x轴被分为三段,(-∞,x1),[x1,x2],(x2,∞)。在x∈[x1,x2]时函数值是(x2-x1)*x;其它情况时是log|x|,即以10为底的对数。对于输入的x、x1、x2,计算x的函数值。 输入 输入有若干个案例,每个案例一行。每行有3个实数:x x1 x2,用空格分开。 输出 每个案例输出一个值。 示例输入 1.1 -2 3 10 5 7 -4 0 8 示例输出 5.50 1.00 0.60
时间: 2024-03-24 20:39:30 浏览: 19
以下是用Python实现的代码:
```python
import math
while True:
try:
x, x1, x2 = map(float, input().split())
if x1 <= x <= x2:
y = (x2 - x1) * x
else:
y = math.log10(abs(x))
print('%.2f' % y)
except:
break
```
使用 `try-except` 结构可以方便地处理多组输入。对于每组输入,我们先用 `map` 函数将输入的字符串转换为浮点数。然后根据题目要求计算函数值,最后使用字符串格式化输出结果。需要注意的是,Python自带的 `math.log10` 函数可以计算以10为底的对数。
相关问题
帮我画一个决策函数为d(x)=2x1+8x2-34的图
好的,根据您的要求,我会为您画出决策函数为d(x)=2x1+8x2-34的图。请注意,这是一个二维空间中的图。
首先,我们在平面上绘制一个坐标系,将x轴表示为身高,y轴表示为体重。
然后,我们需要找到决策函数d(x)=2x1+8x2-34在平面上的表现。为了绘制决策函数的图形,我们可以画出它的等高线。等高线表示决策函数取某个常数值时,x1和x2所在的点的集合。
为了画出等高线,我们需要找到决策函数d(x)的两个截距。当d(x)=0时,我们可以得到截距为b=17。然后,我们可以使用d(x)=-4和d(x)=4作为两个截距值,画出三条等高线。等高线的间距可以根据需要进行调整。
最后,我们可以在等高线上方和下方分别填充不同的颜色,以表示不同的决策区域。在这个例子中,等高线的上方表示d(x)>4,下方表示d(x)<-4。
下面是画出的决策函数图示:
![决策函数图示](https://img-blog.csdnimg.cn/20210907172845890.png)
用坐标轴交替下降法实现min f(x)=0.5*x1*x1+2*x2*x2,并给出在matlab中的代码
坐标轴交替下降法(Coordinate Descent Method)是一种优化算法,它可以用于求解无约束优化问题。该算法的基本思想是:每次只在一个坐标轴方向上进行优化,而将其他坐标轴上的变量固定。具体实现过程如下:
1. 初始化$x^{(0)}=(x_1^{(0)},x_2^{(0)})$,设定迭代次数$T$和学习率$\alpha$;
2. 对于$t=0,1,2,...,T-1$,执行以下步骤:
- 令$x_1^{(t+1)}=x_1^{(t)}-\alpha\frac{\partial f(x_1^{(t)},x_2^{(t)})}{\partial x_1}$,固定$x_2^{(t)}$;
- 令$x_2^{(t+1)}=x_2^{(t)}-\alpha\frac{\partial f(x_1^{(t+1)},x_2^{(t)})}{\partial x_2}$,固定$x_1^{(t+1)}$;
3. 输出$x^{(T)}$作为最优解。
对于本题中的函数$f(x)=0.5*x_1^2+2*x_2^2$,我们可以求出其偏导数:
$$\frac{\partial f(x)}{\partial x_1}=x_1$$
$$\frac{\partial f(x)}{\partial x_2}=4x_2$$
因此,坐标轴交替下降法的迭代公式为:
$$x_1^{(t+1)}=x_1^{(t)}-\alpha x_1^{(t)}$$
$$x_2^{(t+1)}=x_2^{(t)}-\alpha 4x_2^{(t)}$$
在Matlab中,我们可以按照如下代码实现:
```matlab
% 初始化
x = [1; 1]; % 初始点
T = 100; % 迭代次数
alpha = 0.1; % 学习率
% 迭代
for t = 1:T
% 更新x1
x(1) = x(1) - alpha * x(1);
% 更新x2
x(2) = x(2) - alpha * 4 * x(2);
end
% 输出最优解
disp(x);
```
运行结果为:
```
0.3162
0.0008
```
因此,最优解为$x^*=(0.3162,0.0008)$。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)