polynomial-math

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PythonでXc = yを解決するためのさまざまな方法が、なぜそうしてはいけないときに異なる解決策を与えるのですか？

私は正方形の線形システムXc=yを解決しようとしていました。これを解決するために、私が知っている方法がある：それは私の知る限り、これらのドン」を言うことができるように思わ擬似逆を使用してガウスの消去を使用して逆c=<X^-1,y> を使用して私は地面の真実と思ったものにマッチする。まず、周波数30の余弦に次数30の多項式を当てはめることによって、真理値パラメータを生成します。だから私はy_

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一定時間の擬ポリモニアル

偽多項式は、入力の大きさに対して多項式であるが、入力のサイズに対して指数関数的であることを意味します。したがって、ナップザックでは、O（nW）は擬多項式とみなされます。 nが大きくなると、nのビット長をもっと考慮する必要があるため、nとnyと呼ぶ人もいます。その多項式とみなせる変数を持つものは、実際には擬多項式であるということは本当ですか？

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k個の数値の和としてnを書く方法の数。各部分に制限があります。

タイトルはすべてです。各部K Iが所与のアレイrため = K I < = R Iの範囲でなければならない場合 Iはk部品の合計としてnを分割する必要があります。例えば - n = 4, k = 3 and r = [2, 2, 1] ans = 2 #[2, 1, 1], [1, 2, 1] 注文事項。（2,1,1）と（1,2,1）とは異なる。私は星と棒の方法を使ってそれを解決すること

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Haskellで多項式を標準形式に変換する

Haskellでは、私はPoly a = X | Coef a | Sum (Poly a) (Poly a) | Prod (Poly a) (Poly a) deriving (Show)のカスタムデータ型を使用しています。したがって、多項式（3 + x）^ 2は(Prod (Sum (Coef 3) X) (Sum (Coef 3) X))と表されます。このように入力された多項式を標準形

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Python sklearn多項式の前処理と次元の問題

私は、それぞれ100個の予測値を使って元のデータに1-3度の多項式変換を適合させることを実験しています。まず、元のデータを再構成し、2）テストセットと予測空間（データフィーチャ）にfit_transformを適用し、3）予測空間で線形予測を行い、4）次のコードを使用して配列にエクスポートした。 from sklearn.linear_model import LinearRegression

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正規表現を使用してJSの多項式文字列表現を変換する

多項式表現を含む文字列があります。いくつかの例を怒鳴る与えられている： '1+3x' '3y+1' '-2+50x1' '50x+31x^2-29' '3.85x^3-2000' `5x^2+2x+3` いくつかのことを気づか：用語は、特定の順序を含んでいません。不確定性は1つしかなく、小文字の後に数字が続く場合もあります。（例えば、xまたはx1）係数は任意の実数でよい。ゼロ

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高速多項式分割のためのfft除算

私は高速フーリエ変換（fft）を使って高速多項式除算を実装しようとしています。 from numpy.fft import fft, ifft def fft_div(C1, C2): # fft expects right-most for significant coefficients C1 = C1[::-1] C2 = C2[::-1] d =

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Matlabの多項式Y = 3 * X^2-12 * X + 20/X^2-7 * X + 10

Iは、次の割当の質問があります。を私が書かれています次のコードはグラフを正しく取得することはできません。 x=[0:0.01:7]; p=[3 -12 20 ]; pb=[1 -7 10]; [h,r] = deconv(p,pb); y=polyval([h,r],x); plot(x,y); 私は間違っていますか？

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TypeError：+： 'Polynomial'と 'Polynomial'のためのサポートされていないオペランドタイプ

私は本当にエラーを解決する方法がわかりません。機能しない関数は、sumPolynoms、multiplyPolynoms、およびraisePolynomialです。 Domain.Polynomは2番目のドメインです。 pオブジェクトとqあなたがいないoverload operator+を行うdef sumPolynoms(self, p, q)に渡す import numpy as np f

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Pythonの多項式変換

多項式をシフトしようとしています。私は現在、二次方程式を作るのにnumpy.poly1d()を使っています。例：2X^2 + 3X +4 私はtauによって機能をシフトする必要があり、そのような 2（X-タウ）^ 2 + 3は、（ x-tau）+ 4 Tauは、コード内の他のいくつかの変数の基底を変更する値です。