(a) Find y" (0), if y(x) is implicitly defined by x5 + 4y = x + y5 + 3 and y (0) = 1. (b) Given y = (sin x)", find yí

时间: 2024-05-25 07:14:03 浏览: 12
(a) To find y"(0), we will need to differentiate the equation x^5 + 4y = x + y^5 + 3 twice with respect to x and then evaluate at x=0. Differentiating once, we get: 5x^4 + 4y' = 1 + 5y^4 y' Differentiating again, we get: 20x^3 + 4y'' = 20y^3 (y')^2 + 20y^3 y'' At x=0, we know y(0)=1, and we can solve for y'(0) by substituting x=0 into the original equation: 0^5 + 4y(0) = 0 + y(0)^5 + 3 4 = 4 Therefore, y'(0) = 0. To find y"(0), we need to evaluate the expression we found for y'' at x=0 and substitute in y'(0) = 0 and y(0) = 1: 20(0)^3 + 4y"(0) = 20(1)^3 (0)^2 + 20(1)^3 y"(0) 4y"(0) = 0 y"(0) = 0 Therefore, y"(0) = 0. (b) Given y = (sin x)", we can find y' by differentiating once with respect to x: y' = (sin x)' Using the chain rule, we know that (sin x)' = cos x. Therefore, y' = cos x. To find y", we will differentiate y' with respect to x: y" = -sin x Therefore, y' = cos x and y" = -sin x.

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class SVDRecommender: def init(self, k=50, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): self.k = k self.ncv = ncv self.tol = tol self.which = which self.v0 = v0 self.maxiter = maxiter self.return_singular_vectors = return_singular_vectors self.solver = solver def svds(self, A): if which == 'LM': largest = True elif which == 'SM': largest = False else: raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if k <= 0 or k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) # Get a low rank approximation of the implicitly defined gramian matrix. eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=k, tol=tol ** 2, maxiter=maxiter, ncv=ncv, which=which, v0=v0) # Gramian matrix has real non-negative eigenvalues. eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) # Use complex detection of small eigenvalues from pinvh. t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) # Get a mask indicating which eigenpairs are not degenerate tiny, # and create a reordering array for thresholded singular values. above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh将这段代码放入一个.py文件中,用Spyder查看,有报错,可能是缩进有问题,无法被调用,根据这个问题,给出解决办法,给出改正后的完整代码

class svd_recommender_py(): #svd矩阵推荐 def svds(A, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): if which == 'LM': largest = True elif which == 'SM': largest = False else: raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if k <= 0 or k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) # Get a low rank approximation of the implicitly defined gramian matrix. #获得隐式定义的格拉米矩阵的低秩近似。 #这不是解决问题的稳定方法。 solver == 'arpack' eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=k, tol=tol ** 2, maxiter=maxiter, ncv=ncv, which=which, v0=v0) #格拉米矩阵具有实非负特征值。 eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) #使用来自pinvh的小特征值的复杂检测。 t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) #得到一个指示哪些本征对不是退化微小的掩码, #并创建阈值奇异值的重新排序数组。 above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh这段代码主要是为了将scipy包中的SVD计算方法封装成一个自定义类,是否封装合适?如果不合适,给出修改后的完整代码

修改代码中的错误#include "oled.h"#include "oledfont.h"#include "matrix_key.h"#include "LED.h"#define PassWord_MAX_Num 8void password_correct(){ OLED_ShowCHinese(16, 2, 20, 1); OLED_ShowCHinese(32, 2, 21, 1); OLED_ShowCHinese(48, 2, 24, 1); OLED_ShowCHinese(64, 2, 25, 1);}void password_Error(){ OLED_ShowCHinese(16, 2, 20, 1); OLED_ShowCHinese(32, 2, 21, 1); OLED_ShowCHinese(48, 2, 22, 1); OLED_ShowCHinese(64, 2, 23, 1);}void password_input(){ OLED_ShowCHinese(0, 0, 17, 0); OLED_ShowCHinese(16, 0, 18, 0); OLED_ShowCHinese(32, 0, 19, 0); OLED_ShowCHinese(48, 0, 20, 0); OLED_ShowCHinese(64, 0, 21, 0);}uint8_t flag = 1;void oled_xs(){ if(flag==1){ password_input(); flag++; } else if(flag==2){ password_correct(); flag++; } else if(flag==3){ password_Error(); flag++; }}void oled_skip(uint8_t num){ OLED_Clear(); flag = num;}uint8_t PassWord[PassWord_MAX_Num+1] = "123456\0";uint8_t PassWord_Temp[PassWord_MAX_Num+1];uint8_t PassWord_n;uint8_t password_verifiers(){ uint8_t n = 0; for(n = 0; n < PassWord_MAX_Num; n++) { if(PassWord_Temp[n] != PassWord[n]) return 0; } return 1;}void key_command(){ uint8_t key_num = 0; uint8_t text = 0; key_num = matrix_key(); if(flag == 1){ if(PassWord_n < PassWord_MAX_Num) { switch(key_num) { case 1: text = '1'; break; case 2: text = '2'; break; case 3: text = '3'; break; case 4: text = '4'; break; case 5: text = '5'; break; case 6: text = '6'; break; case 7: text = '7'; break; case 8: text = '8'; break; case 9: text = '9'; break; case 10: text = '0'; break; case 11: text = '*'; break; case 12: text = '#'; break; case 13: PassWord_Temp[PassWord_n] = '\0'; PassWord_n++; if(password_verifiers() == 1) { oled_skip(2); //LED2_ON(); } else { oled_skip(3); PassWord_n = 0; memset(PassWord_Temp, 0, sizeof(PassWord_Temp)); } break; case 14: PassWord_n = 0; memset(PassWord_Temp, 0, sizeof(PassWord_Temp)); break; default: break; } if(text) { PassWord_Temp[PassWord_n] = text; PassWord_n++; } } }}错误如下password.c(101): warning: #223-D: function "memset" declared implicitly memset(PassWord_Temp, 0, sizeof(PassWord_Temp)); password.c(106): warning: #223-D: function "memset" declared implicitly memset(PassWord_Temp, 0, sizeof(PassWord_Temp)); password.c(117): warning: #1-D: last line of file ends without a newline } password.c: 3 warnings, 0 errors compiling stm32f1xx_hal_flash_ex.c... compiling stm32f1xx_hal_flash.c... linking... project\project.axf: Error: L6200E: Symbol F6x8 multiply defined (by password.o and oled.o). project\project.axf: Error: L6200E: Symbol F8X16 multiply defined (by password.o and oled.o). project\project.axf: Error: L6200E: Symbol Hzk multiply defined (by password.o and oled.o). Not enough information to list image symbols. Not enough information to list load addresses in the image map. Finished: 2 information, 0 warning and 3 error messages. "project\project.axf" - 3 Error(s), 3 Warning(s).

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