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求c語(yǔ)言程序,求e,用遞歸函數(shù)
1、首先是要這個(gè)求解的問題，適合用遞歸方法來進(jìn)行求解。找到這個(gè)遞歸解法結(jié)束遞歸的條件。遞歸函數(shù)中，首先第一個(gè)語(yǔ)句就是如果滿足遞歸條件，就直接返回確定的值，否則返回使用遞歸方法求解的表達(dá)式。
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2、這種機(jī)制是當(dāng)代大多數(shù)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)子程序結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)，是使得遞歸成為可能。假定某個(gè)調(diào)用函數(shù)調(diào)用了一個(gè)被調(diào)用函數(shù)，再假定被調(diào)用函數(shù)又反過來調(diào)用了調(diào)用函數(shù)。
3、遞歸函數(shù)就是做了一件事：求和 遞歸過程如下：第一次進(jìn)入：n==3， 執(zhí)行的是 p[0]+f(&p[1]，2)；這樣的話會(huì)繼續(xù)調(diào)用函數(shù)f，也就有了第二次進(jìn)入。
如圖,如何用這個(gè)PSO算法或遺傳算法來求函數(shù)極值,用C語(yǔ)言編寫代碼
目標(biāo)函數(shù)是這樣的設(shè)目標(biāo)函數(shù)為f(x1，x2)=25+x1*sin(4*pi*x1)+x2*sin(20*pi*x2)，-3≤x1≤11；1≤x2≤8，求函數(shù)f(x1*x2)的最大值能封裝最好。。一定要有注釋啊。。一定要用遺傳算法編程。。
對(duì)有約束的優(yōu)化函數(shù)，一般是將約束條件加入到目標(biāo)函數(shù)中，然后計(jì)算總體的值，以此來作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。
屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這個(gè)大類。遺傳算法為進(jìn)化算法這個(gè)大類。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人類大腦神經(jīng)計(jì)算過程，可以實(shí)現(xiàn)高度非線性的預(yù)測(cè)和計(jì)算，主要用于非線性擬合，識(shí)別，特點(diǎn)是需要“訓(xùn)練”，給一些輸入，告訴他正確的輸出。
我感覺代數(shù)太少了，我就用了100000代結(jié)果如下：x1 = - 0.001848 x2 = - 048000 f = 1760.219439 結(jié)果如上。如果需要算法聯(lián)系本人mczen#16com。采用SGA算法。
...的極限,要求誤差小于10的負(fù)8次方。用C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn),急!!_百度知...
1、先對(duì)x1賦0 x2用cos（x）賦值 此時(shí)要是x1等于x2就是x=cosx，成立輸出，要不成立 ，進(jìn)入while，判斷括號(hào)里的就是判斷誤差。
2、為了使rand的結(jié)果更“真”一些，也就是令其返回值更具有隨機(jī)性(不確定性)，C語(yǔ)言在stdlib.h中還提供了srand函數(shù)，通過該函數(shù)可以設(shè)置一個(gè)隨機(jī)數(shù)種子，一般用當(dāng)前時(shí)間的毫秒數(shù)來做參數(shù)。
3、總共需要使用的模板數(shù)量為6塊模板 x 20個(gè)基坑 = 120塊模板。 由此可得：120塊模板 ÷ 30次 = 4次使用完所有模板。 則每次使用所有模板，需要花費(fèi)：4次 x 180塊 = 720塊。
4、這個(gè)程序能實(shí)現(xiàn)矩陣的加減乘。從中刪除你不需要的部分你會(huì)吧。
本文標(biāo)題：用c語(yǔ)言函數(shù)極限 c語(yǔ)言求函數(shù)極限
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