Solucionador de ecuaciones con pasos
(5-σ1-54-5 2 5-5 i4-σ1-54+5 2 5-5 i4σ1-54-5 2 5+5 i4σ1-54+5 2 5+5 i4)donde σ1=5 54Devuelve sólo soluciones reales poniendo la opción ‘Real’ en true. La única solución real de esta ecuación es 5.S = solve(eqn,x,’Real’,true)S = 5Resolver numéricamente ecuaciones Open Live ScriptCuando solve no puede resolver simbólicamente una ecuación, intenta encontrar una solución numérica usando vpasolve. La función vpasolve devuelve la primera solución encontrada.Intenta resolver la siguiente ecuación. solve devuelve una solución numérica porque no puede encontrar una solución simbólica.syms x
S = -0.63673265080528201088799090383828Traza los lados izquierdo y derecho de la ecuación. Observa que la ecuación también tiene una solución positiva.fplot([lhs(eqn) rhs(eqn)], [-2 2])Encuentra la otra solución llamando directamente al solucionador numérico vpasolve y especificando el intervalo.V = vpasolve(eqn,x,[0 2])V = 1. 4096240040025962492355939705895Resolver ecuaciones multivariadas y asignar salidas a la estructura Abrir el script en vivoCuando se resuelve para múltiples variables, puede ser más conveniente almacenar las salidas en una matriz de estructura que en variables separadas. La función resolver devuelve una estructura cuando se especifica un único argumento de salida y existen múltiples salidas.Resolver un sistema de ecuaciones para devolver las soluciones en una matriz de estructura.syms u v
Solucionador de ecuaciones en línea
Una calculadora C++ Sparse Poly que puede sumar o multiplicar polinomios creados en el controlador principal. El programa utiliza vectores para almacenar los valores de los términos del polinomio. Ordena automáticamente los términos de menor a mayor orden de exponente. Ojalá hubiera tenido un programa así en el instituto para resolver esos tediosos problemas de polinomios.
Este repositorio trata de tres algoritmos, como la matriz de strassen, la evaluación de polinomios y el método de cálculo evolutivo. Y C ++ se utiliza para calcular el resultado probado en Ubuntu 18.04, Python y Matlab se utilizan para trazar el resultado.
Calculadora de división de polinomios
Si aún no estás familiarizado con este concepto y quieres aprender qué es la regresión polinómica, no dudes en leer el siguiente artículo. No sólo explica la definición del modelo de regresión polinómica y proporciona todas las fórmulas matemáticas necesarias para la regresión polinómica, sino que también explica en términos amables la diferencia entre la regresión lineal y la polinómica.
La regresión es un método estadístico que intenta modelar los valores de una variable (llamada variable dependiente) en función de los valores de otra(s) variable(s) (una o más, conocidas como variables independientes). Por ejemplo, podemos querer encontrar la relación entre el peso de las personas y su altura y sexo, o entre los salarios y la experiencia laboral y el nivel de estudios.
Si ya has visto el modelo de regresión lineal simple, en el que la relación entre las variables dependientes e independientes se modela mediante una línea recta de mejor ajuste, entonces has visto el ejemplo más sencillo de regresión polinómica, es decir, ¡en el que el polinomio tiene grado uno! Ahora, imagina unos datos a los que no se puede ajustar una línea recta, aunque una parábola sería perfecta. Como podemos ir aumentando el grado de la curva, ¡vemos por qué el modelo de regresión polinómica es tan útil!
Wolfram alpha resuelve para x
En este método de regresión, la elección del grado y la evaluación de la calidad del ajuste dependen de juicios que se dejan al usuario. Es bien sabido de esta clase de método de regresión que un esfuerzo por exprimir del algoritmo más correlación de la que los datos pueden soportar producirá a veces una función fuera de control que, aunque coincida con los puntos de los datos, se pasea por donde quiera entre esos puntos. Por lo tanto, un coeficiente de correlación “bueno” (que se acerque a 1,0) no es suficiente para garantizar una función que se comporte bien o que tenga sentido. Las decisiones sobre la idoneidad de un resultado son más una cuestión de juicio que de matemáticas.
Un ajuste “perfecto” (uno en el que todos los puntos de datos coinciden) puede obtenerse a menudo fijando el grado de la regresión en el número de pares de datos menos uno. Pero, dependiendo de la naturaleza del conjunto de datos, esto también puede producir a veces el resultado patológico descrito anteriormente, en el que la función vaga libremente entre los puntos de datos para ajustarse exactamente a los datos.