求出方程ax^2+bx+c=0的实根

2023-10-25 16:10
文章标签 方程 bx ax 实根

本文主要是介绍求出方程ax^2+bx+c=0的实根,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

代码

/*01.
02.*程序的版权和版本声明部分
03.*Copyright(c)2017,陕西科技大学镐京学院
04.*All rightsreserved.
05.*文件名称:
06.*作者:郑伟哲
07.*完成日期:2017年5月13日
08.*版本号:v1.0
09.*输入描述:
10.*问题描述:求出方程ax^2+bx+c=0的是根 
11.           需要对b^2-4ac判定 
12.做了这题的心得
13.有哪些不明白
14.运行状况:
15.*/
#include<stdio.h>
#include<math.h>//程序中要调用求平方根函数sqrt
int main()
{double a,b,c,disc,x1,x2,p,q;//disc是判别式sqrt(b*b-4ac)scanf("%lf%lf%lf",&a,&b,&c);disc=b*b-4*a*c;if(disc<0)printf("this equation hasn't real roots\n");else{p=-b/(2.0*a);q=sqrt(disc)/(2.0*a);x1=p+q;x2=p-q;printf("real roots:\nx1=%7.2f\nx2=%7.2f\n",x1,x2);} return 0;} 

运行结果

心得

有些实践还得多练,

这篇关于求出方程ax^2+bx+c=0的实根的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/283686

相关文章

【生成模型系列(初级)】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂【通俗理解】

【通俗理解】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂 关键词提炼 #嵌入方程 #自然语言处理 #词向量 #机器学习 #神经网络 #向量空间模型 #Siri #Google翻译 #AlexNet 第一节:嵌入方程的类比与核心概念【尽可能通俗】 嵌入方程可以被看作是自然语言处理中的“翻译机”,它将文本中的单词或短语转换成计算机能够理解的数学形式,即向量。 正如翻译机将一种语言

OpenGL/GLUT实践:流体模拟——数值解法求解Navier-Stokes方程模拟二维流体(电子科技大学信软图形与动画Ⅱ实验)

源码见GitHub:A-UESTCer-s-Code 文章目录 1 实现效果2 实现过程2.1 流体模拟实现2.1.1 网格结构2.1.2 数据结构2.1.3 程序结构1) 更新速度场2) 更新密度值 2.1.4 实现效果 2.2 颜色设置2.2.1 颜色绘制2.2.2 颜色交互2.2.3 实现效果 2.3 障碍设置2.3.1 障碍定义2.3.2 障碍边界条件判定2.3.3 障碍实现2.3.

R语言结构方程模型分析与实践技术应用

结构方程模型(Sructural Equation Model)是一种建立、估计和检验研究系统中多变量间因果关系的模型方法,它可以替代多元回归、因子分析、协方差分析等方法,利用图形化模型方式清晰展示研究系统中变量间的因果网络关系,是近年来地学、生态、进化、环境、医学、社会、经济领域中应用十分广泛的统计方法。然而,自Wright在1920年美国科学院院刊(PNAS)提出第一个通径/路径(Pa

解决ax+by=c,不定方程(扩展欧几里得)

首先有几个定理我们需要知道,在这里我也会一一证明。 —————————————————————————————————————— 定理1:gcd(a,b)==gcd(b,a%b);这个是欧几里得提出并证明的。 (%是取余的意思,在数学中 可用mod表示); 以下是证明过程 —————————————————————————————————————— 令a = k * b + r; (k

Python案例 | 使用四阶龙格-库塔法计算Burgers方程

使用四阶龙格-库塔法计算Burgers方程 引言求解过程完整代码 引言 Burgers方程产生于应用数学的各个领域,包括流体力学、非线性声学、气体动力学和交通流。它是一个基本的偏微分方程,可以通过删除压力梯度项从速度场的Navier-Stokes方程导出。对于黏度系数较小的情况( ν = 0.01 / π \nu = 0.01/ \pi ν=0.01/π),Burgers方程会

强化学习深入学习(一):价值函数和贝尔曼方程

文章目录 0. 引言1. 回报(Return)2. 价值函数(Value Function)3. 贝尔曼期望方程(Bellman Expectation Equation)4. 贝尔曼最优方程(Bellman Optimality Equation)总结 0. 引言 强化学习(Reinforcement Learning, RL)是一种机器学习方法,通过与环境的交互来学习如何

数论 - n元线性同余方程的解法

note:n元线性同余方程因其编程的特殊性,一般在acm中用的很少,这里只是出于兴趣学了一下 n元线性同余方程的概念:   形如:(a1*x1+a2*x2+....+an*xn)%m=b%m           ..................(1) 当然也有很多变形,例如:a1*x1+a2*x2+...+an*xn+m*x(n+1)=b.这两个都是等价的。 判断是否有解:

Ferrari求解四次方程

参考: 1) https://proofwiki.org/wiki/Ferrari’s_Method#google_vignette 2)https://blog.csdn.net/qq_25777815/article/details/85206702

[3.2] 机器人连杆变换和运动学方程

本节首先推导相邻两连杆坐标系之间的变换矩阵,然后将这些变换矩阵依次相乘,得到操作臂的运动学方程。该方程表示末端连杆相对于基座的位姿关系,是各关节变量的函数。 连杆坐标系{i}与{i-1}通过四个参数、、、联系起来,因此坐标系{i}相对于{i-1} 的齐次变换矩阵T,通常也是连

7-8 h0056. 不定方程求解

//23计科的同学们,能不能先学一下思路再自己写一下代码? 给定正整数a,b,c。求不定方程 ax+by=c 关于未知数x和y的所有非负整数解组数。 输入格式: 多行,每行包含三个正整数a,b,c,两个整数之间用单个空格隔开。每个数均不大于1000。 输出格式: 多行,每行一个整数,即不定方程的非负整数解组数。 输入样例: 2 3 18 输出样例: 4 #include<bi