鹰皇-CSDN博客

原创 Python最简单的多线程

以阶乘计算为例，例如计算一个30的阶乘，强行把他四等分，从1乘到6，6乘到15，以此类推，最后把四个部分的结果乘起来# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Fri Mar 15 22:58:08 2019@author: Minghua Chen"""import threading from time import ctimeanser=[...

2019-03-16 17:50:13 515 1

原创 c++笔记：自制答案，计算概论——程序设计阅读理解

去年年底买了本《计算概论————程序设计阅读理解》，两周前才打定主意下个学期要修一个信科的双学位，就拿起来学了一下。我想搞定了这本再去搞premier会方便一点。在网上没有看到习题的答案，于是我自制了一份。1、我胡写的orz。2、我看到第十二章的时候才被提醒写程序还要考虑时间和占用内存，之前也没怎么注意算法的简单，能用就行。后面几章稍微考虑了一下速度，但是没有考虑内存。3、没有写全。递归好...

2019-03-13 16:48:52 255

原创 c++笔记：秒解10亿以内素数及因式分解

最近在学c++，看到一种神奇的算法可以秒解10亿以内的所有素数，据说用了指针（还没学到，嘤），看不懂，姑且抄了下来，改吧改吧变成一个实现因式分解的程序#include&amp;lt;stdio.h&amp;gt;#include&amp;lt;memory.h&amp;gt;#include&amp;lt;malloc.h&amp;gt;#include&amp;lt;iostre

2019-03-03 16:17:40 1624

原创 Python玩耍：一个小小的爬虫，在一堆公司列表里筛选出总部位于中国的公司

这周接了个小活，发个博客庆祝一下需要从https://www.mwcbarcelona.com/exhibition/2019-exhibitors/这个网站上将所有的公司照下来（24000+），并在其中找到所有总部位于中国的公司，列成一张列表。这项任务考察了关于爬虫的诸多要点，从难度上来说还是比较简单的。难点在于，由于网站并没有列出这些公司到底是哪一个国家的，因此需要自己到网上找信息，而...

2019-02-22 14:23:18 756

原创 Newton迭代法与Newton下山法的Python实现

Newton迭代法是利用Taylor展开将f(x)线性化，忽略二次导及以上的高阶项，得到x*=x0-f(x0)/f’(x0)，令x*=x(k+1)，x0=x(k)，重复迭代Newton又称切线法Newton下山法是在考虑到Newton法在区间内可能是发散的，因而增加一项参数l，要求abs（f（x(k)））在迭代时具有单调性，若不具有单调性，则令l减半例子同前代码如下# -*- codin...

2019-02-16 20:45:19 3373

原创 Aitkin加速算法求解线性收敛的方程的根的Python实现

Aitkin加速算法可对线性收敛的简单迭代法起到加速作用由于(x(k+1)-x*)=phi’(m1)(x(k)-x*)，m1是介于x(k)与x之间的一个值(x(k+2)-x)=phi’(m2)(x(k+1)-x*)，m2是介于x(k+1)与x之间的一个值在需要求的方程f(x)=0的左右两端各加一个x，即得到新方程phi(x)=x若phi’(m1)≈phi’(m2)，则有(x(k+1)-...

2019-02-16 08:37:24 932

原创 J，GS，SOR算法解线性方程组的收敛性判别的Python实现

迭代过程是收敛的的充要条件是矩阵B收敛于0，矩阵B收敛于0的充要条件是矩阵B的谱半径小于1于是在前述J，GS，和SOR算法中的main（）函数中可以加入一项判别式，从而判断线性方程组迭代法是否能够算出解例如在前述SOR算法的main（）中，代码如下import numpy as npdef judgement(A,B): if np.linalg.det(A)==0: ...

2019-02-14 13:43:19 2508

在Gauss-Seidel迭代法中M=D-L的基础上，我们令M=(1/w)(D-wL)，B=I-M的逆A，f=M的逆b，其中w为可选择的松弛因子，要求w&gt;0于是M的逆=w((D-wL)的逆），B=I-M的逆A=I-w((D-wL)的逆)A=((D-wL)的逆)((1-w)D+wU)从而得到解方程组的SOR解法B=I-M的逆A=I-w((D-wL)的逆)A=((D-wL)的逆)((1-w...

2019-02-14 10:42:26 5020

原创 Gauss-Seidel迭代法的Python实现

Gauss Deidel迭代法与Jacobi迭代法无本质区别，唯一的区别是，Jacobi算法需要将一个完整的数组x=（x11,x12,…,x1n）迭代算出x21，仍使用x=（x11,x12,…,x1n），直到算出x2n，凑出下一个完整的x=（x21,x22,…,x2n），而Gauss Seidel迭代法则是在利用x=（x11,x12,…,x1n）算出x21之后，直接将x21代入x，变为x=（x21...

2019-02-14 08:06:38 3305

原创 Jacobi迭代法的python实现

设有线性方程组Ax=b，其中n阶矩阵A=（aij）使非奇异矩阵将A分解为A=M-N，因而Mx=Nx+b，求解Ax=b转化为求解x=M的逆Nx+M的逆b可构造一阶梯定常迭代法x(k+1)=Bx(k)+f令A=D-L-U，其中D是有A的主对角元组成的对角矩阵，L是A的下三角矩阵每一行乘以-1，U是A的上三角矩阵每一行乘以-1Jacobi迭代法中，令M=D，A=D-N，因而B=M的逆N=M的逆（...

2019-02-13 10:24:49 4621 4

原创 Doolittle分解法（LU分解法）的Python实现

在解一般的非奇异矩阵线性方程组的时候，或者在迭代改善算法中，需要使用LU分解法。对于一个一般的非奇异矩阵A=(a11, a12,…,a1n,a21,…ann)，可分解为一个下三角矩阵L和一个上三角矩阵U。其中L的主对角线元素都是1.希望得到一个M，最后在需要的时候将M拆分为L和UM=[[u11 u12 u13 ...... u1n l21 u22 u23 ...... u2n ...

2019-02-12 14:01:19 7207 3

原创追赶法求解三对角矩阵线性方程组的Python实现

追赶法是求大型稀疏方程之三对角线性方程组的三角分解方法，即求解方程组Ax=b，其中A为三对角矩阵，主对角线上的元素记为(a1, a2, …, an) ，紧贴主对角线上方的一根对角线上的元素记为(c1,…c(n-1) )，紧贴主对角线下方的一根对角线上的元素记为(d2, d3, …, dn)，b=(b1,…bn)对三对角矩阵A进行Crout分解，有A=[[α1 0 0 0 ....... ...

2019-02-12 10:18:20 8627 4

原创平方根法求解正定矩阵的线性方程组的Python实现

平方根法求解正定矩阵的线性方程组的Python实现定理：对线性方程组Ax=b，若A唯正定矩阵，则有唯一分解A=LU，且U的对角线元素大于0，而U可以进一步分解为一个对角矩阵D与一个上三角矩阵的乘积，设为U=DM，进而A=LDM，又由于A是一个正定矩阵，因此A’=(LDM)’=M’DL’=A=LDM，于是有M=L’，即A=LDL’，令D=D^0.5 * D0.5，再令G=L*D0.5，则有A=G*...

2019-02-11 19:52:29 3963 2

chenmh82的博客