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SageMath简易入门手册

SageMath简易入门手册

SageMath简易入门指导中国矿业大学(北京)理学院2014级创新小组编组长:孙裕道组员:孟坤,尹娟,董光林,李欢,王思高导师: 刘兰冬前言一些数学商业软件如Matlab、Maple、Mathematica需要下载到电脑上,而且这些软件在电脑中需要占用很大的内存,单说Matlab 在电脑中就会占用6.5G的内存左右,从官网下载该软件也会要下载半天,非常不方便。

互联网时代,在云端进行操作和存储事物已经成为一种趋势,SageMath软件就是顺应这种趋势的发展。

SageMath是网上免费的开源数学软件,注册一个SageMath的账号在云端就可以进行相关的操作,非常方便,所以我们创新小组决定学习SageMath.SageMath的功能强大,可以求积分,求极限,求导等一些列高等数学的运算,并且可以对一些复杂问题进行SagaMath编程求解。

我们创新小组在刘兰冬老师的指导下,系统地学习SageMath软件的相关知识,使大家对SageMath的这门语言的一些基础语法和用法有了初步的了解,可以对一些数学问题进行编程求解。

希望我们小组的这个SageMath简易入门指导可以对这门语言感兴趣的人,想学习这门语言的人有入门指导的帮助。

2014年11月1日目录1 SageMath的登陆方法 (4)1.1进入官网 (4)1.2 界面登陆 (5)1.3创建账号 (5)1.4创建工程 (6)1.5工程搜索 (7)1.6新建文件 (8)1.7新建工作簿 (8)1.8编辑界面 (9)1.9进行操作 (9)2.SageMath的基本语法 (12)2.1基本命令语 (9)2.1.1 加法 (10)2.1.2 减法 (10)2.1.3 乘法 (10)2.1.4 除法 (10)2.1.5 乘方 (10)2.1.6 开方 (10)2.2判断语句 (10)2.2.1 if语句的用法 (10)2.3循环语句 (11)2.3.1 For循环语句 (11)2.3.2 While循环语句 (11)2.4 画图 (12)2.4.1 plot语句 (12)2.4.2 show语句 (12)3.SageMath中的数学函数 (13)3.1高等数学中的Sage命令 (13)3.1.1函数表示 (13)3.1.2复合函数 (13)3.1.3微分 (14)3.1.4Talor公式 (15)3.1.6求极限 (16)3.1.8数论素数分解 (16)3.2线性方程组中常用命令 (16)3.2.1矩阵运算 (16)3.2.2逆矩阵 (17)3.2.3求解方程组 (17)4.Sage中的编程 (19)4.1插值多项式 (19)参考文献 (20)SageMath简介SageMath 是一个免费的、开源的数学软件系统,采用GPL协议。

fx2n-4ad编程实例

fx2n-4ad编程实例

FX2N-4AD 是一款三菱特殊模块,用于数据采集和处理。

以下是一个FX2N-4AD 编程实例,用于计算多项式在特定点上的值及其一阶和二阶导数。

实例:计算多项式f(x)=x^5+2x^3+1 在x=2 和x=5 时的值,并输出f(x) 的一阶导数和二阶导数。

步骤1:编写多项式函数首先,我们需要编写一个多项式函数,用于计算给定x 值的多项式值。

在本例中,我们使用numpy 库中的poly1d 函数来表示多项式。

```pythonimport numpy as np# 定义多项式p = np.poly1d([1, 0, 2, 0, 0, 1])```步骤2:计算多项式在特定点上的值接下来,我们使用poly1d 函数的__call__方法计算多项式在x=2 和x=5 时的值。

```python# 计算f(x) 在x=2 和x=5 时的值fx2 = p(2)fx5 = p(5)```步骤3:计算一阶导数和二阶导数为了计算f(x) 的一阶导数和二阶导数,我们需要先获取多项式的导数函数。

在三菱PLC 中,我们可以使用FX2N-4AD 模块的SCR 功能来实现。

首先,创建一个子程序来计算导数:```pythondef calculate_derivatives(poly):derivative1 = np.poly1d(poly.deriv())derivative2 = np.poly1d(derivative1.deriv())return derivative1, derivative2poly = np.poly1d([1, 0, 2, 0, 0, 1])derivative1, derivative2 = calculate_derivatives(poly)```然后,在主程序中调用子程序,计算f(x) 在x=2 和x=5 时的一阶和二阶导数:```python# 计算f(x) 的一阶导数和二阶导数f_deriv1_2 = derivative1(2)f_deriv1_5 = derivative1(5)f_deriv2_2 = derivative2(2)f_deriv2_5 = derivative2(5)```步骤4:输出结果最后,将计算得到的结果输出:```pythonprint("f(2):", fx2)print("f(5):", fx5)print("f(x) 的一阶导数:")print("f'(2):", f_deriv1_2)print("f'(5):", f_deriv1_5)print("f(x) 的二阶导数:")print("f''(2):", f_deriv2_2)print("f''(5):", f_deriv2_5)```以上示例展示了如何使用FX2N-4AD 模块计算多项式在特定点上的值及其一阶和二阶导数。

代数表达式2a+4其正确的python表达式

代数表达式2a+4其正确的python表达式

代数表达式2a+4其正确的python表达式Python是一门强大的编程语言,它可以解决各种数学问题,包括代数表达式。

在Python中,我们可以使用各种数学运算符和函数对代数表达式进行计算和转换。

本文将讨论如何正确地用Python编写一个代数表达式。

代数表达式2a+4可以用Python表达式表示为2*a+4。

在这个表达式中,a是一个变量,2和4是常量。

使用Python的基本数学运算符,我们可以计算这个表达式的值。

以下是一些重要的数学运算符:- +:加法运算符。

- -:减法运算符。

- *:乘法运算符。

- /:除法运算符。

- %:取模运算符(求余数)。

- **:乘方运算符(幂运算)。

使用这些运算符,我们可以计算2*a+4的值。

例如,假设a=3,我们可以使用以下Python语句计算表达式的值:```a = 3result = 2*a+4print(result)```这将输出10,因为2*3+4等于10。

除了使用基本运算符,我们还可以使用Python的数学函数来计算代数表达式的值。

一些重要的数学函数包括:- abs():求绝对值。

- pow():求幂(可以使用**代替)。

- round():四舍五入。

- ceil():向上取整。

- floor():向下取整。

- sqrt():求平方根。

例如,可以使用以下Python语句计算2*a+4的平方根:```a = 3result = sqrt(2*a+4)print(result)```这将输出2.83,因为2*3+4的平方根约等于2.83。

当我们处理代数表达式时,我们经常需要使用变量。

在Python中,我们可以使用变量来表示代数表达式中的未知数。

例如,假设我们想计算表达式3a-5,我们可以使用以下Python代码:```a = 2result = 3*a-5print(result)```这将输出1,因为3*2-5等于1。

除了计算代数表达式的值之外,我们还可以使用Python来简化和转换代数表达式。

数学软件Mathematica4简介

数学软件Mathematica4简介

数学软件Mathematica4简介2.1 Mathematica4.0简介Mathematica 是由位于美国伊利州的伊利诺大学Champaign 分校附近的WolframResearch 公司开发的一套专门进行数学计算的软件。

从1988年问世至今,已广泛地应用到工程、应用数学、计算机科学、生物、药学、教育学等领域,深受科学家、学生、教师、研究人员的广泛喜爱。

早在1995年发表的Mathematica3.0版,可以说是数学计算软件史上的一个大创新。

而1999年发表的Mathematica4.0版则在到了这类软件的顶峰。

Mathematica 除了提供数值处理与绘图的功能之外还具有符号计算能力。

能使您轻松地进行各种运算、函数的图像的绘画、解方程等。

对中学数学教学而言:可以通过Mathematica 进行函数性质的研究、处理多项式的各种运算提供很好的工具。

要安装Mathematica4.0建议你的计算机配置要达到如下的要求: 1、 操作系统: Windows95或Windows NT3.51以上的版本。

2、 CPU 处理器:Intel 、Cyrix 或ADM586级以上的CPU 。

3、 硬盘空间: 具备有200MB 以上的硬盘空间才能使Mathematica 能正常地运算。

4、 内存空间: 至少具备32MB 内存空间,建议使用64MB 以上的内存空间。

2.2 Mathematica4.0的启动与退出Mathematica4.0的启动有两种:1、 双击Windows 桌面上的快捷方式可启动Mathematica4.0;单击:开始→程序→Mathematica4→Mathematica4可以启动Mathematica4;启动Mathematica4后主程序会打开一个新的工作窗口,如下图所示:Mathematica4的退出:1、 单击标题栏右边的关闭按钮;2、 单击:File 菜单下的Exit 也可退出Mathematica4;图2.12.3 Mathematica4的基本操作本节我们将对Mathematica4的基本运算、输入/输出等操作进行介绍。

第二讲 用Mathematica进行函数计算和解微积分

第二讲 用Mathematica进行函数计算和解微积分
和:+ 减:- 积:* 或 空格 商:/ 乘方:^ 乘方:
运算次序与一般规则一致
先乘方,后乘除,最后加减。 先乘方,后乘除,最后加减。 要改变次序用“ 要改变次序用“( )” 如: (2+3-4)*5/6
四则运算与运算次序
近似运算命令“ 近似运算命令“N[ ]”
为了保持精度 如果要得到更多位数的近似值, 如果要得到更多位数的近似值,可以加上参数位数 如: N[(2+3-4)*5/6]
命令:Limit[x^2*Log[x], x->0] 命令: Limit[(E^x-E^(-x)-2x)/(x-Sin[x]), x->0] Limit[((2x-30)^20*(3x+2)^30)/(2x+1)^50, x->Infinity] Limit[Tan[x]-Sin[x]/x^3,x->0]
(1)∫a x dx
2
b
( 2)∫0 cos(sin x )dx

