Как я могу использовать z3 для печати сложной функции (x) в полиномиальной форме? Функция simplify напечатает что-то неприятное:
-1/120*(-5 + x)*(-4 + x)*(-3 + x)*(-2 + x)*(-1 + x) +
1/12*x*(-5 + x)*(-4 + x)*(-3 + x)*(-2 + x) +
z3 упростить до полиномиальной формы
08.04.2014
- Каким был бы ваш идеальный результат? (x-5)(x-4)(x-3)(x-2)(9x+1)/120 ? 08.04.2014
- это сумма полиномиальной формы (a_i * x^i) 08.04.2014
Ответы:
1
Одно из возможных решений с использованием Z3Py
x = Real('x')
y = (-1/120)*(-5+x)*(-4+x)*(-3+x)*(-2+x)*(-1+x)
z = (1/12)*(-5+x)*(-4+x)*(-3+x)*(-2+x)
w = y + z
print simplify(simplify(w, som=True), mul_to_power=True)
и соответствующий вывод
120 + -274*x + 225*x**2 + -85*x**3 + 15*x**4 + -1*x**5
08.04.2014
Новые материалы
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..