已知集合 M=[-2,-1,0,1,2},N=[z2-t-60],则 MnN=（）A.{-2,-1,0,1}B.{0,1,2) c.{-2 D.{2)

首先，我们需要找到满足条件 z^2-t-60=0 的整数 z 和 t。
将该方程变形得到：z^2 = t+60。
由于 z 和 t 都是整数，因此 t+60 必须是完全平方数。
我们可以列出 t+60 的因数分解式：t+60 = 2^2 × 3^1 × 5^1。
为了使其为完全平方数，我们需要将其中的一个因数平方，即：

如果 t+60 中有一个因子的指数为奇数，则将其平方，得到 z^2。
如果 t+60 中有两个或两个以上的因子的指数为奇数，则无法满足条件，因为它不能是完全平方数（完全平方数的因子指数都是偶数）。
如果 t+60 中所有因子的指数都是偶数，则可以将它们全部平方，得到 z^2。

因此，我们需要找到 t+60 的因数分解式，并确定哪个因子的指数为奇数。
t+60 = 2^2 × 3^1 × 5^1 = 2^2 × 3 × 5。
由于 3 的指数为奇数，因此我们需要平方 3，得到：
t+60 = 2^2 × 3^2 × 5^1 = 180。
因此，z^2 = 180，解得 z = ±6√5。
由于 z 必须是整数，因此 z 只能等于 6 或 -6。
检查 z 和 t 是否都属于集合 M 和 N，得到：

当 z=6 时，t=24，有 z^2-t-60 = 0 ∈ N，z ∈ M，但 t ∉ M。
当 z=-6 时，t=24，有 z^2-t-60 = 0 ∈ N，z ∈ M，但 t ∉ M。

因此，M ∩ N = {6, -6}。
所以，MnN = {6, -6}。答案为 D.{2}。

相关问题

用r语言优化以下代码y<-c(2,3,6,7,8,9,10,12,15) x<-c(-1,-1,0,0,0,0,1,1,1) NR<-function(a,b,eps=10^-8){ t<-0 matr<-matrix(NA,10,2);colnames(matr)<-c("a","b") repeat{ t<-t+1;m1<-0;m2<-0;n1<-0;n2<-0;mn<-0#求五个一、二阶导数 for(i in 1:9){ m1<-m1-exp(a+bx[i])+y[i];n1<-n1-x[i]exp(a+bx[i])+y[i]x[i] m2<-m2-exp(a+bx[i]);n2<-n2-x[i]x[i]exp(a+bx[i]) mn<-mn-x[i]exp(a+bx[i]) } bs<-1/(m2n2-mnmn);a<-a-bs*(m1n2-mnn1);b<-b-bs*(m2n1-m1mn) matr[t,1]<-a;matr[t,2]<-b if(t==10){ print("前十次输出结果为");print(matr);print("a和b分别的最终迭代结果为");print(a);print(b) break}}} NR(1.8,0.7)

这段代码使用了牛顿-拉夫逊法（Newton-Raphson method）来拟合一个指数函数，以使其最小化与给定数据点的坐标之间的距离。下面是简要的代码解释和优化建议：
# 给定数据点
y <- c(2,3,6,7,8,9,10,12,15)
x <- c(-1,-1,0,0,0,0,1,1,1)

# 定义牛顿-拉夫逊法函数
NR <- function(a, b, eps = 10^-8) {
t <- 0
matr <- matrix(NA, 10, 2) # 用于记录每次迭代的 a 和 b 值
colnames(matr) <- c("a", "b")

# 迭代求解 a 和 b
repeat {
t <- t + 1
m1 <- 0; m2 <- 0; n1 <- 0; n2 <- 0; mn <- 0

# 求解五个一、二阶导数
for (i in 1:9) {
m1 <- m1 - exp(a + b*x[i]) + y[i]
n1 <- n1 - x[i]*exp(a + b*x[i]) + y[i]*x[i]
m2 <- m2 - exp(a + b*x[i])
n2 <- n2 - x[i]^2*exp(a + b*x[i])
mn <- mn - x[i]*exp(a + b*x[i])
}

# 计算牛顿-拉夫逊法的迭代公式
bs <- 1 / (m2*n2 - mn^2)
a <- a - bs * (m1*n2 - mn*n1)
b <- b - bs * (m2*n1 - m1*mn)

# 记录迭代结果
matr[t, 1] <- a
matr[t, 2] <- b

if (t == 10) { # 达到最大迭代次数，输出结果并终止迭代
print("前十次输出结果为")
print(matr)
print("a和b分别的最终迭代结果为")
print(a)
print(b)
break
}
}
}

# 调用函数进行迭代优化
NR(1.8, 0.7)

优化建议：

函数定义时应该包含参数的说明，方便其他人理解和使用该函数；
可以在函数内部使用向量化操作，减少循环次数，提高效率；
可以使用更加规范的代码风格，如语句结尾分号的使用、缩进、命名规范等。

下面是优化后的代码：
# 定义牛顿-拉夫逊法函数，增加参数说明
# a: 初始值
# b: 初始值
# eps: 收敛精度，即迭代终止的条件
NR <- function(a, b, eps = 1e-8) {
# 计算每个数据点的一、二阶导数
m1 <- -exp(a + b*x) + y
n1 <- -x*exp(a + b*x) + y*x
m2 <- -exp(a + b*x)
n2 <- -x^2*exp(a + b*x)
mn <- -x*exp(a + b*x)

# 迭代求解 a 和 b
for (t in 1:10) {
bs <- 1 / (m2*n2 - mn^2)
a_new <- a - bs * sum(m1*n2 - mn*n1)
b_new <- b - bs * sum(m2*n1 - m1*mn)

# 判断是否已经收敛
if (abs(a_new - a) < eps && abs(b_new - b) < eps) {
break
}

# 更新 a 和 b 的值
a <- a_new
b <- b_new
}

# 输出结果
cat("前十次输出结果为\n", head(cbind(a, b), 10), "\n")
cat("a和b分别的最终迭代结果为\n", a, b, "\n")
}

# 调用函数进行迭代优化
NR(1.8, 0.7)

优化后的代码使用了向量化操作，减少了循环次数，同时也使用了更加规范的代码风格。

--optimizeLevel 1 --optimizePrefer 2 --bizCode MNN --saveStaticModel --testdir val

根据您提供的引用内容，您似乎在询问关于命令行参数的使用方法。根据引用内容，以下是关于命令行参数的介绍和演示：

--optimizeLevel 1: 这个参数用于设置优化级别为1。具体的优化级别取决于您使用的工具或框架，不同的优化级别可能会有不同的效果。您可以根据您的需求选择适当的优化级别。

--optimizePrefer 2: 这个参数用于设置优化偏好为2。同样，具体的优化偏好决于您使用的工具或框架，不同的优偏好可能会有不同的效果。您可以根据的需求选择适当的优化偏好。

--bizCode MNN: 这个参数用于设置业务代码为MNN。具体的业务代码取决于您的应用场和需求，您可以根据您的业务需求设置适当的业务代码。

--saveStaticModel: 这个参数用于保存静态模型。具体的保存方式和格式取决于您使用的工具或框架，您可以根据您的需求选择适当的保存方式。

--testdir val: 这个参数用于设置测试目录为val。具体的测试目录取决于您的应用场景和需求，您可以根据您的测试需求设置适当的测试目录。

下面是一个示例命令行的演示：
python your_script.py --optimizeLevel 1 --testdir val

请注意，上述示例中的your_script.py应该替换为您实际的脚本文件名或可执行文件名。