用fortran:输入系数a、 b、 c, 求解一元二次方程ax2+bx+c=0的根

时间: 2023-12-25 17:09:22 浏览: 85
好的,可以直接给您提供代码: program quad_eq implicit none real*4 :: a, b, c, discriminant, x1, x2 print *, "Please input coefficients a, b, and c: " read *, a, b, c discriminant = b**2 - 4.0*a*c if (discriminant < 0.0) then print *, "Sorry, the roots are complex." else x1 = (-b + sqrt(discriminant)) / (2.0*a) x2 = (-b - sqrt(discriminant)) / (2.0*a) print *, "The roots are:", x1, "and", x2 endif end program quad_eq
相关问题

使用Fortran编程构建交错网格有限差分中计算二次电场的矩阵方程Ax=B

您好!对于使用Fortran编程构建交错网格有限差分中计算二次电场的矩阵方程Ax=B,您可以按照以下步骤进行: 1. 定义问题:首先,您需要定义问题的几何形状和边界条件。确定计算区域的大小、边界条件以及网格的划分方式。 2. 网格划分:根据问题的几何形状和边界条件,将计算区域划分为交错网格。交错网格的特点是在网格交叉点上使用不同的量进行计算,比如在电场问题中,电场分量可以放在交错网格的节点上。 3. 离散化:用有限差分方法将连续的偏微分方程离散化为代数方程。在交错网格中,可以使用中心差分、前向差分或后向差分等方法来近似求解二次电场。 4. 构建矩阵方程:根据离散化的结果,将问题转化为矩阵方程Ax=B的形式。其中,A是系数矩阵,x是未知量向量,B是右侧项向量。根据离散化的方法和边界条件,可以确定系数矩阵A和右侧项向量B的具体形式。 5. 解方程:利用求解线性方程组的方法(比如迭代法或直接法),求解矩阵方程Ax=B,得到未知量向量x。这些未知量即为二次电场在交错网格节点上的值。 在Fortran中,您可以使用数组和循环结构来实现上述步骤。具体的代码实现需要结合具体的问题和边界条件来进行编写,这里只是一个大致的步骤说明。希望对您有所帮助!如果有更多问题,欢迎继续提问。

使用Fortran编程,在三维空间中使用交错网格有限差分计算二次电场时,将边界条件添加在矩阵方程Ax=B中

在三维空间中使用交错网格有限差分方法计算二次电场时,你可以将边界条件添加到矩阵方程Ax = B中。以下是一个使用Fortran编程实现的基本框架: 首先,定义网格大小和边界条件。假设你的网格大小为nx * ny * nz,其中nx、ny和nz分别是x、y和z方向的网格点数。定义三维数组来存储电场:Ex(nx, ny, nz)、Ey(nx, ny, nz)和Ez(nx, ny, nz)。 接下来,初始化边界条件。对于Dirichlet边界条件,你可以将边界上的电场分量设置为指定的边界值。例如,如果左边界的电场Ex的边界值为E_left,则可以在循环中设置Ex(1, j, k) = E_left,其中j和k从1到ny和nz。 然后,初始化系数矩阵A和右侧向量B为零矩阵。根据交错网格有限差分方法的离散化方程,将对应的系数和右侧向量元素添加到A和B中。 遍历内部网格点,使用有限差分方法计算电场的更新。使用中心差分公式来计算电场的更新: Ex(i, j, k) = Ex(i, j, k) + (dt / (eps(i, j, k) * dx(i))) * (Hz(i, j, k) - Hz(i-1, j, k)) Ey(i, j, k) = Ey(i, j, k) + (dt / (eps(i, j, k) * dy(j))) * (Hz(i, j, k) - Hz(i, j-1, k)) Ez(i, j, k) = Ez(i, j, k) + (dt / (eps(i, j, k) * dz(k))) * (Hz(i, j, k) - Hz(i, j, k-1)) 其中,dt是时间步长,eps(i, j, k)是介质在第(i, j, k)个网格点的电容率,dx(i),dy(j)和dz(k)分别是x、y和z方向的网格间距。 根据边界条件,将对应的行设置为[1 0 0 ...],并将右侧向量B中的对应元素设置为边界值。 最后,你可以使用适当的线性方程求解方法(如共轭梯度法)求解方程Ax = B,以获得电场的解。 需要注意的是,这只是一个基本的实现框架,具体的实现可能会因问题的特殊性而有所不同。你可能需要根据具体问题进行适当的修改和调整。

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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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