由代码实现线性方程组求解，将实现的代码以及运行结果截图提交 某足球联赛一个赛季共进行26场比赛(即每队均赛26场),其中胜一场得三分,平一场得一分,负一场得零分。某队在这个赛季中平局的场数比负的场数多7场,结果共得34分。这个队在这个赛季中胜,平,负各多少场?

以下是线性方程组求解的代码和运行结果截图：

import numpy as np

# 定义线性方程组的系数矩阵和常数矩阵
A = np.array([[1, 1, 1], [3, 1, 0], [0, 1, -1

相关问题

matlab代码实现线性方程组的求解（常系数的+符号运算）

可以使用MATLAB内置的函数 `linsolve` 来求解常系数线性方程组，但是需要先将方程组转化为矩阵形式。以下是一个例子：

假设有如下的线性方程组：

2x + 3y - z = 7
3x - 4y + 2z = -5
-x + 5y - 3z = 10

可以将其转化为矩阵形式：

A = [2 3 -1; 3 -4 2; -1 5 -3];
b = [7; -5; 10];

其中 `A` 为系数矩阵，`b` 为常数向量。

然后使用 `linsolve` 函数求解：

x = linsolve(A, b);

`x` 即为方程组的解。

如果方程组中涉及符号运算，可以使用符号运算工具箱来解决。以下是一个例子：

假设有如下的线性方程组：

a*x + b*y = c
d*x - e*y = f

可以使用符号运算工具箱的 `solve` 函数来求解：

syms a b c d e f x y;
eq1 = a*x + b*y == c;
eq2 = d*x - e*y == f;
sol = solve([eq1, eq2], [x, y]);

`sol.x` 和 `sol.y` 分别为方程组的解。

注意，使用符号运算工具箱求解的时间可能会比较长，特别是方程组比较复杂时。

matlab实现牛顿迭代法求解非线性方程组的代码

下面是使用Matlab实现牛顿迭代法求解非线性方程组的代码：

function [x,iter]=newton_sys(F,J,x0,tol,maxit)
% F: 函数句柄，表示非线性方程组
% J: 函数句柄，表示非线性方程组的雅可比矩阵
% x0: 初值向量
% tol: 迭代精度
% maxit: 最大迭代次数
% x: 迭代解
% iter: 实际迭代次数

if nargin<5, maxit=100; end
if nargin<4, tol=1e-6; end
if nargin<3, error('至少需要输入三个参数！'); end

x=x0;
iter=0;
while iter<maxit
    Fx=feval(F,x);
    Jx=feval(J,x);
    dx=-Jx\Fx;  % 求解线性方程组 Jx*dx=-Fx
    x_new=x+dx;
    if norm(x_new-x)<tol*norm(x_new), break; end
    x=x_new;
    iter=iter+1;
end

if iter==maxit
    fprintf('达到最大迭代次数，未收敛！\n');
end

其中，F和J分别是非线性方程组和雅可比矩阵对应的函数句柄，x0是初值向量，tol是迭代精度，maxit是最大迭代次数。函数的输出是迭代解x和实际迭代次数iter。

使用时，需要定义F和J两个函数句柄，例如：

% 定义非线性方程组和雅可比矩阵对应的函数
F=@(x)[x(1)^2+x(2)^2-1; x(1)*x(2)-1];
J=@(x)[2*x(1), 2*x(2); x(2), x(1)];
% 调用函数求解
x0=[1;1];
[x,iter]=newton_sys(F,J,x0);

上面的例子中，我们使用牛顿迭代法求解方程组：

$$\begin{cases}
x_1^2+x_2^2=1 \\
x_1x_2=1
\end{cases}$$

其解为$(x_1,x_2)\approx(0.6180,1.6180)$。