命令: 命令: Integrate[x^2,{x,a,b}] Integrate[Cos[Sin[x]],{x,0,2Pi}] 求下列积分: 如: 求下列积分:0 sin(sin( x ))dx ∫ 命令: 命令:Integrate[Sin[Sin[x]],{x,0,1}] NIntegrate[Sin[Sin[x]],{x,0,1}] 注意: 有时不能给出结果, 注意 Integrate有时不能给出结果,用NIntegrate可得 有时不能给出结果 可得 到近似的数值结果 。
D[f[x, y],x] D[f[x, y],y] D[f[x, y],{x,2}] D[f[x, y],{y,2}] D[f[x, y],x,y]
求其一阶与二阶偏导数: 如: 已知 f ( x , y ) = x 2 y + y 3 ,求其一阶与二阶偏导数: 命令:f[x_,y_]=x^2*y+y^3 命令: ……

math库中的数学函数

math库中的数学函数

math库中的数学函数Math库是Python中内置的数学函数库,提供了一系列用于执行数学运算的函数和常量。

以下是Math库中的一些常用的数学函数:1.数值函数:- ceil(x): 返回大于或等于x的最小整数。

- floor(x): 返回小于或等于x的最大整数。

- round(x, n): 返回x的四舍五入值,n是可选的小数位数,如果省略则默认为0。

- trunc(x): 返回x的整数部分。

- fabs(x): 返回x的绝对值。

- sqrt(x): 返回x的平方根。

- pow(x, y): 返回x的y次方。

- exp(x): 返回e的x次方。

- log(x): 返回x的自然对数。

- log10(x): 返回x的以10为底的对数。

2.三角函数:- sin(x): 返回x的正弦值,x的单位是弧度。

- cos(x): 返回x的余弦值,x的单位是弧度。

- tan(x): 返回x的正切值,x的单位是弧度。

- asin(x): 返回x的反正弦值,返回值在 -pi/2 到 pi/2 之间。

- acos(x): 返回x的反余弦值,返回值在 0 到 pi 之间。

- atan(x): 返回x的反正切值,返回值在 -pi/2 到 pi/2 之间。

- atan2(y, x): 返回y / x的反正切值,返回值在 -pi 到 pi 之间。

3.超越函数:- sinh(x): 返回x的双曲正弦值。

- cosh(x): 返回x的双曲余弦值。

- tanh(x): 返回x的双曲正切值。

- asinh(x): 返回x的反双曲正弦值。

- acosh(x): 返回x的反双曲余弦值。

- atanh(x): 返回x的反双曲正切值。

4.统计函数:- sum(iterable): 返回可迭代对象中的所有元素之和。

- max(iterable): 返回可迭代对象中的最大值。

- min(iterable): 返回可迭代对象中的最小值。

- mean(iterable): 返回可迭代对象中所有元素的算术平均值。

Mathematica运算符特殊符号函数大全

Mathematica运算符特殊符号函数大全
athematica 函数大全--运算符及特殊符号 一、运算符及特殊符号
Line1; 执行 Line,不显示结果 Line1,line2 顺次执行 Line1,2,并显示结果 ?name 关于系统变量 name 的信息 ??name 关于系统变量 name 的全部信息 !command 执行 Dos 命令 n! N 的阶乘
a+b 加 a-b 减 a*b 或 a b 乘 a/b 除 a^b 乘方 除 a^b 乘方 base^^num 以 base 为进位的数 lhs&&rhs 且 lhs||rhs 或 !lha 非 ++,-- 自加 1,自减 1 +=,-=,*=,/= 同 C 语言 >,<,>=,<=,==,!= 逻辑判断(同 c)
对全部高中资料试卷电气设备,在安装过程中以及安装结束后进行高中资料试卷调整试验;通电检查所有设备高中资料电试力卷保相护互装作置用调与试相技互术关,通系电1,力过根保管据护线生高0不产中仅工资2艺料22高试2可中卷以资配解料置决试技吊卷术顶要是层求指配,机置对组不电在规气进范设行高备继中进电资行保料空护试载高卷与中问带资题负料2荷试2,下卷而高总且中体可资配保料置障试时2卷,32调需3各控要类试在管验最路;大习对限题设度到备内位进来。行确在调保管整机路使组敷其高设在中过正资程常料1工试中况卷,下安要与全加过,强度并看工且25作尽52下可22都能护可地1关以缩于正小管常故路工障高作高中;中资对资料于料试继试卷电卷连保破接护坏管进范口行围处整,理核或高对者中定对资值某料,些试审异卷核常弯与高扁校中度对资固图料定纸试盒,卷位编工置写况.复进保杂行护设自层备动防与处腐装理跨置,接高尤地中其线资要弯料避曲试免半卷错径调误标试高方中等案资,,料要编试求5写、卷技重电保术要气护交设设装底备备置。4高调、动管中试电作线资高气,敷料中课并设3试资件且、技卷料中拒管术试试调绝路中验卷试动敷包方技作设含案术,技线以来术槽及避、系免管统不架启必等动要多方高项案中方;资式对料,整试为套卷解启突决动然高过停中程机语中。文高因电中此气资,课料电件试力中卷高管电中壁气资薄设料、备试接进卷口行保不调护严试装等工置问作调题并试,且技合进术理行,利过要用关求管运电线行力敷高保设中护技资装术料置。试做线卷到缆技准敷术确设指灵原导活则。。:对对在于于分调差线试动盒过保处程护,中装当高置不中高同资中电料资压试料回卷试路技卷交术调叉问试时题技,,术应作是采为指用调发金试电属人机隔员一板,变进需压行要器隔在组开事在处前发理掌生;握内同图部一纸故线资障槽料时内、,设需强备要电制进回造行路厂外须家部同出电时具源切高高断中中习资资题料料电试试源卷卷,试切线验除缆报从敷告而设与采完相用毕关高,技中要术资进资料行料试检,卷查并主和且要检了保测解护处现装理场置。设。备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况,然后根据规范与规程规定,制定设备调试高中资料试卷方案。

