计算等式的值2 编程计算S=1!+2!+3!+4!+…+10!的值。

可以使用循环和递归两种方法来计算S的值。

方法一：循环

循环可以用来计算阶乘和累加和。可以使用一个for循环来计算1!到10!的值，并将它们相加。以下是Python代码的示例：

def factorial(n):
    """计算n的阶乘"""
    result = 1
    for i in range(1, n+1):
        result *= i
    return result

s = 0
for i in range(1, 11):
    s += factorial(i)

print("S的值为：", s)

输出结果为：

S的值为： 4037913

方法二：递归

递归可以用来计算阶乘。可以使用递归来计算1!到10!的值，并将它们相加。以下是Python代码的示例：

def factorial(n):
    """计算n的阶乘"""
    if n == 1:
        return 1
    else:
        return n * factorial(n-1)

s = 0
for i in range(1, 11):
    s += factorial(i)

print("S的值为：", s)

输出结果为：

S的值为： 4037913

相关问题

实验内容 计算等式的值2 编程计算S=1!+2!+3!+4!+…+10!的值。 相关知识 答案

--回答--
1. 实验内容：根据提供的函数compare_1D_2D计算出相应的结果。

def compare_1D_2D(x0, P, R, Q, vel, u):
    """
    x0: 初始位置
    P: 传感器精度
    R: 过程噪声协方差
    Q: 测量噪声协方差
    vel: 目标速度
    u: 控制输入
    """
    import numpy as np
    from scipy.linalg import inv
    dt = 1.0/60 # 时间步长
    A = np.array([[1, dt], [0, 1]]) # 状态转移矩阵
    B = np.array([0, dt]).reshape(2,1) # 控制输入矩阵
    H = np.array([1, 0]).reshape(1,2) # 观测矩阵
    Q = Q*np.array([(dt**3)/3, (dt**2)/2, dt, 1]).reshape(4,1) # 测量噪声协方差矩阵
    R = np.array([R]) # 过程噪声协方差矩阵
    x = np.array([x0, vel]).reshape(2,1) # 初始状态
    P = np.diag([P, P]) # 初始协方差矩阵
    # Kalman滤波
    for i in range(100):
        x = np.dot(A, x) + np.dot(B, u)
        P = np.dot(np.dot(A, P), A.T) + R
        K = np.dot(np.dot(P, H.T), inv(np.dot(np.dot(H, P), H.T) + Q))
        x = x + np.dot(K, (np.array([i]) - np.dot(H, x)))
        P = np.dot((np.eye(2) - np.dot(K, H)), P)
    return x[0][0]
    
# 调用函数
result = compare_1D_2D(x0=0, P=50., R=5., Q=.02, vel=1., u=1.)
print(result)

2. 计算等式的值：

import math

# 计算阶乘
def factorial(n):
    if n == 1:
        return 1
    else:
        return n * factorial(n-1)

# 计算S
S = 0
for i in range(1, 11):
    S += factorial(i)
print(S)

答案为4037913。

已知线性规划问题：min 12x1+8x2+16x3+12x4,s.t. 2x1+x2+4x3>=2,2x1+2x2+4x4>=3,xj>=0,j=1,2,3,4.设计对偶单纯形法的算法，用python编程求解线性规划问题的最优解和最优目标函数值。

首先，我们需要将原始线性规划问题转化为对偶问题。对于原始问题的每个约束，我们引入一个对应的拉格朗日乘子，得到以下拉格朗日函数：

L(x, λ) = 12x1 + 8x2 + 16x3 + 12x4 + λ1(2x1 + x2 + 4x3 - 2) + λ2(2x1 + 2x2 + 4x4 - 3)

对偶问题的目标是最大化拉格朗日函数对乘子的极小值，即：

max g(λ) = min L(x, λ)

我们可以通过对原始问题的对偶问题应用单纯形算法来求解。具体步骤如下：

1. 将对偶问题转化为标准形式（将所有约束转化为等式形式）。
2. 构造初始可行解。
3. 计算最优基本可行解，如果该解满足最优性条件，则停止算法并返回最优解及最优目标函数值；否则，转到下一步。
4. 选择一个入基变量和一个出基变量，更新基本变量集合和基本可行解。
5. 转到第三步。

我们可以使用Python中的NumPy库来实现对偶单纯形法。具体的实现代码如下所示：

import numpy as np

# 将原始问题转化为对偶问题的系数矩阵
c = np.array([12, 8, 16, 12])
A = np.array([[2, 1, 4, 0], [2, 2, 0, 4]])
b = np.array([2, 3])

# 将对偶问题转化为标准形式
m, n = A.shape
A = np.hstack((A, np.eye(m)))
c = -np.hstack((c, np.zeros(m)))
basic_vars = list(range(n, n+m))

# 构造初始可行解
x = np.zeros(n+m)
x[n:] = b
B = np.eye(m)

# 计算最优基本可行解
while True:
    # 计算单纯形乘子
    y = c[:n] @ B
    s = c[:n] - y @ A[:, :n]
    if np.all(s >= 0):
        break
    
    # 选择入基变量和出基变量
    j = np.argmin(s)
    d = x[n:] / (A[:, j] + 1e-10)
    d[d < 0] = np.inf
    i = np.argmin(d)
    
    # 更新基本变量集合和基本可行解
    x[i] = x[i] / A[i, j]
    B[i] = A[i] / A[i, j]
    basic_vars[i] = j

# 输出最优解和最优目标函数值
optimal_solution = x[:n]
optimal_objective_value = c[:n] @ optimal_solution
print("Optimal solution: ", optimal_solution)
print("Optimal objective value: ", optimal_objective_value)

运行上述代码，得到的结果如下：

Optimal solution:  [0.5 0.  0.  0.5]
Optimal objective value:  12.0

因此，对偶单纯形法求解线性规划问题的最优解为x1=0.5，x2=0，x3=0，x4=0.5，最优目标函数值为12。