估计向量标量以接近另一个向量答案

【问题标题】：Estimating vector scalars to approach another vector估计向量标量以接近另一个向量
【发布时间】：2021-02-03 13:10:42
【问题描述】：

我有三个分别按 a、b 和 c 缩放的向量。如何获得 a、b 和 c 的估计值，以使向量的总和最接近第四个向量？

【问题讨论】：

标签： python math computer-science heuristics

【解决方案1】：

使用 Numpy。 solve() 函数就是你要找的。p>

import numpy as np

from numpy.linalg import solve

A = np.array([[4,11,9],[6,5,7],[3,5,9]])
B = np.array([3,8,5])
X = solve(A,B)

print(A)
print(B)
print(X)

输出应该是：

[[ 4 11  9]
 [ 6  5  7]
 [ 3  5  9]]
[3 8 5]
[ 1.28723404 -0.54787234  0.43085106]

【讨论】：

【解决方案2】：

如果您逐行阅读示例，您有三个方程式。

a*4 + b*11 + c*9 = 2
a*6 + b*5 + c*7 = 8
a*3 + b*5 + c*9 = 5

然后你可以很容易地解决每个变量

a = (2 - b*11 - c*9) / 4
b = (8 - a*6 - c*7) / 5
b = (8 - ((2 - b*11 - c*9) / 4)*6 - c*7) / 5
b*5 + b*16.5 = 8 - 3  - c*13.5 - c*7
b = (8 - 3  - c*13.5 - c*7) / 21.5
a = (2 - ((8 - 3  - c*13.5 - c*7) / 21.5)*11 - c*9) / 4

现在你可以用最后一个方程求解 c。当你有 c 时，使用它在 a&b 的最后两个方程中的值来求解它们。

【讨论】：