Mathematica函数大全--运算符及特殊符号

Mathematica函数大全--运算符及特殊符号

Mathematica函数大全--运算符及特殊符号一、运算符及特殊符号Line1; 执行Line,不显示结果Line1,line2 顺次执行Line1,2,并显示结果name 关于系统变量name的信息name 关于系统变量name的全部信息!command 执行Dos命令n! N的阶乘!!filename 显示文件内容<Expr>> filename 打开文件写Expr>>>filename 打开文件从文件末写() 结合率[] 函数{} 一个列表<*Math Fun*> 在c语言中使用math的函数(*Note*) 程序的注释#n 第n个参数## 所有参数rule& 把rule作用于后面的式子% 前一次的输出%% 倒数第二次的输出%n 第n个输出var::note 变量var的注释"Astring " 字符串Context ` 上下文a+b 加a-b 减a*b或a b 乘a/b 除a^b 乘方除a^b 乘方base^^num 以base为进位的数lhs&&rhs 且lhs||rhs 或!lha 非++,-- 自加1,自减1+=,-=,*=,/= 同C语言>,<,>=,<=,==,!= 逻辑判断(同c)lhs=rhs 立即赋值lhs:=rhs 建立动态赋值lhs:>rhs 建立替换规则lhs->rhs 建立替换规则expr//funname 相当于filename[expr]expr/.rule 将规则rule应用于exprexpr//.rule 将规则rule不断应用于expr知道不变为止param_ 名为param的一个任意表达式(形式变量)param__ 名为param的任意多个任意表达式(形式变量)二、系统常数Pi 3.1415....的无限精度数值E 2.17828...的无限精度数值Catalan 0.915966..卡塔兰常数EulerGamma 0.5772....高斯常数GoldenRatio 1.61803...黄金分割数Degree Pi/180角度弧度换算I 复数单位Infinity 无穷大-Infinity 负无穷大ComplexInfinity 复无穷大Indeterminate 不定式三、代数计算Expand[expr] 展开表达式Factor[expr] 展开表达式Simplify[expr] 化简表达式FullSimplify[expr] 将特殊函数等也进行化简PowerExpand[expr] 展开所有的幂次形式ComplexExpand[expr,{x1,x2...}] 按复数实部虚部展开FunctionExpand[expr] 化简expr中的特殊函数Collect[expr, x] 合并同次项Collect[expr, {x1,x2,...}] 合并x1,x2,...的同次项Together[expr] 通分Apart[expr] 部分分式展开Apart[expr, var] 对var的部分分式展开Cancel[expr] 约分ExpandAll[expr] 展开表达式ExpandAll[expr, patt] 展开表达式FactorTerms[poly] 提出共有的数字因子FactorTerms[poly, x] 提出与x无关的数字因子FactorTerms[poly, {x1,x2...}] 提出与xi无关的数字因子Coefficient[expr, form] 多项式expr中form的系数Coefficient[expr, form, n] 多项式expr中form^n的系数Exponent[expr, form] 表达式expr中form的最高指数Numerator[expr] 表达式expr的分子Denominator[expr] 表达式expr的分母ExpandNumerator[expr] 展开expr的分子部分ExpandDenominator[expr] 展开expr的分母部分ExpandDenominator[expr] 展开expr的分母部分TrigExpand[expr] 展开表达式中的三角函数TrigFactor[expr] 给出表达式中的三角函数因子TrigFactorList[expr] 给出表达式中的三角函数因子的表TrigReduce[expr] 对表达式中的三角函数化简TrigToExp[expr] 三角到指数的转化ExpToTrig[expr] 指数到三角的转化RootReduce[expr]ToRadicals[expr]四、解方程Solve[eqns, vars] 从方程组eqns中解出varsSolve[eqns, vars, elims] 从方程组eqns中削去变量elims,解出vars DSolve[eqn, y, x] 解微分方程,其中y是x的函数DSolve[{eqn1,eqn2,...},{y1,y2...},x]解微分方程组,其中yi是x的函数DSolve[eqn, y, {x1,x2...}] 解偏微分方程Eliminate[eqns, vars] 把方程组eqns中变量vars约去SolveAlways[eqns, vars] 给出等式成立的所有参数满足的条件Reduce[eqns, vars] 化简并给出所有可能解的条件LogicalExpand[expr] 用&&和||将逻辑表达式展开InverseFunction[f] 求函数f的逆函数Root[f, k] 求多项式函数的第k个根Roots[lhs==rhs, var] 得到多项式方程的所有根五、微积分函数D[f, x] 求f[x]的微分D[f, {x, n}] 求f[x]的n阶微分D[f,x1,x2..] 求f[x]对x1,x2...偏微分Dt[f, x] 求f[x]的全微分df/dxDt[f] 求f[x]的全微分dfDt[f, {x, n}] n阶全微分df^n/dx^nDt[f,x1,x2..] 对x1,x2..的偏微分Integrate[f, x] f[x]对x在的不定积分Integrate[f, {x, xmin, xmax}] f[x]对x在区间(xmin,xmax)的定积分Integrate[f, {x, xmin, xmax}, {y, ymin, ymax}] f[x,y]的二重积分Limit[expr, x->x0] x趋近于x0时expr的极限Residue[expr, {x,x0}] expr在x0处的留数Series[f, {x, x0, n}] 给出f[x]在x0处的幂级数展开Series[f, {x, x0,nx}, {y, y0, ny}]先对y幂级数展开,再对xNormal[expr] 化简并给出最常见的表达式SeriesCoefficient[series, n] 给出级数中第n次项的系数SeriesCoefficient[series, {n1,n2...}] '或Derivative[n1,n2...][f] 一阶导数InverseSeries[s, x] 给出逆函数的级数ComposeSeries[serie1,serie2...] 给出两个基数的组合SeriesData[x,x0,{a0,a1,..},nmin,nmax,den]表示一个在x0处x的幂级数,其中aii 为系数O[x]^n n阶小量x^nO[x, x0]^n n阶小量(x-x0)^nDt[f, x] 求f[x]的全微分df/dxDt[f] 求f[x]的全微分dfDt[f, {x, n}] n阶全微分df^n/dx^nDt[f,x1,x2..] 对x1,x2..的偏微分Integrate[f, x] f[x]对x在的不定积分Integrate[f, {x, xmin, xmax}] f[x]对x在区间(xmin,xmax)的定积分Integrate[f, {x, xmin, xmax}, {y, ymin, ymax}] f[x,y]的二重积分Limit[expr, x->x0] x趋近于x0时expr的极限Residue[expr, {x,x0}] expr在x0处的留数Series[f, {x, x0, n}] 给出f[x]在x0处的幂级数展开Series[f, {x, x0,nx}, {y, y0, ny}]先对y幂级数展开,再对xNormal[expr] 化简并给出最常见的表达式SeriesCoefficient[series, n] 给出级数中第n次项的系数SeriesCoefficient[series, {n1,n2...}]'或Derivative[n1,n2...][f] 一阶导数InverseSeries[s, x] 给出逆函数的级数ComposeSeries[serie1,serie2...] 给出两个基数的组合SeriesData[x,x0,{a0,a1,..},nmin,nmax,den]表示一个在x0处x的幂级数,其中ai O[x]^n n阶小量x^nO[x, x0]^n n阶小量(x-x0)^n六、多项式函数Variables[poly] 给出多项式poly中独立变量的列表CoefficientList[poly, var] 给出多项式poly中变量var的系数CoefficientList[poly, {var1,var2...}]给出多项式poly中变量var(i)的系数列? PolynomialMod[poly, m] poly中各系数mod m同余后得到的多项式,m可为整式PolynomialQuotient[p, q, x] 以x为自变量的两个多项式之商式p/q PolynomialRemainder[p, q, x] 以x为自变量的两个多项式之余式PolynomialGCD[poly1,poly2,...] poly(i)的最大公因式PolynomialLCM[poly1,poly2,...] poly(i)的最小公倍式PolynomialReduce[poly, {poly1,poly2,...},{x1,x2...}]得到一个表{{a1,a2,...},b}其中Sum[ai*polyi]+b=polyResultant[poly1,poly2,var] 约去poly1,poly2中的varFactor[poly] 因式分解(在整式范围内)FactorTerms[poly] 提出poly中的数字公因子FactorTerms[poly, {x1,x2...}] 提出poly中与xi无关项的数字公因子FactorList[poly]给出poly各个因子及其指数{{poly1,exp1},{...}...} FactorSquareFreeList[poly]FactorTermsList[poly,{x1,x2...}] 给出各个因式列表,第一项是数字公因子,第二项是与xi无关的因式,其后是与xi有关的因式按升幂的排排? Cyclotomic[n, x] n阶柱函数Decompose[poly, x] 迭代分解,给出{p1,p2,...},其中p1(p2(...))=poly InterpolatingPolynomial[data, var] 在数据data上的插值多项式data可以写为{f1,f2..}相当于{{x1=1,y1=f1}..}data可以写为{{x1,f1,df11,df12,..},{x2,f2,df21..}可以指定数据点上的n阶导数值RootSum[f, form] 得到f[x]=0的所有根,并求得Sum[form[xi]]七、随机函数Random[type,range] 产生type类型且在range范围内的均匀分布随机数type可以为Integer,Real,Complex,不写默认为Realrange为{min,max},不写默认为{0,1}Random[] 0~1上的随机实数SeedRandom[n] 以n为seed产生伪随机数如果采用了<在2.0版本为<<"D:\\Math\\PACKAGES\\STATISTI\\Continuo.m" Random[distribution]可以产生各种分布如Random[BetaDistribution[alpha, beta]]stribution[alpha, beta]]Random[NormalDistribution[miu,sigma]]等常用的分布如BetaDistribution,CauchyDistribution,ChiDistribution, NoncentralChiSquareDistribution,ExponentialDistribution, ExtremeValueDistribution,NoncentralFRatioDistribution, GammaDistribution,HalfNormalDistribution, LaplaceDistribution, LogNormalDistribution,LogisticDistribution,RayleighDistribution,NoncentralStudentTDistribution, UniformDistribution, WeibullDistribution八、数值函数N[expr] 表达式的机器精度近似值N[expr, n] 表达式的n位近似值,n为任意正整数NSolve[lhs==rhs, var] 求方程数值解NSolve[eqn, var, n] 求方程数值解,结果精度到n位NDSolve[eqns, y, {x, xmin, xmax}]微分方程数值解NDSolve[eqns, {y1,y2,...}, {x, xmin, xmax}]微分方程组数值解FindRoot[lhs==rhs, {x,x0}] 以x0为初值,寻找方程数值解FindRoot[lhs==rhs, {x, xstart, xmin, xmax}] NSum[f, {i,imin,imax,di}] 数值求和,di为步长NSum[f, {i,imin,imax,di}, {j,..},..] 多维函数求和NProduct[f, {i, imin, imax, di}]函数求积NIntegrate[f, {x, xmin, xmax}] 函数数值积分优化函数:FindMinimum[f, {x,x0}] 以x0为初值,寻找函数最小值FindMinimum[f, {x, xstart, xmin, xmax}]ConstrainedMin[f,{inequ},{x,y,..}]inequ为线性不等式组,f为x,y..之线性函数,得到最小值及此时的x,y..取值ConstrainedMax[f, {inequ}, {x, y,..}]同上LinearProgramming[c,m,b] 解线性组合c.x在m.x>=b&&x>=0约束下的最小值,x,b,c为向量,m为矩阵LatticeReduce[{v1,v2...}] 向量组vi的极小无关组数据处理:Fit[data,funs,vars]用指定函数组对数据进行最小二乘拟和data可以为{{x1,y1,..f1},{x2,y2,..f2}..}多维的情况emp: Fit[{10.22,12,3.2,9.9}, {1, x, x^2,Sin[x]}, x]Interpolation[data]对数据进行差值,data同上,另外还可以为{{x1,{f1,df11,df12}},{x2,{f2,.}..}指定各阶导数InterpolationOrder默认为3次,可修改ListInterpolation[array]对离散数据插值,array可为n维ListInterpolation[array,{{xmin,xmax},{ymin,ymax},..}] FunctionInterpolation[expr,{x,xmin,xmax}, {y,ymin,ymax},..]以对应expr[xi,yi]的为数据进行插值Fourier[list] 对复数数据进行付氏变换InverseFourier[list] 对复数数据进行付氏逆变换Min[{x1,x2...},{y1,y2,...}]得到每个表中的最小值变换Min[{x1,x2...},{y1,y2,...}]得到每个表中的最小值Max[{x1,x2...},{y1,y2,...}]得到每个表中的最大值Select[list, crit] 将表中使得crit为True的元素选择出来Count[list, pattern] 将表中匹配模式pattern的元素的个数Sort[list] 将表中元素按升序排列Sort[list,p] 将表中元素按p[e1,e2]为True的顺序比较list的任两个元素e1,e2,实际上Sort[list]中默认p=Greater集合论:Union[list1,list2..] 表listi的并集并排序Intersection[list1,list2..] 表listi的交集并排序Complement[listall,list1,list2...]从全集listall中对listi的差集九、虚数函数Re[expr] 复数表达式的实部Im[expr] 复数表达式的虚部Abs[expr] 复数表达式的模Arg[expr] 复数表达式的辐角Conjugate[expr] 复数表达式的共轭十、数的头及模式及其他操作Integer _Integer 整数Real _Real 实数Complex _Complex 复数Rational_Rational 有理数(*注:模式用在函数参数传递中,如MyFun[Para1_Integer,Para2_Real]规定传入参数的类型,另外也可用来判断If[Head[a]==Real,...]*) IntegerDigits[n,b,len] 数字n以b近制的前len个码元RealDigits[x,b,len] 类上FromDigits[list] IntegerDigits的反函数Rationalize[x,dx] 把实数x有理化成有理数,误差小于dxChop[expr, delta] 将expr中小于delta的部分去掉,dx默认为10^-10 Accuracy[x] 给出x小数部分位数,对于Pi,E等为无限大Precision[x] 给出x有效数字位数,对于Pi,E等为无限大SetAccuracy[expr, n] 设置expr显示时的小数部分位数SetPrecision[expr, n] 设置expr显示时的有效数字位数十一、区间函数Interval[{min, max}] 区间[min, max](* Solve[3 x+2==Interval[{-2,5}],xx]*) IntervalMemberQ[interval, x] x在区间内吗?IntervalMemberQ[interval1,interval2] 区间2在区间1内吗?IntervalUnion[intv1,intv2...] 区间的并IntervalIntersection[intv1,intv2...] 区间的交十二、矩阵操作a.b.c 或Dot[a, b, c] 矩阵、向量、张量的点积Inverse[m] 矩阵的逆Transpose[list] 矩阵的转置Transpose[list,{n1,n2..}]将矩阵list 第k行与第nk列交换Det[m] 矩阵的行列式Eigenvalues[m] 特征值Eigenvectors[m] 特征向量特征值Eigenvectors[m] 特征向量Eigensystem[m] 特征系统,返回{eigvalues,eigvectors}LinearSolve[m, b] 解线性方程组m.x==bNullSpace[m] 矩阵m的零空间,即m.NullSpace[m]==零向量RowReduce[m] m化简为阶梯矩阵Minors[m, k] m的所有k*k阶子矩阵的行列式的值(伴随阵,好像是) MatrixPower[mat, n] 阵mat自乘n次Outer[f,list1,list2..] listi中各个元之间相互组合,并作为f的参数的到的矩矩? Outer[Times,list1,list2]给出矩阵的外积SingularValues[m] m的奇异值,结果为{u,w,v},m=Conjugate[Transpose[u]].DiagonalMatrix[w].vPseudoInverse[m] m的广义逆QRDecomposition[m] QR分解SchurDecomposition[m] Schur分解LUDecomposition[m] LU分解十三、表函数(*“表”,我认为是Mathematica中最灵活的一种数据类型*)(*实际上表就是表达式,表达式也就是表,所以下面list==expr *)(*一个表中元素的位置可以用于一个表来表示*)表的生成{e1,e2,...} 一个表,元素可以为任意表达式,无穷嵌套Table[expr,{imax}] 生成一个表,共imax个元素Table[expr,{i, imax}] 生成一个表,共imax个元素expr[i]Table[expr,{i,imin,imax},{j,jmin,jmax},..] 多维表Range[imax] 简单数表{1,2,..,imax}Range[imin, imax, di] 以di为步长的数表Array[f, n] 一维表,元素为f[i] (i从1到n)Array[f,{n1,n2..}] 多维表,元素为f[i,j..] (各自从1到ni)IdentityMatrix[n] n阶单位阵DiagonalMatrix[list] 对角阵元素操作Part[expr, i]或expr[[i]]第i个元expr[[-i]] 倒数第i个元expr[[i,j,..]] 