1◆◆多元一次方程組
竟然指定是問學霸，被我看到了那可是不
行的，必須強勢插入，召喚學渣好幫手---
python①！
開啟python①命令列，逐行輸入(回
車換行):im
port
nump
yasn
p#numpy②
>>> a = np.array([
[1, 1, 0, 0],
[0, 0, 1,-1],
[1, 0, 1, 0],
[0, 1, 0, 1]
>>> b= np.array([8, 6, 13, 8])
>>> result = np.linalg.solve(a, b)
>>> print(result)
[ 3.5 4.5 9.5 3.5]
上面方程組的答案就是[ 3.5 4.5 9.5 3.5]，下面來
解釋一下這個方程怎麼變形為這個**。
1.1 方程組中有4項未知數，可以看作：
1.2變形為常見方程方式(明白原理後，在腦子裡按順
序分配未知量即可)：
1*x + 1*y + 0*z + 0*w = 8
0*x + 0*y + 1*z - 1*w = 6
1*x + 0*y + 1*z + 0*w= 13
0*x + 1*y + 0*z - 1*w = 8
1.3因為未知數的位置是嚴格定義了的，現在直接抄下
倍數，將方程左邊變形為矩陣：
[[1, 1, 0, 0],
[0, 0, 1,-1],
[1, 0, 1, 0],
[0, 1, 0, 1]]
1.4 方程右邊變形為數列(可理解為一維矩陣)：
[8, 6, 13, 8]
1.5最後，完成numpy②線性代數模組求解(linear
algebra)：
>>> result = np.linalg.solve(a, b)
>>> print(result) #列印結果
[ 3.5 4.5 9.5 3.5] #這4個數依次對應xyzw這4個
未知數1分半搞定，學霸已放棄求解，獻上他的大拇哥 : )。
2◆◆多元多次方程組
不過，學霸就是學霸，其他人都在驚嘆我的神速，學霸已
經發問，你解多元多次方程組速度如何？
嚇死寶寶了，還好以前做過不少功課，30秒複習一下思路
趕緊接招：咱們一人出乙個方程，合起來解吧，我的是x**3
y = 4。學霸不假思索對曰：x**2 + y**2 = 16。果然學霸是紙
算，自然不願意上高次。
這回，得動用解多次方程的神器了---scipy③。有了上面
一次方程組的積累，下面應該能輕鬆看懂。
2.1 方程組變形，讓右側為0：
x**3 + y - 4 = 0
x**2 + y**2 - 16 = 0
2.2 在python①命令列中輸入：
>>> from scipy.optimize import fsolve #scipy③
>>> def func(x):
x1,x2=x[0],x[1] #注意前面有4個空格
return [x1**3 + x2 -4, x1**2 + x2**2 - 16] #注意
前面有4個空格
>>> result = fsolve(func, [1,1]) # 初始化計算使
用x=1,y=1
>>> print(result)
[ 0.12503055 3.99804544] #這就是方程組的解了
從頭到尾不到2分鐘。群裡頓時炸鍋了，全班見證了學渣
秒殺學霸的奇蹟：)。
有人說「數學是思維的科學」，現實是大部分人只能在數
學計算上不被學霸秒殺，才能和他們談數學思維。請善用數學
工具，完成你的逆襲！
matlab 解方程組
在matlab中解方程組是很方便的 例如，對於代數方程組ax b a為係數矩陣，非奇異 的求解，matlab中有兩種方法 1 x inv a b 採用求逆運算解方程組 2 x a b 採用左除運算解方程組。例 x1 2x2 8 2x1 3x2 13 a 1,2 2,3 b 8 13 x inv a ...
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MathCAD求解方程組
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