單一性下界

么正性確保矩陣和頂點被相同數量的記憶體覆蓋。每個儲存單元的單一資料類型簡化了其每個單獨函數的程式碼和操作。修剪選用參數（例如 3 個限制）可以更輕鬆地測試和驗證複雜的 Python 機制。

A.numerical_approx(digits = 3)
x.numerical_approx(digits = 3)

B = matrix_res(A, 10)
B.numerical_approx(digits = 3)

x_res = B*x
print()
print(x_res.numerical_approx(digits = 3))

• 隨機產生的輔助值矩陣允許使用矩陣遊戲的初始資料 (x[0]-x[6])
• 並沒有設定整個值數組，而是只設定了一些我們感興趣的值。就像生活中一樣，並不是所有的事情都有趣，只有部分玩家有趣

x[1] = -60
x[5] = -60
x[2] = 30
x[0] = 30
x[6] = 30

print()
for i in x:
    print('{0:8.2f}'.format(i), end = ' ') 
print()

x_res = B*x
x_res.numerical_approx(digits = 3)
print()
print(x_res.numerical_approx(digits = 3))

一旦聲明了數學函數並將其放置在程式碼頂部以便建立可以識別它們，該過程就很容易操作。線上彙編器雲端包含儲存變數和函數名稱的操作記憶體區塊。

結果的邏輯解釋：將隨機分佈的初始矩陣與玩家的數據相乘，經過多次迭代，獲勝策略的數量縮小。下面的兩行是贏得第一場比賽的機率（

以上是單一性下界的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！