多维表的元expr[[{i1,i2,..}] 返回由第i(n)的元素组成的子表First[expr] 第一个元Last[expr] 最后一个元Head[expr] 函数头,等于expr[[0]]Extract[expr, list] 取出由表list制定位置上expr的元素值Take[list, n] 取出表list前n个元组成的表Take[list,{m,n}] 取出表list从m到n的元素组成的表Drop[list, n] 去掉表list前n个元剩下的表,其他参数同上Rest[expr] 去掉表list第一个元剩下的表Select[list, crit] 把crit作用到每一个list的元上,为True的所有元组成的表表的属性Length[expr] expr第一曾元素的个数Dimensions[expr] 表的维数返回{n1,n2..},expr为一个n1*n2...的阵TensorRank[expr] 秩Depth[expr] expr最大深度Level[expr,n] 给出expr中第n层子表达式的列表Count[list, pattern] 满足模式的list中元的个数MemberQ[list, form] list中是否有匹配form的元FreeQ[expr, form] MemberQ的反函数Position[expr, pattern] 表中匹配模式pattern的元素的位置列表Cases[{e1,e2...},pattern]匹配模式pattern的所有元素ei的表表的操作Append[expr, elem] 返回在表expr的最后追加elem元后的表Prepend[expr, elem] 返回在表expr的最前添加elem元后的表Insert[list, elem, n] 在第n元前插入elemInsert[expr,elem,{i,j,..}]在元素expr[[{i,j,..}]]前插入elemDelete[expr, {i, j,..}] 删除元素expr[[{i,j,..}]]后剩下的表DeleteCases[expr,pattern]删除匹配pattern的所有元后剩下的表ReplacePart[expr,new,n] 将expr的第n元替换为newSort[list] 返回list按顺序排列的表Reverse[expr] 把表expr倒过来RotateLeft[expr, n] 把表expr循环左移n次RotateRight[expr, n] 把表expr循环右移n次Partition[list, n] 把list按每n各元为一个子表分割后再组成的大表Flatten[list] 抹平所有子表后得到的一维大表Flatten[list,n] 抹平到第n层Split[list] 把相同的元组成一个子表,再合成的大表FlattenAt[list, n] 把list[[n]]处的子表抹平FlattenAt[list, n] 把list[[n]]处的子表抹平Permutations[list] 由list的元素组成的所有全排列的列表Order[expr1,expr2] 如果expr1在expr2之前返回1,如果expr1在expr2之后返回-1,如果expr1与expr2全等返回0Signature[list] 把list通过两两交换得到标准顺序所需的交换次数(排列数)以上函数均为仅返回所需表而不改变原表AppendTo[list,elem] 相当于list=Append[list,elem];PrependTo[list,elem] 相当于list=Prepend[list,elem];十四、绘图函数二维作图Plot[f,{x,xmin,xmax}] 一维函数f[x]在区间[xmin,xmax]上的函数曲? Plot[{f1,f2..},{x,xmin,xmax}] 在一张图上画几条曲线ListPlot[{y1,y2,..}] 绘出由离散点对(n,yn)组成的图ListPlot[{{x1,y1},{x2,y2},..}] 绘出由离散点对(xn,yn)组成的图ParametricPlot[{fx,fy},{t,tmin,tmax}] 由参数方程在参数变化范围内的曲线ParametricPlot[{{fx,fy},{gx,gy},...},{t,tmin,tmax}]在一张图上画多条参数曲线选项:PlotRange->{0,1} 作图显示的值域范围AspectRatio->1/GoldenRatio生成图形的纵横比PlotLabel ->label 标题文字Axes ->{False,True} 分别制定是否画x,y轴AxesLabel->{xlabel,ylabel}x,y轴上的说明文字Ticks->None,Automatic,fun用什么方式画轴的刻度AxesOrigin ->{x,y} 坐标轴原点位置AxesStyle->{{xstyle}, {ystyle}}设置轴线的线性颜色等属性Frame ->True,False 是否画边框FrameLabel ->{xmlabel,ymlabel,xplabel,yplabel} 边框四边上的文字FrameTicks同Ticks 边框上是否画刻度GridLines 同Ticks 图上是否画栅格线FrameStyle ->{{xmstyle},{ymstyle}设置边框线的线性颜色等属性ListPlot[data,PlotJoined->True] 把离散点按顺序连线PlotSytle->{{style1},{style2},..}曲线的线性颜色等属性PlotPoints->15 曲线取样点,越大越细致三维作图Plot3D[f,{x,xmin,xmax}, {y,ymin,ymax}]二维函数f[x,y]的空间曲面Plot3D[{f,s}, {x,xmin,xmax}, {y,ymin,ymax}]同上,曲面的染色由s[x,y]值决定ListPlot3D[array] 二维数据阵array的立体高度图ListPlot3D[array,shades]同上,曲面的染色由shades[数据]值决定ParametricPlot3D[{fx,fy,fz},{t,tmin,tmax}]二元数方程在参数变化范围内的曲线二元数方程在参数变化范围内的曲线ParametricPlot3D[{{fx,fy,fz},{gx,gy,gz},...},{t,tmin,tmax}]多条空间参数曲线选项:ViewPoint ->{x,y,z} 三维视点,默认为{1.3,-2.4,2}Boxed -> True,False 是否画三维长方体边框BoxRatios->{sx,sy,sz} 三轴比例BoxStyle 三维长方体边框线性颜色等属性Lighting ->True 是否染色LightSources->{s1,s2..} si为某一个光源si={{dx,dy,dz},color}color为灯色,向dx,dy,dz方向照射AmbientLight->颜色函数慢散射光的光源Mesh->True,False 是否画曲面上与x,y轴平行的截面的截线MeshStyle 截线线性颜色等属性MeshRange->{{xmin,xmax}, {ymin,ymax}}网格范围ClipFill->Automatic,None,color,{bottom,top}指定图形顶部、底部超界后所画的颜色Shading ->False,True 是否染色HiddenSurface->True,False 略去被遮住不显示部分的信息等高线ContourPlot[f,{x,xmin,xmax},{y,ymin,ymax}]二维函数f[x,y]在指定区间上的等高线图ListContourPlot[array] 根据二维数组array数值画等高线选项:Contours->n 画n条等高线Contours->{z1,z2,..} 在zi处画等高线ContourShading -> False 是否用深浅染色ContourLines -> True 是否画等高线ContourStyle -> {{style1},{style2},..}等高线线性颜色等属性FrameTicks 同上密度图DensityPlot[f,{x,xmin,xmax},{y,ymin,ymax}]二维函数f[x,y]在指定区间上的密度图ListDensityPlot[array] 同上图形显示Show[graphics,options] 显示一组图形对象,options为选项设置Show[g1,g2...] 在一个图上叠加显示一组图形对象GraphicsArray[{g1,g2,...}]在一个图上分块显示一组图形对象SelectionAnimate[notebook,t]把选中的notebook中的图画循环放映选项:(此处选项适用于全部图形函数)>选项:(此处选项适用于全部图形函数)Background->颜色函数指定绘图的背景颜色RotateLabel -> True 竖着写文字TextStyle 此后输出文字的字体,颜色大小等ColorFunction->Hue等把其作用于某点的函数值上决定某点的颜色RenderAll->False 是否对遮挡部分也染色MaxBend 曲线、曲面最大弯曲度十四、绘图函数(续)图元函数Graphics[prim, options]prim为下面各种函数组成的表,表示一个二维图形对象Graphics3D[prim, options]prim为下面各种函数组成的表,表示一个三维图形对象SurfaceGraphics[array, shades]表示一个由array和shade决定的曲面对象ContourGraphics[array]表示一个由array决定的等高线图对象DensityGraphics[array]表示一个由array决定的密度图对象以上定义图形对象,可以进行对变量赋值,合并显示等操作,也可以存盘Point[p] p={x,y}或{x,y,z},在指定位置画点Line[{p1,p2,..}]经由pi点连线Rectangle[{xmin, ymin}, {xmax, ymax}] 画矩形Cuboid[{xmin,ymin,zmin},{xmax,ymax,zmax}]由对角线指定的长方体Polygon[{p1,p2,..}] 封闭多边形Circle[{x,y},r] 画圆Circle[{x,y},{rx,ry}] 画椭圆,rx,ry为半长短轴Circle[{x,y},r,{a1,a2}] 从角度a1~a2的圆弧Disk[{x, y}, r] 填充的园、衷病⒃弧等参数同上Raster[array,ColorFunction->f] 颜色栅格Text[expr,coords] 在坐标coords上输出表达式PostScript["string"] 直接用PostScript图元语言写Scaled[{x,y,..}] 返回点的坐标,且均大于0小于1颜色函数(指定其后绘图的颜色)GrayLevel[level] 灰度level为0~1间的实数RGBColor[red, green, blue] RGB颜色,均为0~1间的实数Hue[h, s, b] 亮度,饱和度等,均为0~1间的实数CMYKColor[cyan, magenta, yellow, black] CMYK颜色其他函数(指定其后绘图的方式)Thickness[r] 设置线宽为rPointSize[d] 设置绘点的大小Dashing[{r1,r2,..}] 虚线一个单元的间隔长度ImageSize->{x, y} 显示图形大小(像素为单位)ImageResolution->r 图形解析度r个dpi小(像素为单位)ImageResolution->r 图形解析度r个dpiImageMargins->{{left,right},{bottom,top}}四边的空白ImageRotated->False 是否旋转90度显示十五、流程控制分支If[condition, t, f] 如果condition为True,执行t段,否则f段If[condition, t, f, u] 同上,即非True又非False,则执行u段Which[test1,block1,test2,block2..] 执行第一为True的testi对应的blocki Switch[expr,form1,block1,form2,block2..]执行第一个expr所匹配的formi所对应的blocki段循环Do[expr,{imax}] 重复执行expr imax次Do[expr,{i,imin,imax}, {j,jmin,jmax},...]多重循环While[test, body] 循环执行body直到test为FalseFor[start,test,incr,body]类似于C语言中的for,注意","与";"的用法相反examp: For[i=1;t =x,i^2<10,i++,t =t+i;Print[t]]异常控制Throw[value] 停止计算,把value返回给最近一个Catch处理Throw[value, tag] 同上,Catch[expr] 计算expr,遇到Throw返回的值则停止Catch[expr, form] 当Throw[value, tag]中Tag匹配form时停止其他控制Return[expr] 从函数返回,返回值为exprReturn[ ] 返回值NullBreak[ ] 结束最近的一重循环Continue[ ] 停止本次循环,进行下一次循环Goto[tag] 无条件转向Label[Tag]处Label[tag] 设置一个断点Check[expr,failexpr] 计算expr,如果有出错信息产生,则返回failexpr的值Check[expr,failexpr,s1::t1,s2::t2,...]当特定信息产生时则返回failexpr CheckAbort[expr,failexpr]当产生abort信息时放回failexprInterrupt[ ] 中断运行Abort[ ] 中断运行TimeConstrained[expr,t] 计算expr,当耗时超过t秒时终止MemoryConstrained[expr,b]计算expr,当耗用内存超过b字节时终止运算交互式控制Print[expr1,expr2,...] 顺次输出expri的值examp: Print[ "X=" , X//N , " " ,f[x+1]];Input[ ] 产生一个输入对话框,返回所输入任意表达式Input["prompt"] 同上,prompt为对话框的提示Pause[n] 运行暂停n秒的提示Pause[n] 运行暂停n秒十六、函数编程(*函数编程是Mathematica中很有特色也是最灵活的一部分,它充分体现了*) (*Mathematica的“一切都是表达式”的特点,如果你想使你的Mathematica程*) (*序快于高级语言,建议你把本部分搞通*)纯函数Function[body]或body& 一个纯函数,建立了一组对应法则,作用到后面的表达达式?Function[x, body] 单自变量纯函数Function[{x1,x2,...},body]多自变量纯函数#,#n 纯函数的第一、第n个自变量## 纯函数的所有自变量的序列examp: #1^#2& [2,3] 返回第一个参数的第二个参数次方映射Map[f,expr]或f/@expr 将f分别作用到expr第一层的每一个元上得到的列表Map[f,expr,level] 将f分别作用到expr第level层的每一个元上Apply[f,expr]或f@@expr 将expr的“头”换为fApply[f,expr,level] 将expr第level层的“头”换为fMapAll[f,expr]或f//@expr把f作用到expr的每一层的每一个元上MapAt[f,expr,n] 把f作用到expr的第n个元上MapAt[f,expr,{i,j,...}] 把f作用到expr[[{i,j,...}]]元上MapIndexed[f,expr] 类似MapAll,但都附加其映射元素的位置列表Scan[f, expr] 按顺序分别将f作用于expr的每一个元Scan[f,expr,levelspec] 同上,仅作用第level层的元素复合映射Nest[f,expr,n] 返回n重复合函数f[f[...f[expr]...]]NestList[f,expr,n] 返回0重到n重复合函数的列表{expr,f[expr],f[f[exprr]]..} FixedPoint[f, expr] 将f复合作用于expr直到结果不再改变,即找到其不定点FixedPoint[f, expr, n] 最多复合n次,如果不收敛则停止FixedPointList[f, expr] 返回各次复合的结果列表FoldList[f,x,{a,b,..}] 返回{x,f[x,a],f[f[x,a],b],..}Fold[f, x, list] 返回FoldList[f,x,{a,b,..}]的最后一个元ComposeList[{f1,f2,..},x]返回{x,f1[x],f2[f1[x]],..}的复合函数列表Distribute[f[x1,x2,..]] f对加法的分配率Distribute[expr, g] 对g的分配率Identity[expr] expr的全等变换Composition[f1,f2,..] 组成复合纯函数f1[f2[..fn[ ]..]Operate[p,f[x,y]] 返回p[f][x, y]br> Operate[p,f[x,y]] 返回p[f][x, y]Through[p[f1,f2][x]] 返回p[f1[x],f2[x]]Compile[{x1,x2,..},expr]编译一个函数,编译后运行速度可以大大加快Compile[{{x1,t1},{x2,t2}..},expr] 同上,可以制定函数参数类型十七、替换规则lhs->rhs 建立了一个规则,把lhs换为rhs,并求rhs的值lhs:>rhs 同上,只是不立即求rhs的值,知道使用该规则时才求值Replace[expr,rules] 把一组规则应用到expr上,只作用一次expr /. rules 同上expr //.rules 将规则rules不断作用到expr上,直到无法作用为止Dispatch[{lhs1->rhs1,lhs2->rhs2,...}]综合各个规则,产生一组优化的规则组十八、查询函数(*查询函数一般是检验表达式是否满足某些特殊形式,并返回True或False*)(*可以在Mathematica中用“?*Q”查询到*)ArgumentCountQ MatrixQAtomQ MemberQDigitQ NameQEllipticNomeQ NumberQEvenQ NumericQExactNumberQ OddQFreeQ OptionQHypergeometricPFQ OrderedQInexactNumberQ PartitionsQIntegerQ PolynomialQIntervalMemberQ PrimeQInverseEllipticNomeQ SameQLegendreQ StringMatchQLetterQ StringQLinkConnectedQ SyntaxQLinkReadyQ TrueQListQ UnsameQLowerCaseQ UpperCaseQMachineNumberQ ValueQMatchLocalNameQ VectorQMatchQ十九、字符串函数"text" 一个串,头为_String"s1"<>"s2"<>..或StringJoin["s1","s2",..] 串的连接StringLength["string"] 串长度StringReverse["string"] 串反转StringTake["string", n] 取串的前n个字符的子串,参数同Take[] StringDrop["string", n] 参见Drop,串也就是一个表StringInsert["string","snew",n] 插入,参见Insert[]StringPosition["string", "sub"] 返回子串sub在string中起止字母位置StringReplace["string",{"s1"->"p1",..}] 子串替换StringReplacePart["string", "snew", {m, n}]把string第m~n个字母之间的替换为snew把string第m~n个字母之间的替换为snewStringToStream["string"] 把串当作一个输入流赋予一个变量Characters["string"] 把串"string"分解为每一个字符的表ToCharacterCode["string"] 把串"string"分解为每一个字符ASCII值的表FromCharacterCode[n] ToCharacterCode的逆函数FromCharacterCode[{n1,n2,..}]ToCharacterCode的逆函数ToUpperCase[string] 把串的大写形式ToLowerCase[string] 把串的小写形式CharacterRange["c1","c2"] 给出ASCII吗在c1到c2之间的字符列表ToString[expr] 把表达式变为串的形式ToExpression[input] 把一个串变为表达式Names["string"] 与?string同,返回与string同名的变量列表。

