#includeiostream.h
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#includemath.h
#includeconio.h
const int N=200;
//带入原函数后所得的值
double f(float x)
{
return (x*x*x-1.8*x*x+0.15*x+0.65);
}
//带入一阶导函数后所得的值
double f1(double x)
{
return (3*x*x-3.6*x+0.15);
}
//牛顿迭代函数
double F(double x)
{
double x1;
x1=x-1.0*f(x)/f1(x);
return (x1);
}
void main()
{
double x0,D_value,x1,y[4];
int k=0,count=0;
for(;;)
{
if(count==3)break;
cout"输入初始值:";
cinx0;
do
{
k++;
x1=F(x0);
D_value=fabs(x1-x0);
x0=x1;
}
while((D_value0.000005)(k=N));
for(int j=0,flag=0;jcount;j++)
{
if(fabs(y[j]-x1)0.000005)
{ flag=1;
cout"该数值附近的根已经求出，请重新换近似值"endl;
break;
}
}
if(flag==1)
continue;
else
{
cout"方程的一个根："x1","" 迭代次数为："kendl;
y[count]=x1;
count++;
}
//else
//cout"计算失败!"endl;
}
}
//你的程序其实没问题，牛顿迭代法本身循环一次只能找到一个答案，只要再建一个循环控制使
//用迭代法的次数和判断根的个数就行。我又加了一个判断是否有重复的根的循环。
//希望能对你有所帮助。
pip install future
from __future__ import division, unicode_literals, print_function
from future.utils import python_2_unicode_compatible
import re
@python_2_unicode_compatible
class P(object):
def __init__(self,a):
self.a=a
def __add__(self,p):
a,b=self.a, p.a
if len(self.a)len(p.a):
a,b=b,a
for i in range(len(b)):
a[i]+=b[i]
return P(a)
def der(self):
a=[]
for i,j in enumerate(self.a,1):
a.append(i*j)
return self._getStr('dP(x)/dx = ',a)
def ind(self):
a=[]
for i,j in enumerate(self.a,1):
a.append(i/j)
return self._getStr('P(x)dx = ',['c']+a)
def _getStr(self,prefix='P(x) = ',a=None):
if not a:
a=self.a
s=''
for i,j in enumerate(a):
if j:
if 0==i:
s=j
else:
if not s:
s='{}x^{}'.format(j,i)
else:
s='{} + {}x^{}'.format(s,j,i)
if not s:
s='0'
s=re.sub(r'x\^1 ','x ',s)
s=re.sub(r'^1x| 1x',' x',s)
return '{}{}'.format(prefix,s)
def __str__(self):
return self._getStr()
def main():
p1=P([1,2,3])
p2=P([0,1,0,1,6,77,8])
print('p1:',p1)
print('p2:',p2)
print('p1+p2:',p1+p2)
print('derivative of p1:',p1.der())
print('indefinite of p2:',p2.ind())
if __name__=='__main__':
main()
可以用数组存放多项式系数，数组长度是次数十1，根据乘法规则，求解积的各系数，并存储。结果数组的长度是两多项式次数和十1。
很多业务场景中，我们希望通过一个特定的函数来拟合业务数据，以此来预测未来数据的变化趋势。(比如用户的留存变化、付费变化等)
本文主要介绍在 Python 中常用的两种曲线拟合方法：多项式拟合 和 自定义函数拟合。
通过多项式拟合，我们只需要指定想要拟合的多项式的最高项次是多少即可。
运行结果：
对于自定义函数拟合，不仅可以用于直线、二次曲线、三次曲线的拟合，它可以适用于任意形式的曲线的拟合，只要定义好合适的曲线方程即可。
运行结果：
他们以后被命名 Adrien-Marie Legendre. 这 常微分方程 频繁地运用到 物理 并且其他技术领域。 特别是当在球状坐标解决 Laplace的等式 (和关连 偏微分方程) 时.
Legendre微分方程也许使用标准解决 电源串联 方法。 等式有 规则单一点 在 x= ± 1如此，级数解关于起源只将一般来说，聚合为 |x| 1. 当 n是整数，解答Pn是规则的(x) x=1也是正规兵在 x=-1和系列为这种解答终止(即。 是多项式)。
