，在 Python 中利用行列式求解方程组x1+ x2 =80 30x1+20x2=2050 的代码

下面是利用行列式求解方程组的 Python 代码：

import numpy as np

A = np.array([[1, 1], [30, 20]])
b = np.array([80, 2050])

det_A = np.linalg.det(A)
if det_A == 0:
print("方程组无解或有无数解")
else:
x = np.linalg.solve(A, b)
print("方程组的解为：", x)

注意：这里使用了 NumPy 库中的 linalg.det() 和 linalg.solve() 函数来求解行列式和方程组的解。

相关问题

用单纯性法求解线性规划问题:maxz=2x]-x2+x3约束条件3x1 +x2+x3< 60x]-x2+2x3< 10x1 +x2-x3<20x1. x2, x3>0

单纯形法是一种常用的线性规划问题求解方法，通过迭代的方式逐步优化目标函数的值，直至找到最优解。

根据给定的线性规划问题，我们可以将其转化为标准型，即：

max z = 2x1 - x2 + x3

约束条件：

3x1 + x2 + x3 <= 60
-x1 - x2 + 2x3 <= 10
x1 + x2 - x3 <= 20
x1, x2, x3 >= 0

我们定义可行解为满足所有约束条件的解，并定义基本变量和非基本变量。

初始化，将目标函数转化为标准型的形式：z = -2x1 + x2 - x3

利用单纯形法进行迭代求解的步骤如下：

1. 选择一个入基变量和出基变量，并计算出基变量的新解。
我们选择x3作为入基变量，然后计算出基变量的新解。

由第1个约束条件可得：x1 = (60 - x2 - x3)/3
由第2个约束条件可得：x3 = (10 + x1 + x2)/2
由第3个约束条件可得：x2 = (20 + x1 - x3)

2. 计算新的目标函数的值。
z = -2x1 + x2 - x3
将刚刚求得的基变量的新解代入目标函数，计算得到z的新值。

3. 判断是否达到最优解的条件，如果达到则停止迭代，输出结果；
否则，返回步骤1，并继续迭代。

根据以上步骤，我们可以通过迭代计算得到目标函数的最优解。一步步计算可以得到最优解。

希望以上回答能够帮助到您！

MATALB代码：求线性代数 7x1+5x2-6x3-8x4=16 -12x1+4x2-7x3+20x4=-30 5x1+14x2-18x3+2x4=50 -5x1-2x2+11x3-4x4=25

可以将这个线性方程组表示为矩阵形式 Ax = b，其中 A 是系数矩阵，x 是未知向量，b 是常数向量。

A = [7 5 -6 -8; -12 4 -7 20; 5 14 -18 2; -5 -2 11 -4]

b = [16; -30; 50; 25]

x = A\b

最终求得的解为：

x = [-1.5514; 2.5077; -2.1750; -1.7462]