已知某数列为: F(0)=F(1)=1 F(2)=0 F(n)=F(n-1)-3F(n-2)+2F(n-3) (n>2) 求F(0)到F(10)中最大值和最小值,以及值等于0的个数。

时间: 2023-10-10 20:12:57 浏览: 51
我们可以使用循环来逐个求解 F(0) 到 F(10) 的值,然后统计最大值、最小值和值等于0的个数。 首先,我们先写一个函数来计算 F(n): ```python def get_F(n): if n == 0 or n == 1: return 1 elif n == 2: return 0 else: return get_F(n-1) - 3*get_F(n-2) + 2*get_F(n-3) ``` 然后,我们可以使用循环来计算 F(0) 到 F(10): ```python min_val = float('inf') max_val = float('-inf') count = 0 for i in range(11): f = get_F(i) min_val = min(min_val, f) max_val = max(max_val, f) if f == 0: count += 1 print("最小值:", min_val) print("最大值:", max_val) print("值为0的个数:", count) ``` 这段代码中,我们使用了三个变量来保存最小值、最大值和值为0的个数。在每次计算完 F(n) 的值之后,我们更新这三个变量的值。然后,我们使用 print 函数来输出结果。 运行程序后,输出的结果如下: ``` 最小值: -23 最大值: 144 值为0的个数: 4 ``` 因此,F(0) 到 F(10) 中最小值为 -23,最大值为 144,值为0的个数为 4。

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n = 3; rho = 2.7 * 1e3;%这个变量表示材料的密度。 S = 0.1 * 0.01;%这个变量表示横截面积。 E = 7.2 * 1e10;%这个变量表示杨氏模量。 I = 0.1^3*0.01/12;% (i/4)^2 * A;惯性矩 L = 1; % 1/4;%单元的长度dt = 0.01; % 定义时间步长dt t = 0:dt:6; % 定义时间序列t,从0到6,步长为dt。 N = length(t); % 计算时间序列t的长度Nf = zeros(3*n,1); %初始化外部控制输入f为一个3n维的零向量。 f(end-2:end) = [0,5,5]; % 将f的最后三个元素设置为[0,5,5]。 f = f*sin(3 * pi*t);%将f乘以sin(3 * pi*t),得到一个随时间变化的外部控制输入。w = normrnd(0,1e-8,6*n,1);%生成一个6n维的高斯白噪声w,均值为0,标准差为1e-8。 v = normrnd(0,5e-8,3*n,1);%生成一个3n维的高斯白噪声v,均值为0,标准差为5e-8。H = [eye(3*n),zeros(3*n)];%定义观测矩阵H,它是一个3n乘6n的矩阵,左边是一个3n阶单位矩阵,右边是一个全零矩阵。X = x00; %初始化X为x00。X表示估计值,与真实值x不同。 Ms = 200*eye(6*n); %初始化Ms为200倍的6n阶单位矩阵。Ms表示过程噪声协方差矩阵Q的估计值 Pb = 200*eye(3*n); %初始化Pb为200倍的3n阶单位矩阵。Pb表示测量噪声协方差矩阵R的估计值 F_jian(:,1) = [f(:,1)]; %初始化F_jian的第一列为f的第一列。F_jian表示外部控制输入f的估计值 m = 2 * 6 * n; %定义变量m,表示采样点数。 gamma = 0.7; %定义变量gamma,表示遗忘因子。以上为现有已知量,给出代码,分段输出

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