黄金分割法c语言程序 (1)
黄金分割法C语言程序
#include 《math.h》
#include 《stdio.h》
#define f(x) x*x+5*x+8
double calc(double *a,double *b,double e,int *n) { double x1,x2,s;
if(fabs(*b-*a)<=e)
s=f((*b+*a)/2);
else
{ x1=*b-0.618*(*b-*a);
x2=*a+0.618*(*b-*a);
if(f(x1)>f(x2))
*a=x1;
else
*b=x2;
*n=*n+1;
s=calc(a,b,e,n);
}
return s;
}
main()
{ double s,a,b,e;
int n=0;
scanf("%lf %lf %lf",&a,&b,&e);
s=calc(&a,&b,e,&n);
printf("a=%lf,b=%lf,s=%lf,n=%d\n",a,b,s,n); Printf("雷长俊，0916101101\n")；
}
程序运行结果如下图：（样本）
黄金分割法
机电产品优化设计课程设计 姓名： 学号：2908003032 学院：机械电子工程学院
一维搜索黄金分割法 一、优化方法阐述 1.原理阐述 1.1基本原理 设一元函数如图1所示，起始搜索区间为[a，b]，为所要寻求的函数的极小点。 在搜索区间[a，b]内任取两点与，且，计算函数与。当将与进行比较时，可能的情况有下列三种： （1）：如图1(a)、(b)所示，这种情况下，可丢掉 （，b]部分，而最小点必在区间[a，]内。 （2）：如图1(c)、(d)所示，这种情况下，可丢掉[a，）部分，而最小点必在区间[，b]内。 （3）：如图1(e)所示，这种情况下，不论丢掉[a， ）还是丢掉（，b]，最小点必在留下的部分内。 图1（a）
图1（b） 图1（c） 图1（d） 图1（e）
因此，只要在搜索区间内任取两点，计算它们的函数值并加以比较之后，总可以把搜索的区间缩小。 对于第（1）、（2）两种情况，经过缩小的区间内都保存了一个点的函数值，即或，只要再取一个点，计算函数值 并加以比较，就可以再次缩短区间进行序列消去。但对于第（3）种情况，区间中没有已知点的函数值，若再次缩短区间必须计算两个点的函数值。为了简化迭代程序，可以把第(3)种情况合并到前面(1)、(2)两种情况之一中去，例如可以把上述三种情况合并为下述两种情况： （1）若，取区间[a，]。 （2）若，取区间[，b]。 这样做虽然对于第（3）种情况所取的区间扩大了，但在进一步搜索时每次只要计算一个点，和第(1)、(2)种情况一致，简化了迭代程序。 1.2 “0.618”的由来 为了简化迭代计算的过程，希望在每一次缩短搜索区间迭代过程中两计算点、在区间中的位置相对于边界来说应是对称的，而且还要求丢去一段后保留点在新区间中的位置与丢去点在原区间中的位置相当。如图2所示，设区间[a，b]全长为L，在其内取两个对称计算点和，并令l/L=称为公比，无论如图2(b)所示丢去（，b]，还是如图2(c)所示丢去[a，），保留点在新区间中相应线段比值仍为, （1） 由此得 解此方程的两个根，取其正根为 0.6180339887 这种分割称为黄金分割，其比例系数为，只要第一个试点取在原始区间长的0.618处，第二个试点在它的对称位置，就能保证无论经过多少次缩小区间，保留的点始终处在新区间的0.618处。再要进一步缩短区
一维寻优法(0.618法)程序设计
一维寻优法(0.618法)程序设计 一维寻优法，又叫作黄金分割法或者0.618法，是一种基于比较大小的优化算法，能 够在一维搜索空间中找到最优解或者一定程度上接近最优解。这是一种简单而经典的算法，在实际应用中有很多的应用场景。接下来我们将介绍一下如何设计一维寻优法的程序，包 括算法原理、代码实现和测试结果。 ### 1. 算法原理 一维寻优法的核心思想是找到一段区间，通过不断缩小这个区间的范围来逼近最优解。具体来讲，我们首先需要给出一个初始的搜索区间，假设这个区间是[a, b]。我们可以通 过计算出0.618的值（记为c），将这个区间划分为两个子区间[a, c]和[c, b]。对于这两个子区间中的一个，我们可以进一步将其划分为两个子区间，之后对于这两个子区间分别 计算其函数值，保留其中更小的一个（因为我们是要找最小值），并更新原始的搜索区间。如此往复进行下去，直到搜索区间的长度小于一定的阈值或者我们已经满足了一定的精度 要求为止。 ### 2. 代码实现 下面是一维寻优法的Python示例代码： ```python def golden_section(func, a, b, epsilon=1e-5): """ :param func: 要进行最优化的函数 :param a: 搜索区间左边界 :param b: 搜索区间右边界 :param epsilon: 精度控制参数 :return: 函数极小值所在的x值 """ c = 0.618 # 黄金分割点 x1 = a + (1 - c) * (b - a) # 初始化搜索区间 x2 = a + c * (b - a)
黄金分割法程序
一维搜索 一维优化一般分为两大步骤： （1）确定初始搜索区间[a，b]，该区间应是包括一维函数极小点在内的单峰区间； （2）在搜索区间[a,b]内寻找极小点。 搜索区间的确定—进退法 基本思路是：由单峰函数性质可知，在极小点a*左边函数值应严格下降，而在极小点右边函数值应严格上升。因此，可从某一个给定的初始点a0出发，以初始步长h0沿着目标函数值的下降方向，逐步前进或后退，直到找到相继的3个试点的函数值按“大---小----大”变化为止。 一：确定搜索区间的外推法 •首先确定函数的单谷性 •然后从起点开始以初始步长向前试探，如果函数值变大，则改变步长方向。 •如果函数值下降，则维持原来的试探方向，并将步长加倍。 搜索区间的确定流程图
确定搜索区间的程序代码
void findqujian(float a[3],float f[3]) { float t=steplength, a1,f1,ia; a[0]=0; f[0]=fc(a[0]); for(int i=0;;i++) { a[1]=a[0]+t;f[1]=fc(a[1]); if(f[1]
坐标轮换法C语言相关程序
} 坐标轮换法C语言相关程序 #include<> #include<> float f(float x[]) { float z; z=4*(x[0]-5)*(x[0]-5)+(x[1]-6)*(x[1]-6); return z; } , float y,y1,y2,y3; float x1[2], x2[2], x3[2],s[2],a[2],b[2]; int i,n=2; huangjin() /*黄金分割法确定每轮最优值*/ { float e=,h0=,r=,h=h0; /*外推法确定区间*/ {y1=f(x1); for(i=0;i } for(i=0;i 黄金分割法 东南大学机械学院** 一黄金分割法基本思路 黄金分割法适用于[a，b]区间上的任何单谷函数求极小值问题，对函数除要求“单谷”外不做其他要求，甚至可以不连续。因此，这种方法的适应面非常广。 黄金分割法也是建立在区间消去法原理基础上的试探方法，即在搜索区间[a，b]内适当插入两点a1，a2，并计算其函数值。a1，a2将区间分成三段，应用函数的单谷性质，通过函数值大小的比较，删去其中一段，是搜索区间得以缩小。然后再在保留下来的区间上作同样的处理，如此迭代下去，是搜索区间无限缩小，从而得到极小点的数值近似解。 二黄金分割法的基本原理 一维搜索是解函数极小值的方法之一，其解法思想为沿某一已知方向求目标函数的极小值点。一维搜索的解法很多，这里主要采用黄金分割法（0.618法）。该方法用不变的区间缩短率0.618代替斐波那契法每次不同的缩短率，从而可以看成是斐波那契法的近似，实现起来比较容易，也易于人们所接受。 黄金分割法是用于一元函数f(x)在给定初始区间[a,b]内搜索极小点xmin的一种方法。它是优化计算中的经典算法，以算法简单、收敛速度均匀、效果较好而着称，是许多优化算法的基础，但它只适用于一维区间上的凸函数， 即只在单峰区间内才能进行一维寻优，其收敛效率较低。其基本原理是：依照“去劣存优”原则、对称原则、以及等比收缩原则来逐步缩小搜索区间。具体步骤是：在区间[a,b]内取点：a1 ，a2 把[a,b]分为三段。 ①如果f(a1)>f(a2)，令a=a1,a1=a2,a2=a+0.618*(b-a)； ②如果f(a1) 黄金分割法 黄金分割法也叫0.618法，它是一种基于区间收缩的极小值点搜索算法，当用进退法确定搜索区间后，我们只知道极小值点包含于搜索区间内，但是具体是哪个点，无法得知。 1. 算法原理 黄金分割法的思想很直接，既然极小值点包含于搜索区间内，那么可以不断地缩小搜索区间，就可以使搜索区间的端点逼近到极小值点。 []a,b 为搜索区间，黄金分割法首先根据黄金比例产生两个内点12,x x 。 120.382*() 0.618*()x a b a x a b a =+-=+- 然后根据()1f x ，()2f x 的大小关系来重新选择搜索区间。 （1） 若()()12f x f x <，则搜索区间变为1[,]x b ； （2） 若()()12f x f x >，则搜索区间变为2[,]a x 。 2. 算法步骤 用黄金分割法求无约束问题min (),f x x R ∈的基本步骤如下： （1） 选定初始区间11[,]a b 及精度0ε>，计算试探点： 11110.382*()a b a λ=+- 11110.618*()a b a μ=+-。 （2） 若k k b a ε-<，则停止计算。否则当()()k k f f λμ>时转步骤（3）。当 ()()k k f f λμ≤转步骤（4） 。 （3） 置 11111110.382*() k k k k k k k k k k a b b a b a λλμμ+++++++=??=??=??=+-?转步骤（5） （4） 置 11111110.382*() k k k k k k k k k k a a b a b a μμλλ+++++++=??=??=??=+-?转步骤（5） （5） 令1k k =+，转步骤（2）。 3. 算法的MATLAB 实现 在MATLAB 中编程实现黄金分割法的函数为：min HJ 。 功能：用黄金分割法求解一维函数的极值。 调用格式：[,min ]min (,,,)x f HJ f a b eps = 其中，f ：为目标函数； a ：极值区间的左端点； b ：极值区间的右端点； e p s ：精度； x ：目标函数取最小值时的自变量值； m i n f ：目标函数的最小值。 黄金分割法的MATLAB 程序代码如下： function [x,minf]=minHJ(f,a,b,eps) %目标函数;f ； %极值区间的左端点:a ； %极值区间的右端点:b ； %精度:eps ； %目标函数取最小值时的自变量值:x ； %目标函数的最小值:minf; format long; if nargin==3 eps=1.0e-6; end l=a+0.382*(b-a); %试探点 u=a+0.618*(b-a); %试探点 k=1; tol=b-a; while tol>eps && k<100000 fl=subs(f,findsym(f),l); %试探点函数值 fu=subs(f,findsym(f),u); %试探点函数值 if fl>fu a=l; %改变区间左端点 l=u; u=a+0.618*(b-a); %缩短搜索区间 else 三、黄金分割法——0.618法 知识与技能： 黄金分割法——0.618法是非常著名的优选法，在生产实践中有广泛应用，通过学习这一内容，不仅可以使学生学会一种用数学知识解决实际问题的方法（数学建模），了解黄金分割常数，而且还可以使学生感受数学在解决实际问题中的作用. 情感、态度与价值： 通过本课学习，增加学生的数学文化内涵，让学生感受到数学的美. 教学过程 一、黄金分割常数 对于一般的单峰函数，如何安排试点才能迅速找到最佳点？ 假设因素区间为[0, 1]，取两个试点102、101 ，那么对峰值在)10 1,0(中的单峰函数，两次试验便去掉了长度为54的区间(图1)；但对于峰值在)1,10 2(的函数，只能去掉长度 为 10 1的区间(图2)，试验效率就不理想了. 怎样选取各个试点，可以最快地达到或接近最佳点？ 在安排试点时，最好使两个试点关于[a ,b ]的中心 2 b a + 对称. 为了使每次去掉的区间有一定的规律性，我们这样来考虑：每次舍去的区间占舍去前的区间的比例数相同. 黄金分割常数：2 51+-，用ω表示. 试验方法中，利用黄金分割常数ω确定试点的方法叫做黄金分割法.由于 215-是无理数，具体应用时，我们往往取其近似值0.618.相应地，也把黄金分割法叫做0.618法. 二、黄金分割法——0.618法 例.炼钢时通过加入含有特定化学元素的材料，使炼出的钢满足一定的指标要求.假设为了炼出某种特定用途的钢，每吨需要加入某元素的量在1000g 到2000g 之间，问如何通过试验的方法找到它的最优加入量？ 