二 次 方程式 虚数 解
2422日であることが分かっている。 現在採用されている グレゴリオ歴 では、 基準となる日数を365日として、西暦年が 4で割り切れたら +1 日 (4年に1度の+1日調整、すなわち 1年あたり +1/4 日の調整) 100で割り切れたら -1日(100年に1度の-1日調整、すなわち 1年あたり -1/100 日の調整) 400で割り切れたら +1日(400年に1度の+1日調整、すなわち 1年あたり +1/400 日の調整) のルールで調整し、平均的な1年の長さが、実際と非常に近い、$365 + \frac{1}{4} - \frac{1}{100} + \frac{1}{400} = 365. 2425$ 日となるように工夫されている。 そして、うるう年とは、『調整日数が 0 日以外』であるような年のことである。 ただし、『調整日数が0日以外』は、『4で割り切れる または 100で割り切れる または 400で割り切れる』を意味しないことに注意。 何故なら、調整日数が +1-1=0 となる組み合わせもあるからである。 詳しくは、 暦の計算の基本事項 を参照のこと。 剰余 yが4で割り切れるかどうかを判断するには、 if year%4 == 0: ・・・ といった具合に、整数の剰余を計算する演算子 % を使えばよい。たとえば 8%4 は 0 を与え、 9%4 は 1 、 10%4 は 2 を与える。 (なお、負の数の剰余の定義は言語処理系によって流儀が異なる場合があるので、注意が必要である。) 以下に、出発点となるひな形を示しておく: year = int(input("year? Python - 二次方程式の解を求めるpart2｜teratail. ")) if....?????... 発展:曜日の計算 暦と日付の計算 の説明を読んで、西暦年月日(y, m, d)を入力すると、 その日の曜日を出力するプログラムを作成しなさい。 亀場で練習:三角形の描画(チェック機能付き) 以前に作成した三角形の描画プログラム を改良し、 3辺の長さa, b, cを与えると、三角形が構成可能な場合は、 直角三角形ならば白、鋭角三角形ならば青、鈍角三角形ならば赤色で、亀場に描くプログラムを作成しなさい。 また、もし三角形が構成できない場合は、"NO SUCH TRIANGLE" と亀場に表示するようにしなさい。 ヒント: 線分の色を変えるには、 pd() でペンを下ろす前に col() 関数を呼び出す。 色の使用について、詳しくは こちらのページ を参照のこと。 また、亀場に文字列を描くには say("ABCEDFG... ") 関数を使う。
Python - 二次方程式の解を求めるPart2｜Teratail
\( D = 0 \) で特性方程式が重解を持つとき が重解 \( \lambda_{0} \) を持つとき, \[y_{1} = e^{ \lambda_{0} x} \notag\] は微分方程式\eqref{cc2nd}を満たす解である. したがって, \( y_{1} \) に任意定数 \( C \) を乗じた \( C e^{ \lambda_{0} x} \) も微分方程式\eqref{cc2nd}を満たす解である. 情報基礎 「Pythonプログラミング」（ステップ３・選択処理）. ところで, 2階微分方程式の一般解には二つの任意定数を含んでいる必要があるので, \( y_{1} \) 以外にも別の基本解を見つけるか, \( y_{1} \) に 補正 を加えることで任意定数を二つ含んだ解を見つけることができれば良い. ここでは後者の考え方を採用しよう. \( y_{1} \) に乗じる \( C \) を定数ではなく, \( x \) の関数 \( C(x) \) とみなし, \[y = C(x) e^{ \lambda_{0} x} \label{cc2ndjukai1}\] としよう. いま, われわれの希望としてはこの \( C(x) \) を適切に選ぶことで, \( C(x)e^{\lambda_{0}x} \) が微分方程式\eqref{cc2nd}の解であり, かつ, 二つの任意定数を含んでくれていれば都合がよい. そして, 幸運なことにこの試みは成功する.
情報基礎 「Pythonプログラミング」（ステップ３・選択処理）
aX 2 + bX + c = 0 で表される一般的な二次方程式で、係数 a, b, c を入力すると、X の値を求めてくれます。 まず式を aX 2 + bX + c = 0 の形に整理して下さい。 ( a, b, c の値は整数で ) 次に、a, b, c の値を入力し、「解く」をクリックして下さい。途中計算を表示しつつ解を求めます。 式が因数分解ができるものは因数分解を利用、因数分解できない場合は解の公式を利用して解きます。 解が整数にならない場合は分数で表示。虚数解にも対応。
2階線形(同次)微分方程式 \[\frac{d^{2}y}{dx^{2}} + P(x) \frac{dy}{dx} + Q(x) y = 0 \notag\] のうち, ゼロでない定数 \( a \), \( b \) を用いて \[\frac{d^{2}y}{dx^{2}} + a \frac{dy}{dx} + b y = 0 \notag\] と書けるものを 定数係数2階線形同次微分方程式 という. この微分方程式の 一般解 は, 特性方程式 と呼ばれる次の( \( \lambda \) (ラムダ)についての)2次方程式 \[\lambda^{2} + a \lambda + b = 0 \notag\] の判別式 \[D = a^{2} – 4 b \notag\] の値に応じて3つに場合分けされる. その結論は次のとおりである. \( D > 0 \) で特性方程式が二つの 実数解 \( \lambda_{1} \), \( \lambda_{2} \) を持つとき 一般解は \[y = C_{1} e^{ \lambda_{1} x} + C_{2} e^{ \lambda_{2} x} \notag\] で与えられる. \( D < 0 \) で特性方程式が二つの 虚数解 \( \lambda_{1}=p+iq \), \( \lambda_{2}=p-iq \) ( \( p, q \in \mathbb{R} \))を持つとき. \[\begin{aligned} y &= C_{1} e^{ \lambda_{1} x} + C_{2} e^{ \lambda_{2} x} \notag \\ &= e^{px} \left\{ C_{1} e^{ i q x} + C_{2} e^{ – i q x} \right\} \notag \end{aligned}\] で与えられる. または, これと等価な式 \[y = e^{px} \left\{ C_{1} \sin{\left( qx \right)} + C_{2} \cos{\left( qx \right)} \right\} \notag\] \( D = 0 \) で特性方程式が 重解 \( \lambda_{0} \) を持つとき \[y = \left( C_{1} + C_{2} x \right) e^{ \lambda_{0} x} \notag\] ただし, \( C_{1} \), \( C_{2} \) は任意定数とした.