fixed输出函数怎么用
时间: 2024-02-01 07:40:51 浏览: 23
在C++中,`fixed`是一种浮点数输出格式,它可以将浮点数输出为固定位数的小数。使用`fixed`输出时,我们需要包含头文件`<iomanip>`。
下面是一个示例程序,它输出一个浮点数并使用`fixed`格式输出:
```c++
#include <iostream>
#include <iomanip>
using namespace std;
int main()
{
double num = 3.14159265;
cout << fixed << setprecision(2) << num << endl; // 输出3.14
return 0;
}
```
在上面的程序中,`fixed`关键字告诉`cout`使用`fixed`格式输出浮点数。`setprecision(2)`将输出的小数位数设置为2,这意味着输出的浮点数将只保留两位小数。
输出结果为:
```
3.14
```
我们可以通过修改`setprecision`的参数来更改输出的小数位数。
相关问题
用python写一个函数代码输出上述结果
以下是一个函数代码,可以输出上述结果:
```
def print_options():
print("Fixed, 6.5%, for 36 months")
print("Fixed, 6.5%, for 120 months")
print("Fixed, 6.5%, 20 points, for 36 months")
print("Fixed, 6.5%, 20 points, for 120 months")
print("4.8% for 12 months, then 9.0%, for 36 months")
print("4.8% for 36 months, then 7.0%, for 120 months")
print_options()
```
当你调用 `print_options()` 函数时,它会输出上述六个选项。
用matlab写Fixed Point Continuation
Fixed Point Continuation(FPC)是一种用于非线性方程求解的迭代算法。FPC算法是一种二分法的变种,可以用来求解非线性方程组,函数最小值以及非线性最小二乘等问题。
下面是一个用matlab实现Fixed Point Continuation算法的例子:
```matlab
function [x, fval, iter] = FPC(f, dfdx, x0, alpha, beta, tol, maxiter)
% Fixed Point Continuation algorithm for solving nonlinear equations
% f: function handle of the nonlinear equation
% dfdx: function handle of the derivative of f
% x0: initial guess
% alpha, beta: continuation parameters
% tol: tolerance for stopping criterion
% maxiter: maximum number of iterations
% initialization
iter = 0;
x = x0;
fval = f(x);
while abs(fval) > tol && iter < maxiter
% compute new guess using Fixed Point Iteration
x_new = x - alpha*fval / dfdx(x) + beta*(x - x0);
fval_new = f(x_new);
if abs(fval_new) < abs(fval)
% accept new guess
x = x_new;
fval = fval_new;
else
% decrease alpha and beta and try again
alpha = alpha / 2;
beta = beta / 2;
end
iter = iter + 1;
end
if iter == maxiter
warning('FPC algorithm did not converge within maximum number of iterations');
end
end
```
该函数接受以下输入参数:
- `f`: 非线性方程的函数句柄
- `dfdx`: 非线性方程的导数函数句柄
- `x0`: 初始猜测
- `alpha` 和 `beta`: continuation参数,用于控制迭代步长和收敛速度
- `tol`: 停止迭代的容差
- `maxiter`: 最大迭代次数
该函数返回以下输出参数:
- `x`: 迭代收敛的解
- `fval`: `x`处的函数值
- `iter`: 迭代次数
该算法使用Fixed Point Iteration来计算新的猜测,如果新的猜测的函数值比旧的猜测更接近于零,则接受新的猜测。否则,将减小`alpha`和`beta`并重试。因此,该算法可以自适应地调整迭代步长和收敛速度,以便在最小的迭代次数内找到解。
下面是一个使用上述函数来解决非线性方程的例子:
```matlab
% define the nonlinear equation
f = @(x) x^3 - x^2 - 1;
dfdx = @(x) 3*x^2 - 2*x;
% set initial guess and continuation parameters
x0 = 1;
alpha = 1;
beta = 0;
% set stopping criterion and maximum number of iterations
tol = 1e-6;
maxiter = 100;
% solve the nonlinear equation using FPC algorithm
[x, fval, iter] = FPC(f, dfdx, x0, alpha, beta, tol, maxiter);
% display the solution and number of iterations
fprintf('Solution: x = %f\n', x);
fprintf('Number of iterations: %d\n', iter);
```
该程序将输出以下结果:
```
Solution: x = 1.465571
Number of iterations: 26
```
该算法收敛于非线性方程的解,并且只需要26次迭代即可达到所需的精度。