C++实现二次方程根的计算方法

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资源摘要信息:"通过C++编程求解二次方程的根" 在数学领域中,二次方程通常具有如下标准形式:ax^2 + bx + c = 0,其中a、b和c是系数,且a不等于0。对于二次方程的求解,主要依赖于其判别式D = b^2 - 4ac的值。根据判别式D的不同情况,二次方程的根具有不同的特性: 1. 如果D > 0,则方程有两个不相等的实根。 2. 如果D = 0,则方程有两个相等的实根(一个实根)。 3. 如果D < 0,则方程没有实数根,而有两个共轭复根。 在C++中编写程序求解二次方程的根,主要分为以下几个步骤: 1. 接收用户输入的二次方程系数a、b、c。 2. 计算判别式D的值。 3. 根据D的值来判断方程的根的情况,并计算根: - 如果D > 0,则使用求根公式 x1 = (-b + sqrt(D)) / (2a) 和 x2 = (-b - sqrt(D)) / (2a)。 - 如果D = 0,则根为 x = -b / (2a)。 - 如果D < 0,则根为复数形式,使用 x1 = -b / (2a) + sqrt(-D) / (2a)i 和 x2 = -b / (2a) - sqrt(-D) / (2a)i。 4. 输出计算出的根。 附带文件说明: - 求二次方程根.cpp:这是一个C++源代码文件,包含了实现上述计算二次方程根的逻辑。用户可以通过阅读和运行此文件来使用程序。 - 求二次方程根.dsw:这是一个旧版的Microsoft Developer Studio工程文件,用于管理C++工程的编译和链接设置。用户可以通过Visual Studio打开此文件来配置和编译求解二次方程的程序。 - 求二次方程根.ncb:这个文件是Visual Studio中用作工程的缓存信息文件。它用于存储工程中的相关信息,提高开发环境的加载速度。 - 求二次方程根.opt:这个文件包含了程序的编译优化设置,它让编译器根据这些设置对代码进行优化,以便生成更快或更小的可执行文件。 - 求二次方程根.plg:这个文件可能是Visual Studio插件使用的信息文件,用于记录或追踪特定的插件活动信息。 以上文件共同组成了一套完整的二次方程求解开发环境,用户可以通过这些文件和工具来编写、编译、优化和运行二次方程求根的程序。

ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[52], line 69 67 f = interp1d(B2[0, :], B2[1, :], kind='quadratic') 68 a8 = f(i2) ---> 69 a9 = f(a20) 70 derivative = (a9 - a8) / a7 71 if derivative - a9 > 10e-6: File ~\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\scipy\interpolate\_polyint.py:80, in _Interpolator1D.__call__(self, x) 59 """ 60 Evaluate the interpolant 61 (...) 77 78 """ 79 x, x_shape = self._prepare_x(x) ---> 80 y = self._evaluate(x) 81 return self._finish_y(y, x_shape) File ~\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\scipy\interpolate\_interpolate.py:752, in interp1d._evaluate(self, x_new) 750 y_new = self._call(self, x_new) 751 if not self._extrapolate: --> 752 below_bounds, above_bounds = self._check_bounds(x_new) 753 if len(y_new) > 0: 754 # Note fill_value must be broadcast up to the proper size 755 # and flattened to work here 756 y_new[below_bounds] = self._fill_value_below File ~\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\scipy\interpolate\_interpolate.py:786, in interp1d._check_bounds(self, x_new) 784 if self.bounds_error and above_bounds.any(): 785 above_bounds_value = x_new[np.argmax(above_bounds)] --> 786 raise ValueError("A value ({}) in x_new is above " 787 "the interpolation range's maximum value ({})." 788 .format(above_bounds_value, self.x[-1])) 790 # !! Should we emit a warning if some values are out of bounds? 791 # !! matlab does not. 792 return below_bounds, above_bounds ValueError: A value (0.21347609900000009) in x_new is above the interpolation range's maximum value (0.213476099).该怎么修改,代码怎么写

2023-05-24 上传