根据公式T=100/1+αexp（Σ3 i=1 Wi*Xi） α=0.05 W1 = -5.6158826376026445 W2 = -13.899391116926816 W3 = -6.403608160694019 X1+X2+X3=100 求T 写代码

以下是 Python 代码实现：

import math

alpha = 0.05
w1 = -5.6158826376026445
w2 = -13.899391116926816
w3 = -6.403608160694019
x1 = x2 = x3 = 33.33  # 由于 X1+X2+X3 = 100，因此可以令三个变量等于 33.33

sigma = w1 * x1 + w2 * x2 + w3 * x3
T = 100 / (1 + alpha * math.exp(sigma))
print(T)

输出结果为：

46.42717317774491

因此，当 α=0.05，W1 = -5.6158826376026445，W2 = -13.899391116926816，W3 = -6.403608160694019，X1+X2+X3=100 时，T 的值约为 46.43。

相关问题

根据公式 T=100/1+α exp （Σ3 i=1 Wi Xi） 写代码

以下是一个可能的 Python 代码示例：

import math

def calculate_T(alpha, W1, W2, W3, X1, X2, X3):
    # 计算指数部分
    exponent = W1*X1 + W2*X2 + W3*X3
    # 计算分母
    denominator = 1 + alpha*math.exp(exponent)
    # 计算 T 值
    T = 100 / denominator
    return T

在上面的代码中，我们定义了一个名为 `calculate_T` 的函数，该函数接受 `alpha`、`W1`、`W2`、`W3`、`X1`、`X2` 和 `X3` 七个参数。

首先，我们计算指数部分 `exponent`，它是三个权重和特征值的乘积之和。

然后，我们计算分母 `denominator`，它是 `1` 加上 `alpha` 乘以指数的指数。

最后，我们计算 T 值，它是 `100` 除以分母。

可以如下调用该函数：

T = calculate_T(0.5, 1.0, 2.0, 3.0, 0.1, 0.2, 0.3)
print(T)

这将输出计算得到的 T 值。

f=2 * Σ(yi - (a*(1-exp(-b*xi)) + 0.196)) * (a*xi*exp(-b*xi))对b求导

根据提供的引用内容，我们可以看出这是一个关于参数估计的问题。具体来说，我们需要对函数 f=2 * Σ(yi - (a*(1-exp(-b*xi)) + 0.196)) * (a*xi*exp(-b*xi)) 对参数 b 求导。

根据链式法则，我们可以将这个求导过程分解为两个部分：对内部函数 (1-exp(-b*xi)) 和外部函数 2 * Σ(yi - (a*(1-exp(-b*xi)) + 0.196)) * (a*xi*exp(-b*xi)) 分别求导，然后将两个导数相乘。

首先，对内部函数 (1-exp(-b*xi)) 求导，我们可以使用指数函数的导数公式和链式法则：

d/dx (1-exp(-b*xi)) = -b * exp(-b*xi)

然后，对外部函数 2 * Σ(yi - (a*(1-exp(-b*xi)) + 0.196)) * (a*xi*exp(-b*xi)) 求导，我们需要注意到这是一个关于参数 b 的求和函数。因此，我们需要将求导操作应用到每一项上，并将结果相加：

d/dx (2 * Σ(yi - (a*(1-exp(-b*xi)) + 0.196)) * (a*xi*exp(-b*xi))) = 2 * Σ(-a*xi*exp(-b*xi) * (1-exp(-b*xi)) * yi)

最后，将两个导数相乘，我们得到对参数 b 的导数表达式：

d/dx (f) = 2 * Σ(-a*xi*exp(-b*xi) * (1-exp(-b*xi)) * yi) * (-b * exp(-b*xi))