Calculadora de raices de un polinomio

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la misma respuesta (hasta el error de redondeo, el ordenamiento y el escalamiento).Raíces usando la sustituciónAbrir Live ScriptPuede resolver ecuaciones polinómicas que involucran funciones trigonométricas simplificando la ecuación usando una sustitución. El polinomio resultante de una variable ya no contiene ninguna función trigonométrica.Por ejemplo, encontrar los valores de θ que resuelven la ecuación

Raíces en un intervalo específicoAbrir Live ScriptUtiliza la función fzero para encontrar las raíces de un polinomio en un intervalo específico. Entre otros usos, este método es adecuado si graficas el polinomio y quieres saber el valor de una raíz en particular. Por ejemplo, crea un manejador de función para representar el polinomio 3×7+4×6+2×5+4×4+x3+5×2.p = @(x) 3*x.^7 + 4*x.^6 + 2*x.^5 + 4*x.^4 + x.^3 + 5*x.^2;Traza la función sobre el intervalo [-2,1].x = -2:0.1:1;

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Calculadora de cerosLos ceros de una ecuación polinómica son las soluciones de la función f(x) = 0. Un valor de x que hace que la ecuación sea igual a 0 se denomina ceros. También se puede decir que son las raíces de la ecuación polinómica. Encuentra los ceros de una ecuación con esta calculadora.

Los ceros de una ecuación polinómica son las soluciones de la función f(x) = 0. Un valor de x que hace que la ecuación sea igual a 0 se denomina cero. También se puede decir que son las raíces de la ecuación polinómica. Encuentra los ceros de una ecuación con esta calculadora.

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Puedo utilizar el método polyfit() con un array 2D como entrada, para calcular polinomios en múltiples conjuntos de datos de una manera rápida. Después de obtener estos múltiples polinomios, quiero calcular las raíces de todos estos polinomios, de una manera rápida.

Existe el método numpy.roots() para encontrar las raíces de un solo polinomio, pero este método no funciona con entradas 2D (es decir, múltiples polinomios). Estoy trabajando con millones de polinomios, por lo que me gustaría evitar hacer un bucle sobre todos los polinomios usando un bucle for, un mapa o una comprensión porque en ese caso se tarda minutos. Preferiría una operación numpy vectorial o una serie de operaciones vectoriales.

Para el caso especial de los polinomios hasta el cuarto orden, se puede resolver de forma vectorial. Todo lo que sea superior a eso no tiene una solución analítica, por lo que requiere una optimización iterativa, que es fundamentalmente improbable que sea vectorizable ya que diferentes filas pueden requerir un número diferente de iteraciones. Como sugiere @John Coleman, es posible que puedas salirte con la tuya utilizando el mismo número de pasos para cada uno, pero probablemente tendrás que sacrificar la precisión para hacerlo.

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Puedo utilizar el método polyfit() con un array 2D como entrada, para calcular polinomios en múltiples conjuntos de datos de una manera rápida. Después de obtener estos múltiples polinomios, quiero calcular las raíces de todos estos polinomios, de una manera rápida.

Existe el método numpy.roots() para encontrar las raíces de un solo polinomio, pero este método no funciona con entradas 2D (es decir, múltiples polinomios). Estoy trabajando con millones de polinomios, por lo que me gustaría evitar hacer un bucle sobre todos los polinomios usando un bucle for, un mapa o una comprensión porque en ese caso se tarda minutos. Preferiría una operación numpy vectorial o una serie de operaciones vectoriales.

Para el caso especial de los polinomios hasta el cuarto orden, se puede resolver de forma vectorial. Todo lo que sea superior a eso no tiene una solución analítica, por lo que requiere una optimización iterativa, que es fundamentalmente improbable que sea vectorizable ya que diferentes filas pueden requerir un número diferente de iteraciones. Como sugiere @John Coleman, es posible que puedas salirte con la tuya utilizando el mismo número de pasos para cada uno, pero probablemente tendrás que sacrificar la precisión para hacerlo.