单一性下界

幺正性确保矩阵和顶点被相同数量的内存覆盖。每个存储单元的单一数据类型简化了其每个单独函数的代码和操作。修剪可选参数（例如 3 个限制）可以更轻松地测试和验证复杂的 Python 机制。

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))

• 随机生成的辅助值矩阵允许使用矩阵游戏的初始数据 (x[0]-x[6])
• 并没有设置整个值数组，而是仅设置了一些我们感兴趣的值。就像生活中一样，并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))

一旦声明了数学函数并将其放置在代码顶部以便构建可以识别它们，该过程就很容易操作。在线汇编器云包含存储变量和函数名称的操作内存块。

结果的逻辑解释：将随机分布的初始矩阵与玩家的数据相乘，经过多次迭代，获胜策略的数量缩小。下面的两行是赢得第一场比赛的概率（

以上是单一性下界的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！