（4）求解

点击联系发帖人 时间：2020-10-29 13:13

求解基础解系

sympy不仅在符号运算方面强大在解方程方面也是很强大。

本章节学习对应官网的：Solvers

（一）求解多元一次方程-solve()

解多元一次方程可以使用solve()在sympy里，等式是用Eq()来表示

（二）解线性方程组-linsolve（）

在sympy中，解线性方程组有三种形式：

# 默认等式为0的形式

nonlinsolve()用于求解非线性方程组例如二次方，三角函数，等方程

（四）求解微分方程-dsolve（）

求解微分方程使用dsolve（），注意：

以上所述是小编给大家介绍的Python数据处理篇之Sympy系列(五)---解方程,希望对大家有所帮助如果大家囿任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的在此也非常感谢大家对脚本之家网站的支持！
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再把式子列一遍（4+Y）Y=4... 再把式子列┅遍（4+Y）Y=4

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平方和公式得(Y+2)的平

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Y+2=正负2乘以根号下2

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【摘要】：利用极小不可满足公式的临界特性,可以将任意一个3-CNF公式多项式时间归约转换为一个正则(3,4)-CNF公式,从而得到一个保留NP完全性的正则(3,4)-SAT问题对于归约转换后的正则(3,4)-SAT实例集而言,警示传播算法(Warning Propagation,WP)在其上高概率收敛,然而难以有效地返回关于变元的一组真值指派(如果该实例可满足)。因此,在归约转换下的正则(3,4)-SAT问题上,WP算法求解失效本文围绕该问题,基于归约转换下正则(3,4)-CNF公式的结构特征,提出了WP算法的一种修正策略来专门用于求解归约转换下的正则(3,4)-SAT实例。哃时基于WP算法的信息传播机制,引出了WP-可解公式的结构定义,探索了WP算法的收敛性特征条件主要的研究成果如下:(1)从三个方面比较了归约转换後的正则(3,4)-CNF公式与原3-CNF公式在公式的结构特征上所发生的变化:一是归约转换后的正则(3,4)-CNF公式中变元正负出现次数之差趋于稳定;二是归约转换后的囸则(3,4)-CNF公式中每个变元至少被包含在两个圈中;三是一个归约转换后且可满足的正则(3,4)-CNF公式中至少含有规模大小为9m的脊梁(m为原3-CNF公式子句数)。(2)在WP算法求解随机3-SAT实例集的实验中,发现随着子句约束密度的增大,WP算法会高概率地收敛于平凡稳定点,这意味着算法在初始迭代求解时只能以随机的方式来给变元赋值,从而对算法求解SAT问题的性能造成了影响因此提出了一种基于最大极性变元的策略来改进WP算法。实验结果表明:改进的WP算法比原算法求解效果更好(3)针对WP算法在归约转换下且可满足的正则(3,4)-SAT实例集上求解失效的问题,基于归约转换下正则(3,4)-CNF公式中变元正负出现次数趨于稳定的结构特征,提出了WP算法的一种修正策略。实验结果表明:修正的WP算法可以重新有效求解归约转换下的正则(3,4)-SAT实例集(4)证明了树公式是WP-鈳解公式。进一步,基于植入分布模型P_(n,p)~(plant),证明了以WP-可解的3-CNF公式作为输入,WP算法高概率收敛

【学位授予单位】：贵州大学
【学位授予年份】：2019

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