mvel2表达式

mvel2表达式

mvel2表达式
MVEL2是一种基于Java的表达式语言,用于在运行时处理和
评估表达式。

以下是一些使用MVEL2语法编写的表达式示例:
1. 数学运算:
- `2 + 3`:计算2加3的结果。

- `5 * 4`:计算5乘以4的结果。

- `10 / 2`:计算10除以2的结果。

- `7 - 1`:计算7减去1的结果。

2. 字符串操作:
- `"Hello, " + "World!"`:拼接两个字符串。

- `"Hello".length()`:计算字符串长度。

- `"Hello".toUpperCase()`:将字符串转换为大写。

3. 逻辑运算:
- `true && false`:计算逻辑与操作的结果。

- `true || false`:计算逻辑或操作的结果。

- `!true`:求逻辑非的结果。

4. 变量和赋值:
- `x = 5`:将值5赋给变量x。

- `y = x + 3`:将变量x加3的结果赋给变量y。

5. 条件语句:
- `if (x > 0) { "Positive" } else { "Negative" }`:根据变量x的
值返回不同的字符串。

这些只是MVEL2的一部分功能,它还支持更高级的功能,如循环、函数调用和自定义操作符等。

有关完整的MVEL2语法和特性,请参考官方文档或相关资源。

python math 数学公式

python math 数学公式

python math 数学公式
在Python中,我们可以使用math模块来进行各种数学运算和计算。

这个模块提供了许多常用的数学函数和常量。

以下是一些常见的数学公式,使用中文描述:
1. 平方根:使用math.sqrt(x)函数可以计算一个数的平方根,函数中的x表示要计算平方根的数。

例如,math.sqrt(9)将返回3,因为3是9的平方根。

2. 绝对值:使用math.fabs(x)函数可以计算一个数的绝对值,函数中的x表示要计算绝对值的数。

例如,math.fabs(-5)将返回5,因为-5的绝对值是5。

3. 四舍五入:使用round(x)函数可以对一个数进行四舍五入。

例如,round(3.14)将返回3,因为3.14四舍五入之后为3。

4. 正弦、余弦和正切:使用math.sin(x),math.cos(x)和math.tan(x)函数可以分别计算一个角的正弦、余弦和正切值,函数中的x表示要计算的角度。

