Метод сопряженных градиентов. Python/ методы оптимизации

Раздел
Математические дисциплины
Просмотров
1 243
Покупок
0
Антиплагиат
Не указан
Размещена
21 Ноя 2020 в 23:46
ВУЗ
Не указан
Курс
Не указан
Стоимость
320 ₽
Файлы работы   
1
Каждая работа проверяется на плагиат, на момент публикации уникальность составляет не менее 40% по системе проверки eTXT.
zip
fletcher_
476 Б 320 ₽
Описание

Программа решает функционалы методом сопряженного градиента

F(x) = Ax - b


Пример работы


входные данные

A = np.array([  

   [3, 4 , 0],

   [4, -3, 0],

   [0, 0, 5]

   ])

b = np.array([1, 5, 9])

_____________

выходные данные

[ 0.92 -0.44 1.8 ]

Вам подходит эта работа?
Похожие работы
Линейное программирование
Лабораторная работа Лабораторная
25 Апр в 14:21
51 +1
0 покупок
Линейное программирование
Лабораторная работа Лабораторная
25 Апр в 14:20
40
0 покупок
Линейное программирование
Лабораторная работа Лабораторная
25 Апр в 14:19
40
0 покупок
Линейное программирование
Лабораторная работа Лабораторная
25 Апр в 14:18
41
0 покупок
Линейное программирование
Контрольная работа Контрольная
25 Апр в 14:14
43 +1
0 покупок
Другие работы автора
Информатика
Реферат Реферат
12 Ноя 2021 в 22:37
413
0 покупок
Имитационное моделирование
Курсовая работа Курсовая
11 Дек 2020 в 22:01
658
4 покупки
Основы программирования
Задача Задача
2 Дек 2020 в 12:53
1 340
3 покупки
Основы программирования
Задача Задача
25 Ноя 2020 в 19:46
501
0 покупок
Темы журнала
Показать ещё
Прямой эфир