我们用存优范围与原始范围的比值来衡量一种试验方法的效率，这个比值 叫做精度，即n 次试验后的精度为 1黄金分割法的优化问题 （1）黄金分割法基本思路： 黄金分割法适用于[a，b]区间上的任何单股函数求极小值问题，对函数除要求“单谷”外不做其他要求，甚至可以不连续。因此，这种方法的适应面非常广。黄金分割法也是建立在区间消去法原理基础上的试探方法，即在搜索区间[a，b]内适当插入两点a1，a2，并计算其函数值。a1，a2将区间分成三段，应用函数的单谷性质，通过函数值大小的比较，删去其中一段，是搜索区间得以缩小。然后再在保留下来的区间上作同样的处理，如此迭代下去，是搜索区间无限缩小，从而得到极小点的数值近似解。 （2）黄金分割法的基本原理 一维搜索是解函数极小值的方法之一，其解法思想为沿某一已知方向求目标函数的极小值点。一维搜索的解法很多，这里主要采用黄金分割法（0.618法）。该方法用不变的区间缩短率0.618代替斐波那契法每次不同的缩短率，从而可以看成是斐波那契法的近似，实现起来比较容易，也易于人们所接受。 黄金分割法是用于一元函数f(x)在给定初始区间[a,b]内搜索极小点α*的一种方法。它是优化计算中的经典算法，以算法简单、收敛速度均匀、效果较好而著称，是许多优化算法的基础，但它只适用于一维区间上的凸函数[6]，即只在单峰区间内才能进行一维寻优，其收敛效率较低。其基本原理是：依照“去劣存优”原则、对称原则、以及等比收缩原则来逐步缩小搜索区间[7]。具体步骤是：在区间[a,b]内取点：a1 ，a2 把[a,b]分为三段。如果f(a1)>f(a2)，令 a=a1,a1=a2,a2=a+r*(b-a)；如果f(a1) 黄金分割法python代码 黄金分割法Python代码 黄金分割法是一种优化算法，它可以在最短时间内找到函数的最小值。这种算法的原理是将函数的区间分成两个部分，然后选择其中一个部分进行计算，直到找到最小值。在这个过程中，每次选择的区间都是原区间的黄金分割点。 黄金分割法的优点是可以在较短的时间内找到函数的最小值，而且不需要对函数进行求导。这种算法的缺点是需要对函数进行多次计算，因此在计算复杂度上可能会比较高。 下面是黄金分割法的Python代码： ```python import math def golden_section_search(f, a, b, tol=1e-6): """ Golden section search algorithm to find the minimum of a function f on the interval [a, b]. """ # Define the golden ratio phi = (1 + math.sqrt(5)) / 2 # Define the initial points x1 = b - (b - a) / phi x2 = a + (b - a) / phi # Define the initial function values f1 = f(x1) f2 = f(x2) # Loop until the interval is small enough while abs(b - a) > tol: # Choose the smaller function value if f1 < f2: b = x2 x2 = x1 f2 = f1 x1 = b - (b - a) / phi f1 = f(x1) else: a = x1 x1 = x2 f1 = f2 机械优化设计黄金分割法实验报告 1、黄金分割法基本思路： 黄金分割法适用于［a , b］区间上的任何单股函数求极小值问题，对函数除要求“单谷”外不做其他要求，甚至可以不连续。因此，这种方法的适应面非常广。黄金分割法也是建立在区间消去法原理基础上的试探方法，即在搜索区间［a，b］内适当插入两点al, a2,并计算其函数值。a1, a2将区间分成三段，应用函数的单谷性质，通过函数值大小的比较，删去其中一段，是搜索区间得以缩小。然后再在保留下来的区间上作同样的处理，如此迭代下去，是搜索区间无限缩小，从而得到极小点的数值近似解。 2黄金分割法的基本原理 一维搜索是解函数极小值的方法之一，其解法思想为沿某一已知方向求目标函数的极小值点。一维搜索的解法很多，这里主要采用黄金分割法（0.618法）。该方法用不变的区间缩短率0.618代替斐波那契法每次不同的缩短率，从而可以看成是斐波那契法的近似，实现起来比较容易，也易于人们所接受。 