用c语言代码x^2-n*y^2=1,佩尔方程，寻找非平凡解（即y！=0），输入不同的n

#include <stdio.h>
#include <math.h>

int main()
{
    int n, x, y, a, b, c, d, e, f, g, h;
    double sqrt_n;

    printf("请输入n的值：");
    scanf("%d", &n);

    sqrt_n = sqrt(n);
    a = (int)sqrt_n;
    x = a; y = 1;
    b = n - a * a;

    while (b != 1) {
        c = (int)(sqrt(n) + x) / b;
        d = c * b - x;
        e = b;
        x = b;
        y = d;
        b = e - d * d / b;
    }

    f = x * y + 1;
    g = x;
    h = y;

    while (g * g - n * h * h != 1) {
        g += n * h;
        h = (f - n * g) / h;
        f = (int)((sqrt_n + g) / h) * h - g;
    }

    printf("一组非平凡解为：x=%d, y=%d\n", g, h);

    return 0;
}

注意：该代码只能找到一组非平凡解，如果要找到所有非平凡解，需要进行更多的计算。

相关问题

用c语言x^2-n*y^2=1,佩尔方程，寻找非平凡解（即y！=0），输入不同的n，找出x和y的一个解，y从小往大遇到的第一个解

#include <stdio.h>
#include <math.h>

int main()
{
int n, y;
double x, a, b, c;
printf("请输入n的值：");
scanf("%d", &n);

for (y = 1; ; y++)
{
a = sqrt(n*y*y + 1);
if (a == (int)a) //判断是否为整数
{
x = a / y;
printf("x = %.0lf, y = %d\n", x, y);
break;
}
}
return 0;
}

利用python写一段应用佩尔曲线模型进行预测的代码

好的，下面给您提供一段预测佩尔曲线模型的Python代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit

# 定义佩尔曲线函数
def pearson_func(x, a, b, c):
    return a * np.exp(-((x - b) / c) ** 2)

# 构造训练数据
xdata = np.linspace(-5, 5, 50)
ydata = pearson_func(xdata, 1.5, 0, 1)

noise = 0.05 * np.random.normal(size=len(xdata))
ydata_noise = ydata + noise

# 利用 curve_fit 进行参数拟合
popt, pcov = curve_fit(pearson_func, xdata, ydata_noise)

# 预测新的样本
x_pred = 2.5
y_pred = pearson_func(x_pred, *popt)

# 输出预测结果
print("预测输入 x={} 时，佩尔曲线模型预测的输出值为 {}".format(x_pred, y_pred))

# 可视化结果
plt.plot(xdata, ydata_noise, 'b-', label='data')
plt.plot(xdata, pearson_func(xdata, *popt), 'r-', label='fit')
plt.legend()
plt.show()

以上代码中，我们首先定义了一个佩尔曲线函数 pearson_func，然后使用 scipy.optimize 库中的 curve_fit 函数进行曲线拟合，在拟合后的模型中，我们输入一个新的 x 值，即可得到对应的预测 y 值。最后，我们通过 matplotlib 库可视化了拟合结果。

希望以上代码能够对您有帮助！