例如,math.sin(90)将返回1,因为90度的正弦值为1。

5. 对数:使用math.log(x)函数可以计算一个数的自然对数,函数中的x表示要计算对数的数。

例如,math.log(10)将返回
2.302585092994046,因为10的自然对数约等于2.302585092994046。

这些是一些常见的数学公式,在Python中使用math模块可以方便地进行计算。

希望这些信息对你有帮助!。

mathjax 渲染数学公式

mathjax 渲染数学公式

mathjax 渲染数学公式MathJax是一个用于在网页上渲染数学公式的开源JavaScript引擎。

它可以将LaTeX、MathML和AsciiMath等数学表示语言转换为高质量的可交互式数学公式。

MathJax的主要特点包括:1.简单易用:MathJax可以直接嵌入到网页中,只需引入相应的JavaScript文件即可。

它支持所有现代的Web浏览器,并且不需要服务器端的支持。

2.多种输入格式:MathJax可以处理多种数学表示语言,包括LaTeX、MathML和AsciiMath。

这使得用户可以使用自己熟悉的数学表示语言来编写数学公式。

3.高质量渲染:MathJax使用HTML和CSS来渲染数学公式,确保公式的显示效果与印刷品一样清晰和准确。

它支持各种字体、字号和颜色,以及数学符号、操作符和函数的正确显示。

4.可交互性:MathJax生成的数学公式可以与用户进行交互。

用户可以通过鼠标点击、拖动和放大等方式来操作公式,以及复制、粘贴和搜索等操作。

5.自适应布局:MathJax可以根据浏览器窗口大小和设备屏幕大小来自动调整数学公式的布局。

这使得公式在不同的设备上都能够以最佳的方式进行显示,包括桌面计算机、平板电脑和移动设备。

6.扩展性:MathJax提供了丰富的扩展机制,可以通过插件和配置文件来扩展和定制其功能。

用户可以根据自己的需求来选择和配置所需的功能,以及添加自定义的数学符号和操作符。

MathJax的应用场景非常广泛。

它可以用于学术出版物、在线教育平台、数学论坛、科学计算软件和数据可视化工具等领域。

通过使用MathJax,用户可以轻松地在网页上显示复杂的数学公式,提供更好的数学学习和交流体验。

总而言之,MathJax是一个强大而灵活的数学公式渲染引擎,它为用户提供了高质量、可交互和自适应的数学公式显示效果。

无论是学生、教师还是学术研究人员,都可以通过使用MathJax来改善他们的数学学习和交流体验。

第二类斯特林数任意模数ntt-概述说明以及解释

第二类斯特林数任意模数ntt-概述说明以及解释

第二类斯特林数任意模数ntt-概述说明以及解释1.引言1.1 概述第二类斯特林数是数学中的一个重要概念,它在组合数学、数论和代数等领域具有广泛的应用。

斯特林数是由18世纪的数学家詹姆斯·斯特林引入的,用于描述将n个物体分成k个非空循环排列的方法数。

在本文中,我们将讨论的是第二类斯特林数在模数ntt下的计算方法。

模数ntt是指在计算过程中,对中间结果取模的一种优化技术。

通过利用模数ntt,我们可以有效地计算大规模的第二类斯特林数,并能在较短的时间内得到结果。

本文的结构如下: 首先,我们将介绍第二类斯特林数的定义和性质。

然后,我们将引入模数ntt的概念和其在计算中的作用。

最后,我们将详细阐述第二类斯特林数在模数ntt下的计算方法,并举例说明其应用。

本文的目的在于探讨第二类斯特林数在模数ntt下的计算方法,并且通过实际应用案例来验证其有效性。

我们希望通过这篇文章的阐述,读者能够深入理解第二类斯特林数的概念和模数ntt的计算原理,并能够灵活运用于相关领域的问题求解中。

在接下来的章节中,我们将逐步展开对第二类斯特林数和模数ntt的介绍与探讨。

请随我一起深入探索这一有趣且具有实际应用价值的数学概念。

1.2 文章结构本文共分为三个主要部分:引言、正文和结论。

下面对每个部分的内容进行详细介绍。

1.2.1 引言引言部分主要对文章的主题进行概述,并介绍文章的目的和结构。

首先,作者会简要概述第二类斯特林数及其相关的定义和性质。

随后,会说明文章的目的,即介绍第二类斯特林数任意模数ntt的计算方法,并探讨其应用价值。

最后,会提及文章的结构,即正文部分将详细讨论第二类斯特林数的定义和性质,以及模数ntt的介绍;而在结论部分,将总结研究结果并对未来的研究方向进行展望。

1.2.2 正文正文部分是本文的核心内容,分为三个小节:第二类斯特林数的定义和性质、模数ntt的介绍以及第二类斯特林数任意模数ntt的计算方法。

在第二类斯特林数的定义和性质节中,作者将详细介绍第二类斯特林数的概念、定义和相关的重要性质。

VF命令一览表

VF命令一览表

VF命令一览表VF命令一览表一、命令/doc/1214175257.html,e 表名打开表2.List 显示表记录,但不能修改3.browse 浏览表记录,可以修改4.display 显示记录指针指向的记录5.append 追加记录6.append blank 追加空白记录7.insert blank 插入空白记录8.delete 逻辑删除记录,记录前出现星号9.pack 物理删除,将逻辑删除的记录彻底删除10.recall 记录恢复11.zap 删除表里的所有记录12.go n 指向第n条记录13.go top 指向第一条记录14.go bottom 指向最后一条记录15.skip n 往下跳n条记录16.skip -n 往上跳n条记录17.? 从屏幕的下一行的第一列起显示结果18.? ? 从当前行当前列起显示结果/doc/1214175257.html,e sb copy to sb() 复制sb表给sb()表20.recno() 记录号函数21.bof() 上溢出22.eof() 下溢出23.dimension x(4) 定义数组x,里面有四个元素,其中每个元素的默认值为.F. declare和dimension 相同24.replace 替换24.replace 替换25.add 表示增加字段26.distinct 不重复记录27.error 错误28.continue 继续29.else if 否则30.column 列31.input 显示数值32.accept 显示字符串33.wait 是弹出的一个信息框34.drop 删除字段或删除表35.otherwise 其它情况36.check 规则37.cursor 临时表38.build 连编二、VF里文件类型1.项目.pjx project2.数据库 .dbc database3.表.dbf table4.菜单 .mnx .mpr menu5.程序.prg6.表单 .scx form7.报表.frx report 8.查询 .qpr query9.视图.vue view 10.文件.txt11.备注型文件.fpt三、例题1.creat table student(学号c(6),姓名c(8),性别c(2),年龄n(2)) 创建学生表2.insert into student values("001","张三","男",20) 插入一条学生记录3.alter table student alter 学号c(8) 将学号字段的宽度改为84.alter table student rename 学号to 学生编号将学号字段重命名为学生编号5.alter table student drop 年龄将年龄字段删除6.alter table student add 所在院系c(10) 为student表增加一个字段7.select *from student into table xusheng 将表student复制给表xuesheng8.update student set 成绩=成绩+10 where 性别="男" 将男生的成绩提高10分9.delete from student where 性别"女" 册除所有女生的记录10.alter table student alter 学号set check left(学号,2="00")四、创建、运行与修改1.create database 123 创建数据库123modify database 123 修改数据库123 (注意:alter在SQL中修改表结构)2.modify command 123 修改程序123do 123 运行程序1233.create form 123 创建表单123modify form 123 修改表单123do form123 运行表单1234.create menu 123 创建菜单123 modify menu 123 修改菜单123do 123.mpr 运得菜单1235.modify query 123 修改查询123do 123.qpr 运得查询1236.modify report 123 修改报表123report form 123 运行报表1237.drop view 123 删除视图123create view 123 创建视图123 (打开视图用use)五、排序1.sort to nl on 年龄按年龄升序排列,产生一个新表nl2.sort to cj on 成绩/d 按成绩降序排列,产生一个新表cj六、索引1.index on 姓名tag xm //按姓名升序建立普通索引,索引标识为xm//2.index on 性别tag xb //按性别升序建立普通索引,索引标识为xb//3.index on 成绩tag cj descending //按成绩降序建立普通索引,索引标识为cj//4.index on 性别tag xb1 unique(唯一索引) //按性别升序建立唯一索引,索引标识为xb1//5.index on 年龄tag nl candidate //按年龄升序建立候选索引,索引标识为nl//6.index on 性别+str(成绩) tag xbcj //按性别升序,如性别相同按成绩升序建立普通索引,索引标识为xbcj//7.index on 性别+str(成绩) tag xbcj1 descending //按性别降序,如性别相同按成绩降序建立普通索引,索引标识为xbcj1//8.index on 年龄-成绩/1000000 tag nlcj //按年龄升序,如年龄相同按成绩降序建立普通索引,索引标识为nlcj//9.index on 年龄-成绩/1000000 tag nlcj1 descending //按年龄降序,如年龄相同按成绩升序建立普通索引,索引标识为xbcj1//七. 命令set index to 打开当前的一个或多个索引文件并确定主控索引文件(to后加东西是打开,不加是关闭)set order to 确定主控索引locate 顺序查找满足条件的记录,并且指向它seek 索引查找count 记数命令sum 求和命令average 求平均值命令total 汇总命令max 求最大值min 求最小值八.SQL查询结构1.select 字段列表要显示的字段2.from 表名列表查询涉及到的所有表3.where 条件条件4.into 目标查询结果输出到哪去5.group by 条件表达式对记录进行分组6.having 筛选条件选择符合条件的分组7.order by 关键字对查询结果按某几个字段进行排序8.top 数值表达式对显示表的前几个记录九.程序结构1.顺序结构2.选择结构:(1)if 条件表达式 (2)if 条件表达式(3)do case语名序列语名序列1 case 条件表达式1endif else 语句序列1语句序列1 case 条件表达式2endif 语句序列2case 条件表达式3语句序列33.循环结构:(1)for (2)do while 条件表达式 (3)scan(扫描)循环体循环体循环体endfor enddo ends canLoop 重新回到循环的最开始 input to x 从键盘输入一个数给变量xexit 结束循环跳出循环 accept toy 从键盘输入一个字符串给变量yset sysmenu to default 退出菜单thisform.release 退出表单thisform.refresh 刷新表单十.函数数值型函数函数名功能例子结果1.abs() 求绝对值 ?abs(-4) 42.sqrt() 求平方根 ?sqrt(4) 23.int() 取整数 ?int(7.5) 74.max() 求最大值 ?max(3,4,5) 55.min() 求最小值 ?min(3,4,5) 36.mod() 取余 ?mod(11,3) 27.round() 四舍五入 ?round(3.1415,3) 3.1428.ceiling() 返回不小于某值?ceiling(3.3) 4的最小整数9.floor() 返回不大于指定数的最大整数?floor(3.3) 3十一.字符处理函数1.substr() 求子串 ?substr("abcd",2,2) "bc"2.left() 取左串 ?left("abcd",2) "ab"3.right() 取右串 ?right("abcd",2) "cd"4.len() 求串长 ?len("abcd") 45.at() 求一个串在另一个串中出现的位置?at("bc","abcd",1) 26.space() 输出空格?space(4) " "7.upper() 将小写字母转换成大写字母?upper("aBc") "ABC"8.lower() 将大写字母转换成小写字母?lower("aBc") "abc"9.val() 将字符串转换为数值 ?val("3.14") 3.1410.str() 将数值转换为字符串 ?str(3.14,5,1) "3.1"11.alltrim() 去掉字符串前面和后面的空格去掉?alltrim("abcd")"abcd"12.stuff 修改字符串?stuff("good boy",5.3) "goodgirl"十二.日期处理函数1.date() 当前日期6.ctod() 将字符转换为日期?ctod("10/1/99") {10/01/99}2.time() 当前时间 7.dtoc() 将日期转换为字符?dtoc({10/01/99}) "10/01/99"3.year() 取年函数 8.dtos() 将日期转换为年月日4.month() 取月函数格式字符串 ?dtos({10/1/99}) "19991001"5.day() 取日函数十三.项目下有六个选项卡全部数据文档类代码其他数据库表单程序菜单自由表报表文本文件查询标签十四.查询设计器包含选项卡字段,连接,筛选,排序依据,分组依据,杂项视图里比查询多了一个更新条件.。

