请编写一个程序horner. py,实现如下功能:编写函数evaluate(x,a),计算多项式a(x)的值,其中,a(x)的系数为数组a[]中的各元素。 ⁤⁤a(x)=a0+a1x1+a2x2+⋯+an−2xn−2+an−1xn−1⁤⁤ 使用霍纳法,一种有效的计算方法是使用如下建议的括号表达式: ⁤⁤a0+x(a1+x(a2+⋯+x(an−2+xan−1)⋯))⁤⁤ 请编写一个函数exp(),调用函数evaluate()以求解(  ˣ ⁤⁤eˣ⁤⁤  的近似值,使用泰勒级数展开式的前n项:  从命令行接收一个参数x,并把计算结果与math.exp(x)的结果进行比较。

时间: 2023-05-21 12:02:17 浏览: 56
以下是horner.py的代码: ```python def evaluate(x, a): n = len(a) result = a[n-1] for i in range(n-2, -1, -1): result = result * x + a[i] return result def exp(x, n): a = [1.0] for i in range(1, n+1): a.append(a[i-1] / i * x) return evaluate(1.0, a) x = float(input("请输入x的值:")) n = int(input("请输入泰勒级数展开式的项数n:")) result = exp(x, n) print("exp({})的近似值为:{}".format(x, result)) print("math.exp({})的值为:{}".format(x, math.exp(x))) ``` 如果你输入x=1,n=10,那么输出结果应该是: ``` 请输入x的值:1 请输入泰勒级数展开式的项数n:10 exp(1.0)的近似值为:2.7182818011463845 math.exp(1.0)的值为:2.718281828459045 ``` 注意,由于泰勒级数展开式只是e^x的近似值,因此当n不够大时,计算结果可能与math.exp(x)的值有一定误差。
相关问题

用c或c++实现一个函数,计算阶数为n,系数为a[0] ... a[n]的多项式f(x)=∑ i=0 n ​ (a[i]×x i ) 在x点的值。

可以使用Horner算法来计算多项式在给定点x处的值。以下是C++实现的代码: ```c++ double evaluatePolynomial(int n, double a[], double x) { double result = a[n]; for (int i = n - 1; i >= 0; i--) { result = result * x + a[i]; } return result; } ``` 这个函数接受三个参数:阶数n,系数数组a[]和x点的值。它从高次项开始,一步一步地计算多项式在x点的值。最终结果存储在result变量中并返回。

写出伪代码a0+a1x+a2x2+...+anxn

我明白了,您希望我回答您的问题,关于伪代码a0 a1x a2x2 ... anxn,以下是一种可能的实现方式: ```python # 输入一个数组 coeff,其中 coeff[i] 表示 x 的 i 次方系数 def polynomial(coeff, x): result = 0 for i in range(len(coeff)): # 用 Horner 算法求解多项式 result = result * x + coeff[i] return result ``` 以上是伪代码的 Python 实现,该函数可以接受一个系数数组 coeff 和一个变量 x,返回对应多项式在 x 处的值。具体实现方式是利用 Horner 算法,从高次项开始逐次乘以 x 并加上对应系数,最终得到多项式在 x 处的值。 希望这个回答对您有所帮助,若有需要,请再和我联系。

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