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实现了解递归方程并绘制其图形的过程。让我解释一下:
4 _5 D4 f% @0 q+ M6 e' Y
. B+ b+ A+ Y% T R8 w1.定义方程:
/ x: ~* P$ ?" i5 g x = sp.symbols('x'), M: D* b/ M7 {/ R" b
y = sp.Function('y')( f9 q# V' f+ t2 U. V% s
f = y(x+2) - y(x+1) - y(x)
7 O% O1 U+ f" q0 ?9 O' m) x con = {
/ K( N9 D t+ E+ j y(1):1,
8 k( h* ?3 ? Z7 V! u8 M; w y(2):1,
- S3 j" K5 ?3 z+ [ }7 D3 [6 H7 S, y! s
2.使用 SymPy 定义了一个递归方程 f,该方程描述了函数 y 在不同点之间的关系。
4 B' H5 ~ H6 F3 B6 y4 ^8 v3 N3.设置了两个初始条件 y(1)=1 和 y(2)=1。- ]/ |) I0 C+ a' D' o
4.解递归方程:5 H# j$ s: i3 K9 B( B A
1 Z6 L F3 _( D Z0 ^4 ]
solve = sp.rsolve(f, y(x), con)
5 d7 b6 D9 L' s5.使用 rsolve 函数解析地求解了递归方程,得到了其解析解。
; { Q3 ]9 j! R/ F( l0 W/ a6.画图:* `" z5 @8 c" f- U
x1 = np.linspace(1,10,10), g) E- g% [, z6 w& N! u
y1 = []: Q* [5 K" T- Z9 p# z0 |5 ^
for each in x1:0 _1 \( J: m' e: A& e" s/ G* D
y1.append((solve.subs(x,each).evalf()))+ ?8 |! Z# X- q4 n$ [
) J# y# y( n" C) L3 n import matplotlib.pyplot as plt4 c i2 K! y5 Q& L6 s5 s: C
5 a" l% w- `9 L# t. w
plt.plot(x1,y1) m# P4 M) k* [4 v, j. h$ f1 ~3 V+ z
plt.scatter(x1,y1)
# ?5 L* ?; r1 _/ Z' O5 m& B6 w. Q) z' \/ C
# n2 l% z# M& m8 |
7.生成了一组横坐标 x1,并通过代入解析解中的解来计算相应的纵坐标 y1。. E* H1 i5 c: G9 B5 O7 k9 q$ P/ t" `
8.使用 Matplotlib 绘制了解析解的图形,并用散点表示离散点。
' P+ S, \/ F8 b6 Z2 v; z
& S- G/ c0 b, j! `这样,代码就完成了对递归方程的解析求解,并将结果可视化的过程。
0 o- L# G- M. U& h% Q! k$ X- H
) i. J2 v* i" a( N; `: g
+ Z4 F+ z# e6 Z# h# |$ h |
zan
|