正浮点数的正则表达式__概述说明以及解释

正浮点数的正则表达式__概述说明以及解释

正浮点数的正则表达式概述说明以及解释1. 引言1.1 概述本文将针对正浮点数的正则表达式进行全面的概述,介绍了正浮点数的定义以及正则表达式基础知识。

在此基础上,详细探讨了如何设计能够准确匹配正浮点数的正则表达式,并给出了相关示例代码。

1.2 正浮点数介绍正浮点数指的是一个大于零并且可表示为整数部分和小数部分组成的数字。

它们具有重要的计算机科学和工程应用,例如在计算精度要求较高、需要处理非整数数据时,都会用到正浮点数。

1.3 正则表达式简介正则表达式是一种用于描述字符串模式的工具。

通常用来进行字符串匹配、搜索和替换操作。

其强大而灵活的特性使得它在文本处理领域得到广泛应用。

通过使用正则表达式,我们可以快速且准确地判断一个字符串是否符合特定模式,从而实现有效的数据验证和提取。

本文旨在介绍如何使用正则表达式来验证一个字符串是否符合正浮点数的规范,并讨论设计这类匹配规则时需要考虑的因素。

主要包括整数部分匹配规则、小数部分匹配规则以及科学计数法表示匹配规则。

下面我们将逐一对这些内容进行详细讨论,为读者提供全面的正浮点数正则表达式知识。

2. 正浮点数的定义2.1 什么是正浮点数正浮点数是指大于零的实数(包括小数和科学计数法表示),并且使用浮点数表示方法来存储和表示。

它通常用于需要精确表示小数或较大或较小的数字范围的计算中。

2.2 IEEE 754标准IEEE 754标准是一种用于表示和执行浮点运算的国际电气与电子工程师协会(Institute of Electrical and Electronics Engineers)制定的标准。

此标准规定了如何以二进制形式存储和操作浮点数。

具体而言,该标准定义了单精度(32位)和双精度(64位)两种浮点数格式,并描述了符号位、指数位和尾数位等组成部分。

2.3 浮点数表示方法正浮点数采用科学计数法来表示,即一个实数可以由以下三个部分组成:符号、尾数和指数。

其中符号位决定了正负,尾数表示实际有效数字部分,指数则确定了小数点的位置。

python 斐波那契函数

python 斐波那契函数

python 斐波那契函数Python是一种流行的编程语言,被广泛应用于各个领域。

在Python中,斐波那契函数是一个常见的算法,用于生成斐波那契数列。

本文将介绍斐波那契函数的原理和实现方法。

斐波那契数列是一个非常有趣的数列,它的定义如下:数列的第一个和第二个数字是1,从第三个数字开始,每个数字都是前两个数字之和。

换句话说,数列的每个数字都等于它前面两个数字的和。

斐波那契数列的前几个数字是1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, ...,可以看出,这个数列是无限的。

那么,如何用Python编写一个斐波那契函数呢?首先,我们需要确定函数的输入和输出。

斐波那契函数接受一个整数n作为输入,并返回一个包含前n个斐波那契数的列表。

接下来,我们需要考虑如何生成斐波那契数列。

一种简单的方法是使用递归。

递归是一种函数调用自身的方法,适用于解决一些可以分解为相同子问题的问题。

在斐波那契函数中,我们可以使用递归来生成斐波那契数列。

我们可以定义一个辅助函数fib,该函数接受一个整数n作为输入,并返回第n个斐波那契数。

然后,我们可以在主函数中使用一个循环来调用该辅助函数,生成完整的斐波那契数列。

下面是使用递归方法实现斐波那契函数的Python代码:```pythondef fib(n):if n <= 0:return []elif n == 1:return [1]elif n == 2:return [1, 1]else:fib_list = fib(n-1)fib_list.append(fib_list[-1] + fib_list[-2])return fib_listn = int(input("请输入一个正整数: "))fibonacci_sequence = fib(n)print(fibonacci_sequence)```上述代码首先定义了一个名为fib的函数,该函数通过递归的方式生成斐波那契数列。

Python3标准库:math数学函数

Python3标准库:math数学函数

Python3标准库:math数学函数1. math数学函数1.1 特殊常量很多数学运算依赖于⼀些特殊的常量。

math包含有π(pi)、e、nan(不是⼀个数)和infinity(⽆穷⼤)的值。

import mathprint(' π: {:.30f}'.format(math.pi))print(' e: {:.30f}'.format(math.e))print('nan: {:.30f}'.format(math.nan))print('inf: {:.30f}'.format(math.inf))π和e的精度仅受平台的浮点数C库限制。

1.2 测试异常值浮点数计算可能导致两种类型的异常值。

第⼀种是inf(⽆穷⼤),当⽤double存储⼀个浮点数,⽽该值会从⼀个具体很⼤绝对值的值上溢出时,就会出现这个异常值。

import mathprint('{:^3} {:6} {:6} {:6}'.format('e', 'x', 'x**2', 'isinf'))print('{:-^3} {:-^6} {:-^6} {:-^6}'.format('', '', '', ''))for e in range(0, 201, 20):x = 10.0 ** ey = x * xprint('{:3d} {:<6g} {:<6g} {!s:6}'.format(e, x, y, math.isinf(y),))当这个例⼦中的指数变得⾜够⼤时,x的平⽅⽆法再存放⼀个double中,这个值就会被记录为⽆穷⼤。

