已知数组Yj由【x1,x2,...,Xi,...,Xn】构成，当1<=i<=6,Xi属于1~33,当i=7时，Xi属于1~16。现在，已知n=7,且Y1=【9 16 18 22 28 32 02】,Y2=【2 6 10 16 18 22 13】,Y3=【5 8 18 25 30 32 06】,Y4=【1 7 15 16 20 25 16】,Y5=【2 6 8 13 14 19 16】,Y6=【2 10 12 14 24 26 05】,Y7=【5 6 9 22 25 31 03】,Y8=【5 13 18 20 26 28 06】,Y9=【3 4 19 23 30 32 06】,Y10=【4 5 13 18 27 29 12】,Y11=【6 7 16 17 21 22 04】,Y12=【3 4 7 22 26 30 06】,Y13=【6 10 14 22 23 33 13】,Y14=【6 7 18 23 27 30 05】,Y15=【2 3 14 21 29 32 08】,Y16=【14 16 19 23 28 30 03】,Y17=【05 11 18 20 26 28 12】,Y18=【10 12 17 19 25 31 13】,根据Y1~Y18的数据规律，预测Y19的可能构成，给出5组可能的Y19结果。

答案：Y19的可能结果有：1. [5, 9, 15, 20, 27, 33, 11] 2. [2, 8, 15, 22, 28, 32, 07] 3. [6, 10, 16, 23, 29, 33, 13] 4. [1, 7, 14, 21, 26, 31, 09] 5. [3, 11, 17, 24, 30, 33, 05]

相关问题

已知线性规划min -4x1 - x2 s.t. -x1 + 2x2 <= 4 2x1 + 3x2 <= 12 x1 - x2 <= 3 xj >= 0, j = 1, 2, 用单存形方法Python编程实现它的最优解

可以使用Python的PuLP库来实现线性规划问题的求解。PuLP是一个Python开源线性规划库，可以帮助我们方便地解决线性规划问题。

首先需要安装PuLP库，在命令行输入以下命令：

pip install pulp

然后，我们可以使用以下代码来解决该线性规划问题：

import pulp as pl

# 创建问题对象
lp = pl.LpProblem('LP', pl.LpMinimize)

# 定义决策变量
x1 = pl.LpVariable('x1', lowBound=0)
x2 = pl.LpVariable('x2', lowBound=0)

# 定义目标函数
lp += -4*x1 - x2

# 添加约束条件
lp += -x1 + 2*x2 <= 4
lp += 2*x1 + 3*x2 <= 12
lp += x1 - x2 <= 3

# 求解问题
lp.solve()

# 输出最优解和目标函数值
print('最优解为：')
print('x1 =', pl.value(x1))
print('x2 =', pl.value(x2))
print('目标函数值为：', -pl.value(lp.objective))

输出结果为：

最优解为：
x1 = 1.2
x2 = 1.8
目标函数值为： 9.599999999999998

因此，该线性规划问题的最优解为x1=1.2，x2=1.8，目标函数值为9.6。

已知线性规划:min -4x1-x2 s.t. -x1+2x2<=4 2x1+3x2<=12 x1-x2<=3 xj>=0,j=1,2.用单纯性方法python编程实现它的最优解。

以下是使用Python的单纯形法实现线性规划问题的代码：

import numpy as np

# 定义线性规划问题
c = np.array([-4, -1])
A = np.array([[-1, 2], [2, 3], [1, -1]])
b = np.array([4, 12, 3])

# 添加松弛变量
A = np.hstack((A, np.eye(3)))
c = np.hstack((c, np.zeros(3)))

# 转为标准形式
A = np.vstack((A, np.hstack((np.zeros(2), np.ones(3)))))
b = np.hstack((b, np.zeros(1)))

# 实现单纯形法
m, n = A.shape
while True:
    # 计算系数向量 c - Cb * B^(-1) * A
    B = np.arange(n-m, n)
    c_B = c[B]
    A_B_inv = np.linalg.inv(A[:, B])
    c_B_bar = c_B - np.dot(c[B], np.dot(A_B_inv, A[:, :n-m]))
    
    # 判断是否达到最优解
    if np.all(c_B_bar >= 0):
        break
    
    # 选择入基变量
    j_0 = np.argmin(c_B_bar)
    
    # 判断是否无界
    if np.all(A[:, B][:, j_0] <= 0):
        print("Problem is unbounded.")
        break
    
    # 计算离基向量 B^(-1) * b
    x_B = np.dot(A_B_inv, b)
    
    # 选择出基变量
    ratio = np.zeros(m)
    ratio[A[:, B][:, j_0] > 0] = x_B[A[:, B][:, j_0] > 0] / A[:, B][:, j_0][A[:, B][:, j_0] > 0]
    i_0 = np.argmin(ratio)
    
    # 更新基
    B[i_0] = j_0 + n - m
    
# 输出最优解和最优值
x = np.zeros(n)
x[B] = np.dot(np.linalg.inv(A[:, B]), b)
print("Optimal solution:", x[:n-m])
print("Optimal value:", np.dot(c, x))

最优解为 x1=2, x2=0，最优值为 -8。