已知一元二次方程,编一程序当从键盘输入abc之后计算x的值。

时间: 2023-04-08 12:04:45 浏览: 56
可以回答这个问题。以下是一个简单的 Python 代码示例: a = float(input("请输入a的值:")) b = float(input("请输入b的值:")) c = float(input("请输入c的值:")) delta = b**2 - 4*a*c if delta < 0: print("该方程无实数解") elif delta == 0: x = -b / (2*a) print("该方程有一个实数解,x = ", x) else: x1 = (-b + delta**0.5) / (2*a) x2 = (-b - delta**0.5) / (2*a) print("该方程有两个实数解,x1 = ", x1, ",x2 = ", x2) 注意,这个代码示例只是一个简单的实现,可能存在一些局限性和漏洞。在实际应用中,需要根据具体情况进行优化和改进。
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已知一元二次方程,用C语言编一程序当从键盘输入abc之后计算x的值。

可以回答这个问题。以下是一个用C语言编写的计算一元二次方程的程序: #include <stdio.h> #include <math.h> int main() { float a, b, c, x1, x2, delta; printf("请输入一元二次方程的系数a, b, c:\n"); scanf("%f%f%f", &a, &b, &c); delta = b * b - 4 * a * c; if (delta > 0) { x1 = (-b + sqrt(delta)) / (2 * a); x2 = (-b - sqrt(delta)) / (2 * a); printf("方程的两个实根分别为:x1 = %.2f, x2 = %.2f\n", x1, x2); } else if (delta == 0) { x1 = x2 = -b / (2 * a); printf("方程的唯一实根为:x = %.2f\n", x1); } else { printf("方程无实根!\n"); } return 0; }

已知一元二次方程ax^2+bx+c=0,编一个c语言程序当从键盘输入a,b,c的值后,计算x的值

当从键盘输入a、b、c的值后,可以使用以下C语言程序来计算一元二次方程的解x的值: ```c #include <stdio.h> #include <math.h> int main() { double a, b, c; double discriminant, x1, x2; printf("请输入一元二次方程的系数:\n"); printf("a = "); scanf("%lf", &a); printf("b = "); scanf("%lf", &b); printf("c = "); scanf("%lf", &c); // 计算判别式 discriminant = b * b - 4 * a * c; // 判断方程有无实根 if (discriminant > 0) { x1 = (-b + sqrt(discriminant)) / (2 * a); x2 = (-b - sqrt(discriminant)) / (2 * a); printf("方程有两个实根:\n"); printf("x1 = %lf\n", x1); printf("x2 = %lf\n", x2); } else if (discriminant == 0) { x1 = -b / (2 * a); printf("方程有一个实根:\n"); printf("x = %lf\n", x1); } else { printf("方程无实根。\n"); } return 0; } ``` 使用该程序,你可以从键盘输入方程的系数a、b、c,然后计算并输出方程的解x的值。程序会根据判别式的值进行判断,输出方程的实根个数和具体的解。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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