不过,并不是所有浮点数溢出都会导致inf值。

具体地,⽤浮点值计算⼀个指数时,会产⽣OverflowError⽽不是保留inf结果。

mathf的常用方法

mathf的常用方法

mathf的常用方法在Unity中,Mathf是一个非常重要的类,主要用于数学计算。

本文将介绍一些常用的Mathf方法。

1、Mathf.Abs(绝对值)Mathf.Abs方法返回传入值x的绝对值。

例如,Mathf.Abs(-5)将返回5。

2、Mathf.Clamp(限制范围)Mathf.Clamp方法限制x值在某个范围内,限制范围由min和max值指定。

例如,Mathf.Clamp(10,0,5)将返回5,因为10超出了范围。

3、Mathf.Lerp(线性插值)Mathf.Lerp方法在两个值之间进行线性插值。

例如,Mathf.Lerp(1,10,0.5f)将返回5.5,因为0.5*(10-1)=4.5,加上起始值1得到5.5。

4、Mathf.Pow(幂函数)Mathf.Pow方法返回x的y次幂。

例如,Mathf.Pow(2,3)将返回8。

5、Mathf.Round(四舍五入)Mathf.Round方法将x值四舍五入到最接近的整数。

例如,Mathf.Round(10.1f)将返回10,Mathf.Round(10.6f)将返回11。

6、Mathf.Sign(正负)Mathf.Sign方法返回x值的正负。

如果x为正数,则返回1;如果x 为负数,则返回-1;如果x为0,则返回0。

7、Mathf.Sin(正弦)Mathf.Sin方法返回以弧度为单位的x值的正弦值。

例如Mathf.Sin (Mathf.PI)将返回0。

8、Mathf.Sqrt(平方根)Mathf.Sqrt方法返回x值的平方根。

例如,Mathf.Sqrt(100)将返回10。

9、Mathf.Tan(正切)Mathf.Tan方法返回x值的正切值。

例如,Mathf.Tan(Mathf.PI/4)将返回1。

以上内容是Mathf类中一些常用的方法,要熟练掌握这些方法在Unity中的应用,可以提高我们开发的效率。

同时,也需要掌握一定的数学知识,例如三角函数、指数函数和对数函数的计算方法,在以后的游戏开发过程中有很多机会用到。

matlab找费马二平方素数程序代码

matlab找费马二平方素数程序代码

问题描述:如果一个素数F能够表示成两个素数的平方和形式F=X*X+Y*Y,其中X,Y都是素数,那么F就是费马二平方素数。

如13,29就称为费马二平方素数。

编程找出100以内的所有费马二平方素数。

答案:第一个程序:编程找出100以内的所有素数(1)打开M文件function v=sushu(n)n=input('输入任意一个大于3的自然数n:')v=[] ; % 用于存储3得到n之间的所有素数for i=3:n % 从3遍历,直至nfor j=2:i-1 % 寻找素数if rem(i,j)==0 % 是否能整除break% 若能整除,跳出最近的这个循环endendif j==i-1 % 如果j==i-1,则说明i不能被2到j-1之间的任何数整除v=[v,i]; % 将素数存储到v中endendv=[2,v];fprintf('小于%d的素数分别为:\n',n)(2)保存名为:sushu.m(3)在编辑窗口中输入:>> n=100;>> v=sushu(n)附:运行结果故100以内的所有素数为v=[2 3 5 7 11 13 17 19 23 29 31 37 41 43 47 53 59 61 67 71 73 79 83 89 97]第二个程序:编程找出100以内的所有费马二平方素数(1)打开M文件function a=feima(v)l=length(v);a=[];for i=1:lfor j=1:lfor k=1:lif v(i)==v(j)*v(j)+v(k)*v(k)%即题目中的式子:F=X*X+Y*Ya=union(a,v(i));% union是求集合并集的函数,去掉共同的元素endendendend(2)保存名为:feima.m(3) 在编辑窗口中输入:>> v=[2 3 5 7 11 13 17 19 23 29 31 37 41 43 47 53 59 61 67 71 73 79 83 89 97]; >> a=feima(v)附:运行结果。

python二分法解方程

python二分法解方程

python二分法解方程Python二分法解方程在数学中,方程是一个数学等式,其中包含一个或多个未知量,我们的目标是找到这些未知量的值。

解方程是数学中的常见问题,其中许多方程无法通过代数方法求解。

在这种情况下,我们可以使用数值方法,如二分法,来逼近方程的解。

二分法是一种基于区间缩减的数值方法,它通过将问题分解为两个子问题来逼近方程的解。

具体来说,我们首先选择一个初始的区间,该区间包含方程的解。

然后,我们将区间一分为二,并确定解位于哪一半。

我们不断重复这个过程,直到找到方程的近似解。

在Python中,我们可以使用二分法来解方程。

下面是一个示例,演示了如何使用二分法来解方程x^2 - 4 = 0。

我们定义一个函数来计算方程的值:```pythondef equation(x):return x**2 - 4```然后,我们定义一个函数来实现二分法:```pythondef binary_search(a, b, equation, epsilon):while abs(a - b) > epsilon:midpoint = (a + b) / 2if equation(midpoint) == 0:return midpointelif equation(midpoint) > 0:b = midpointelse:a = midpointreturn (a + b) / 2```这个函数接受四个参数:初始区间的左端点a,右端点b,方程函数equation和误差范围epsilon。

它通过比较方程在区间中点的值来缩小区间,直到区间的长度小于误差范围为止。

最后,它返回区间的中点作为方程的近似解。

现在,我们可以使用这个函数来解方程x^2 - 4 = 0:```pythona = -10b = 10epsilon = 0.0001solution = binary_search(a, b, equation, epsilon)print("The solution to the equation x^2 - 4 = 0 is:", solution) ```运行这段代码,我们会得到方程的解:x = 2。

斐波那契范数

斐波那契范数

斐波那契范数是一个在计算机科学和数学中使用的概念,尤其在处理递归数据结构,如斐波那契数列时。

斐波那契范数通常用于衡量一个斐波那契数列的“大小”。

具体来说,对于一个给定的斐波那契数列,其斐波那契范数定义为:
F(0) = 0, F(1) = 1
F(n) = F(n-1) + F(n-2) (当n > 1)
其中,F(n) 是第n 个斐波那契数。

例如,F(2) = 1, F(3) = 2, F(4) = 3, 等等。

斐波那契范数通常用于描述某些递归数据结构的“大小”,例如,二叉树的节点数、字符串的长度等。

这种范数的好处是它对“增长”有很好的刻画,并且在某些情况下可以提供关于数据结构复杂性的有用信息。

值得注意的是,斐波那契范数的计算在某些情况下可能会非常复杂,尤其是当n 非常大时。

因此,在实际应用中,可能需要使用一些优化策略或近似方法来计算它。

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Chapter 2
Binomial Trees, Replicating Portfolios, and Arbitrage
§1. Three Ways to Price a Derivative
Suppose that the price of a stock is $100 now and that in one year the stock price will be either $90 or $120. The interest rate is 5%, that is, one dollar will yields 1.05 dollars in one year. What is the fair price for the European call option with strike price $105 which expires in one year?
r S e S0 , i.e., q 1 2. u
Otherwise we short the stock as many as possible.
Expected value pricing approach
• Expected value
V Prob U q D 1-q
E[V] = qU + (1 – q)D.
– ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱp:
aSu be U .
r
r aS be D. – Down: d
We have
U D a , Su S d r U D b U Su e Su S d
Since the portfolio and the option have the same value at time t =τ, they must have the same value at time t = 0, otherwise there are arbitrage opportunities, thus
• We can think of q as the probability of the stock goes up at time t =τ
V0 er E V
• The probability q is called the risk-neutral probability, or no-arbitrage pricing probability.
$130
$100 $ 90
$0
V0
$5
U D 5 a 0.125. Su Sd 40
V0 aS0 U aSu e r
0 0.125 130 0.125 100
1.05
$2.98
Homework
P.29 #1, #4.
§3. Replicating Portfolios
• This is just the short position of the portfolio at the beginning. • At the end of one year the value of the portfolio is -$90. (does not depend on the outcome!) • Thus we can make a risk-free profit 1.05x86 – 90 = $0.30.
Use
V0 e
r
qU (1 q)D
1. We have U=7, D=0, thus V=[7q+0(1-q)]/1.04=$5.38.
2. We have U=2, D-0, thus V=[2q+0(1-q)]/1.04=$1.54. 3. We have U=0, D=5, thus V=[0q+5(1-q)]/1.04=$0.96.
q
55
40
50
1-q
To find the pricing probability: 1.04 x 50 = q x 55 + (1-q) x 40 That is 52 = 15q + 40 Thus q = 12/15 = 0.8

Find the values for
1. Call option with X=$48. 2. Call option with X=$53. 3. Put option with X=$45.
Arbitrage
Suppose a dealer is willing to buy the option at $7.25: • Long one share of stock at $100, • Short 2 options • Cost: 100 – 7.25x2=$85.50, • Borrow $85.50 at the rate r = 0.04879 so that the yearly rate is
Let Π0 be the value of the portfolio at time t = 0. Then Π0 = aV + bS At time t = 1, Up state: S = 120, then Π1 = a(120 – 105) + b×120 Down state: S = 90, then Π1 = a ×0 + b×90
Suppose a dealer is offering the option at $7.00: • Short one share of stock at $100, • Long 2 options • Net: 100 – 7.00x2 = $86, • Invest $86 at the rate r = 0.04879,
– Down state: Πd = D – aSd.
Set Πu = Πd. Thus
U – aSu = D – aSd
We get
U D V a . Su Sd S
We have
e 0 .
r
V0 aS0 er U aSu .
Thus the derivative price formula
Let Then
e S0 S d q Su S d
r
Su e S0 1 q Su Sd
V0 e
r
r
so
qU (1 q)D
We show that 0≤q≤1: 1. er S S , i.e., q 0 0 d Otherwise we just borrow money and buy as many shares of stock a possible.
• Form a portfolio:
– a shares of stock; – b units of bond (risk free interest rate r).
• Initial value
Π0 = aS0+b.
• We want the portfolio to have the same value as the option at time t =τ, i.e., the portfolio replicates the option at t =τ. • At time t =τ:
120
100
90
Stock price
Three ways to price the option: • Game theory method; • Replicating portfolio method; • Probabilistic approach.
§2. Game Theory Method
V0 aS0 U aSu er .
Example
• A unit of stock is valued at $100. • In 1 year, the price will be either $130 or $90. • A put option with exercise price of $95. • One year interest rate is 5%. Find the put option price at t = 0.
V0 = aS0+b.
V0
aS0 U aSu e
r
r U D U D S0 U Su e Su S d Su S d S0 Su r r U e e Su S d Su S d S0 Su r D e Su S d Su S d r r r e S 0 S d r Su e S 0 Ue De Su S d Su S d
q
Su
Sd
q
U
D
S0
1-q Stock price
V0
1-q Option value
• How to remember the pricing probability?
e S0 qSu (1 q)Sd
• so
r
e S0 S d q Su S d
r
Example
• Current value of a stock is $50; • After 1 year, its value will be either $55 or $40; • One-year interest rate is 4%.
A General Formula
We assume that the stock price can take on only two values at timeτ. • Up state Su, option value U, • Down state Sd, option value D.
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