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单一性下界


幺正性确保矩阵和顶点被相同数量的内存覆盖。每个存储单元的单一数据类型简化了其每个单独函数的代码和操作。修剪可选参数(例如 3 个限制)可以更轻松地测试和验证复杂的 python 机制。

a.numerical_approx(digits = 3) x.numerical_approx(digits = 3)  b = matrix_res(a, 10) b.numerical_approx(digits = 3)  x_res = b*x print() print(x_res.numerical_approx(digits = 3)) 
  • 随机生成的辅助值矩阵允许使用矩阵游戏的初始数据 (x[0]-x[6])
  • 并没有设置整个值数组,而是仅设置了一些我们感兴趣的值。就像生活中一样,并不是所有的事情都有趣,只有一些玩家有趣
x[1] = -60 x[5] = -60 x[2] = 30 x[0] = 30 x[6] = 30  print() for i in x:     print('{0:8.2f}'.format(i), end = ' ')  print()  x_res = B*x x_res.numerical_approx(digits = 3) print() print(x_res.numerical_approx(digits = 3)) 

一旦声明了数学函数并将其放置在代码顶部以便构建可以识别它们,该过程就很容易操作。在线汇编器云包含存储变量和函数名称的操作内存块。

单一性下界

结果的逻辑解释:将随机分布的初始矩阵与玩家的数据相乘,经过多次迭代,获胜策略的数量缩小。下面的两行是赢得第一场比赛的概率(

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