rl=a+O 382(Js-a) r2=a+0.618(b-a) 如图 所農新区间为［si, r2］以再新区间，继续求 新的试点 黄金分割法是用于一元函数f(x)在给定初始区间［a,b］内搜索极小点a *的一种方法。它是优化计算中的经典算法，以算法简单、收敛速度均匀、效果较好而著称，是许多优化算法的基础，但它只适用于一维区间上的凸函数⑹，即只在单峰区间内才能进行一维寻优，其收敛效率较低。其基本原理是：依照“去劣存优”原则、对称原则、以及等比收缩原则来逐步缩小搜索区间⑺。具体步骤是：在区间［a,b］内取点：al，a2把［a,b］分为三段。如果f(a1)>f(a2)，令a=a1,a仁a2,a2=a+r*(b-a);如果f(a1) c语言用斐波那契数列求黄金分割比 斐波那契数列是指从0和1开始，后面的每个数都等于前面两个数之和的数列，即0、1、1、2、3、5、8、13、21、34、55、89、144……。 黄金分割比是一种数学比例，通常用希腊字母φ表示，它的值约为1.6180339887。它与斐波那契数列有着密切的关系，两者的关系在数学上被称为黄金分割定理。黄金分割比还被广泛应用于建筑、艺术、音乐等领域中。 在C语言中，我们可以通过编写代码来求解斐波那契数列和黄金分割比。以下是一个简单的例子： #include f2 = fn; } printf('%.0f ', fn); } golden_ratio = f2 / f1; printf(' 黄金分割比为：%.10f', golden_ratio); return 0; } 在这个例子中，我们通过输入要求斐波那契数列的项数，然后利用for循环来计算斐波那契数列中的每一项，并输出到屏幕上。最后，我们通过计算斐波那契数列中相邻两项的比值来得到黄金分割比。 在实际应用中，我们可以利用黄金分割比来设计各种物品和系统，以达到更加美观和高效的效果。同时，利用斐波那契数列和黄金分割比的思想还可以应用到很多其他的领域中，如金融、自然科学等。 已知：F(x)=x4-4x3-6x2-16x+4,求极小值，极小值点，区间，迭代次数？用进退法确定区间，用黄金分割法求极值。 #include 斐波拉契数列 目录[隐藏] 【斐波拉契数列(斐波那契数列)简介】 【斐波拉契数列的存在】 【斐波拉契数列与黄金分割】 【该数列有很多奇妙的属性】 【斐波那契数列别名】 【斐波那契数列通项公式的推导】 【VB程序设计】 【C语言程序】 【斐波拉契数列(斐波那契数列)简介】 【斐波拉契数列的存在】 【斐波拉契数列与黄金分割】 【该数列有很多奇妙的属性】 【斐波那契数列别名】 【斐波那契数列通项公式的推导】 【VB程序设计】 【C语言程序】 ∙【Pascal语言程序】 [编辑本段] 【斐波拉契数列(斐波那契数列)简介】 ■斐波拉契数列的简介 斐波拉契数列（又译作“斐波那契数列”或“斐波那切数列”）是一个非常美丽、和谐的数列，它的形状可以用排成螺旋状的一系列正方形来说明（如右词条图），起始的正方形(图中用灰色表示)的边长为1，在它左边的那个正方形的边长也是1 ，在这两个正方形的上方再放一个正方形，其边长为2，以后顺次加上边长为3、5、8、13、21……等等的正方形。这些数字每一个都等于前面两个数之和，它们正好构成了斐波那契数列。“斐波那契数列”的发明者，是意大利数学家列昂纳多·斐波那契（Leonardo Fibonacci，生于公元1170 年，卒于1240年。籍贯大概是比萨）。他被人称作“比萨的列昂纳多”。1202年，他撰写了《珠算原理》(Liber Abaci)一书。他是第一个研究了印度和阿拉伯数学理论的欧洲人。他的父亲被比萨的一家商业团体聘任为外交领事，派驻地点相当于今日的阿尔及利亚地区，列昂纳多因此得以在一个阿拉伯老师的指导下研究数学。他还曾在埃及、叙利亚、希腊、西西里和普罗旺斯研究数学。 斐波那契数列指的是这样一个数列：1，1，2，3，5，8，13，21，34…… 这个数列从第三项开始，每一项都等于前两项之和。它的通项公式为： (1/√5)*{[(1+√5)/2]^n - [(1-√5)/2]^n}(√5表示5的算术平方根) (19世纪法国数学家敏聂(Jacques Phillipe Marie Binet 1786-1856) 很有趣的是：这样一个完全是自然数的数列，通项公式居然是用无理数来表达的。 斐波拉契数列之闻名，可能还跟美国悬疑作家丹·布朗有关，他在他的小说《达芬奇密码》之中巧妙地运用了该数列。 其实，我国现行的高中教材中提及了杨辉三角，斐波拉契数列可在其中寻得。 ■斐波拉契数列的出现 13世纪初，欧洲最好的数学家是斐波拉契；他写了一本叫做《算盘书》的著作，是当时欧洲最好的数学书。书中有许多有趣的数学题，其中最有趣的是下面这个题目： “如果一对兔子每月能生1对小兔子，而每对小兔在它出生后的第3个月裏，又能开始生1对小兔子，假定在不发生死亡的情况下，由1对初生的兔子开始，1年后能繁殖成多少对兔子？” 斐波拉契把推算得到的头几个数摆成一串：1，1，2，3，5，8…… 这串数里隐含着一个规律：从第3个数起，后面的每个数都是它前面那两个数的和。而根据这个规律，只要作一些简单的加法，就能推算出以后各个月兔子的数目了。 于是，按照这个规律推算出来的数，构成了数学史上一个有名的数列。大家都叫它“斐波拉契数列”，又称“兔子数列”。这个数列有许多奇特的的性质，例如，从第3个数起，每个数与它后面那个数的比值，都很接近于 0.618，正好与大名鼎鼎的“黄金分割律”相吻合。人们还发现，连一些生物的生长规律，在某种假定下也可由这个数列来刻画呢。 斐氏本人对这个数列并没有再做进一步的探讨。直到十九世纪初才有人详加研究，1960年左右，许多数学家对斐波拉契数列和有关的现象非常感到兴趣，不但成立了斐氏学会，还创办了相关刊物，其后各种相关文章也像斐氏的兔子一样迅速地增加。 ■斐波拉契数列的来源及关系 现代设计理论与方法实验 一、实验名称：复合形法参考程序上机实验 二、实验目的：1：掌握复合形法优化问题的寻优策略 2：能读懂程序并应用程序计算一些目标函数的最优解 三、实验流程： 1、题目：求如下约束优化问题的最优解 F (X )=2221)4()3(-+-x x S.t. 0)(11≥=x X g 0)(22≥=x X g 05.2)(213≥+-=x x X g 05)(214≥--=x x X g 已知：N=2，[][],8,0,6,021∈∈x x 取k=4， 310E1-=。 2、编写黄金分割法的C 语言程序代码； 3、利用visual c 程序运行C 程序代码； #include "math.h" #include "stdio.h" #include "stdlib.h" #define E1 0.001 #define ep 0.00001 #define n 2 #define k 4 double af; int i, j; double X0[n],XX[n],X[k][n],FF[k]; double a[n],b[n]; double rm=2657863.0; double F(double C[n]) { double F; F=pow(C[0]-3,2)+pow(C[1]-4,2); return F; } int cons(double D[n]) { if((D[0]>=0)&&(D[1]>=0)&&(D[0]<=6)&&(D[1]<=8)&&((2.5-D[0]+D[1])>=0)&&((5-D[0]-D[1])> =0)) return 1; else return 0; } void bou() { a[0]=0;b[0]=6; a[1]=0;b[1]=8; } double r() { double r1,r2,r3,rr; r1=pow(2,35);r2=pow(2,36);r3=pow(2,37);rm=5*rm; if(rm>=r3){rm=rm-r3;} if(rm>=r2){rm=rm-r2;} if(rm>=r1){rm=rm-r1;} rr=rm/r1; return rr; } void produce(double A[n],double B[n]) { int jj;double S; sl: for(i=0;i C 语言编程练习题 从键盘上输入两个整型数据a 和b 的值，计算它们的加、减、乘、除结果，并将结果输 出 在屏幕上。 从键盘上输入两个float 类型数据a 和b 的值，计算它们的加、减、乘、除结果，并将 结果 输出在屏幕上。 从键盘上输入两个double 类型数据a 和b 的值，计算它们的加、减、乘、除结果，并将 结 果输出在屏幕上。 从键盘上输入两个字符型数据a 和b 的值，将它们输出在屏幕上。 定义两个整型变屋分别表示长方形的长和宽，从键盘上输入长和宽的值，将这两个值显 示 在屏幕上，并将长方形的面积和周长也显示在屏幕上。 定义一个浮点型变屋表示圆的半径，从键盘上输入该半径值，计算出圆的面积并输出在 屏 幕上。 求任意半径的球体积。