(X3, k = 5, sp = 0.2) + s(X4, k = 5, sp = 0.4) + s(X5, k = 5, sp = 0.3) + s(X6, k = 5, sp = 0.2) + s(X7, k = 5, sp = 0.4), data = ...

利用DE算法求解（x^2-y-1)^2+(x+y^2-6)^2的最小值，x的取值范围为大于等于0，小于等于5，x取为整数，y大于等于-10，小于等于0，并给出代码

def DE_algorithm(func, bounds, pop_size=50, F=0.5, CR=0.8, max_iter=1000): """ :param func: 目标函数 :param bounds: 变量取值范围 :param pop_size: 种群大小 :param F: 缩放因子 :param CR: 交叉概率 ...

vmc = @(x, y) sqrt(x.^2 - x.*y + y.^2); vmc1 = @(x, y) x.^2 - x.*y + y.^2; trc = @(x, y) 0.5 * max(cat(3, abs(x - y), abs(x), abs(y)), [], 3); xx = linspace(-2, 2, 101); yy = linspace(-2, 2, 101); [X, Y] = ndgrid(xx, yy); [C,h] = contour(X, Y, vmc(X, Y), [1 1]);给contour绘制的曲线增加点状标识

vmc = @(x, y) sqrt(x.^2 - x.*y + y.^2); xx = linspace(-2, 2, 101); yy = linspace(-2, 2, 101); [X, Y] = ndgrid(xx, yy); % 绘制等高线图和点状标识 [C, h] = contour(X, Y, vmc(X, Y), [1 1]); hold on; ...
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小栗子源码2.9.3版本发布

资源摘要信息:"小栗子源码_*.*.*.*.zip" 根据提供的信息，此压缩包中包含的文件应与"小栗子"项目的源码有关，版本号为*.*.*.*。"小栗子"很可能是一个软件产品的名称，而源码则指的是该软件项目最原始的代码文件。源码对于IT行业的开发人员来说是极其重要的资源，它包含了构建程序所需的所有指令和注释。开发者通过阅读和修改源码来改进软件、修复bug、添加新功能或进行定制化开发。 该压缩包的描述和标题一致，没有额外提供更多的信息，这表明我们只能从标题本身推测其内容。标题中的"*.*.*.*"很可能表示的是该软件的版本号，其中： - "2"代表软件的主版本号，通常意味着软件的架构或者功能上发生了重大的变更。 - "9"可能是次版本号，表示软件功能的增强或是一些新功能的添加。 - "3"可能是修订版本号，通常是指在次要版本基础上的小的错误修复或改动。 - "0"可能是补丁版本号，表示对次要版本的一些微小的修复或更新。 由于没有提供标签信息，我们无法得知该软件具体的应用场景或是目标用户。同时，压缩包内文件的具体结构和所包含的文件类型也无从得知，通常一个软件的源码包会包含多个文件，例如： - 源代码文件：通常以.cpp、.h、.java、.py等为后缀，分别代表C++、C语言、Java或Python等不同编程语言的源代码。 - 资源文件：可能包含图片、音频、视频等资源文件，这些资源文件被源代码引用以提供程序的视觉或听觉效果。 - 编译脚本或配置文件：如Makefile、build.xml、CMakeLists.txt等，它们用于自动化编译过程。 - 项目文档：可能包含README、LICENSE等，用于说明软件的使用、安装、版权和许可证等信息。 - 开发者文档：包含了API文档、开发指南、设计文档等，以帮助开发者更好地理解软件的架构和开发细节。 在没有具体的文件列表情况下，无法提供更深入的分析。如果需要进一步分析压缩包内部结构和内容，需要解压该压缩文件，并查看具体的文件列表和文件内容。在处理源码时，需要具备与之相对应的编程语言知识和开发经验，才能有效地理解和使用这些源码。对于开发人员而言，源码是学习编程技术、掌握软件架构和提高编程能力的宝贵资源。对于企业来说，源码则涉及到产品的知识产权和商业机密，因此管理源码的安全性和保密性至关重要。