球体枳的计算公式为：v = 定义一个浮点型变量表示一个人的身高(以厘米为单位)，计算并输出其黄金分割点的 位置 在哪？ 从键盘输入三角形的三边长a 、b 、c (假定输入保证了它们能构成三角形)，用公式求该 三 角形的面积。求三角形面积的公式:area=sqrt(s*(s-a)*(s-b)*(s-c)),其中s=(a+b+c)/2。 用“1符号在屏幕上输出一个形形状。显示形状类似下图： * 用“1符号在屏幕上输出一个形形状。显示形状类似下图: * 用“1符号在屏幕上输出一个“△”形形状。显示形状类似下图: * 从键盘上输入一个秒数，将其转换成对应的小时数、分钟数和秒数。例如，输入5000, 则输出应为“ 1小时23分钟20秒”。 从键盘上输入一个天数，将其转换成对应的年数、月数和天数(假设每年均为360天, 每月 均为30天)。例如：输入1000,则输出应为“ 2年9个月10天”。 人连东联路从联合路入II 到南关岭出II 全长11.3公里，全程限速70公里/小时，编写程 序，计算从联合路到南关岭最短的时间是多少分钟多少秒？ c = -(f-32) 从键盘上输入一个华氏温度，利用公式计算其摄氏温度。计算公式如下： 9 ' 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 目录 一、黄金分割法 二、二次插值法 三、最速下降法（阶梯法） 四、变尺度法 五、鲍威尔法 一、黄金分割法 #include〈stdio.h〉 ＃include〈math。h〉 #define r 0。618 #define f(x) x＊x+2*x golden(float,float，float）; main(） { float a，b，e; printf(”\n请输入区间和收敛精度：a,b,e\n”）; scanf(”％f,%f，％f",&a,&b，＆e); golden(a，b,e）; } golden(float a,float b，float e) { float y1,y2,a1，a2，A，Y; int n=0; a1=b-r＊（b-a）; a2=a+r*（b-a)； y1=f（a1）; y2=f（a2); printf("黄金分割法的搜索过程：”)； do { printf（”\n %d a=％f，b=%f,a1=%f,a2=％f，y1=％f，y2=%f”，n,a，b，a1，a2，y1,y2)； if（y1>=y2) ｛ a=a1； a1=a2； y1=y2; a2=a+r*(b-a)； y2=f(a2)； ｝ else ｛ b=a2； a2=a1； y2=y1; a1=b-r＊（b—a）； y1=f(a1)； ｝ n++; ｝while（fabs（（b-a）/b)〉=e｜｜fabs（（y2—y1）/y2）〉=e)； A=(a+b）/2； Y=f（A); printf("\n ％d a=％f，b=％f，a1=％f,a2=%f"，n,a，b，a1,a2）； printf（”\n结果:\n极值点及其函数值：A=%f，Y=%f\n”, A，Y)； } 二、二次插值法 ＃include"stdio.h” #include"math。h” ＃include"conio。h” void main（) { float*area（float a1，float p，float a[3])； float f（float x）; float ar，fr； float a1=10，p=0.01,e=0。000001; float pa［3］； area（a1，p，pa); a1=pa[0]； float a2=pa[1］; float a3=pa［2］; float f1=f(a1)； float f2=f（a2）； float f3=f（a3）； do ｛ ar=（（a3＊a3—a2*a2)＊f1+（a1*a1-a3*a3)*f2+（a2*a2—a1*a1)＊f3）; ar=ar/2/（(a3—a2)＊f1+(a1—a3）＊f2+（a2—a1）*f3)； fr=f(ar)； if（ar〉a2) ｛if（fr>f2) ｛a3=ar；f3=fr; }matlab黄金分割法
黄金分割法
三、黄金分割法——0.618法
黄金分割法,进退法,原理及流程图
黄金分割法python代码
优化设计黄金分割法试验报告
c语言用斐波那契数列求黄金分割比
黄金分割法、二次插值法C语言编程
斐波拉契数列
复合形法C语言程序
C语言编程练习题
机械优化设计C语言程序