Texas Instruments voyage 200 User Manual - Page 798

CubicReg, number of equations, and all other variables

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You can also include solution variables that do not appear in the equations. These solutions show how families of solutions might contain arbitrary constants of the form @k, where k is an integer suffix from 1 through 255. The suffix resets to 1 when you use ClrHome or ƒ 8:Clear Home. For polynomial systems, computation time or memory exhaustion may depend strongly on the order in which you list solution variables. If your initial choice exhausts memory or your patience, try rearranging the variables in the equations and/or varOrGuess list. cSolve(u_ù v_ì u_=v_ and v_^2=ëu_,{u_,v_,w_}) ¸ u_=1/2 + 23øi and v_=1/2 ì 23øi and w_=@1 or u_=1/2 ì 23øi and v_=1/2 + 23øi and w_=@1 or u_=0 and v_=0 and w_=@1 If you do not include any guesses and if any equation is non-polynomial in any variable but all equations are linear in all solution variables, cSolve() uses Gaussian elimination to attempt to determine all solutions. cSolve(u_+v_=e^(w_) and u_ì v_= i, {u_,v_}) ¸ u_= e w_ 2 +1/2øi and v_= ew_ì i 2 If a system is neither polynomial in all of its variables nor linear in its solution variables, cSolve() determines at most one solution using an approximate iterative method. To do so, the number of solution variables must equal the number of equations, and all other variables in the equations must simplify to numbers. cSolve(e^(z_)=w_ and w_=z_^2, {w_,z_}) ¸ w_=.494... and z_=ë.703... A non-real guess is often necessary to determine a non-real solution. For convergence, a guess might have to be rather close to a solution. cSolve(e^(z_)=w_ and w_=z_^2, {w_,z_=1+ i}) ¸ w_=.149... + 4.891...øi and z_=1.588... + 1.540...øi CubicReg MATH/Statistics/Regressions menu CubicReg list1, list2[, [list3] [, list4, list5]] In function graphing mode. Calculates the cubic polynomial regression and updates all the statistics variables. All the lists must have equal dimensions except for list5. {0,1,2,3}! L1 ¸ {0,2,3,4}! L2 ¸ CubicReg L1,L2 ¸ ShowStat ¸ list1 represents xlist. list2 represents ylist. list3 represents frequency. list4 represents category codes. list5 represents category include list. Note: list1 through list4 must be a variable name or c1-c99 (columns in the last data variable shown in the Data/Matrix Editor). list5 does not have to be a variable name and cannot be c1-c99 . ¸ regeq(x)"y1(x) ¸ NewPlot 1,1,L1,L2 ¸ ¥% {0 1 2 3} {0 2 3 4} Done Done Done 800 Appendix A: Functions and Instructions

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  • 940
  • 941
  • 942
  • 943
  • 944
  • 945
  • 946
  • 947
  • 948
  • 949
  • 950
  • 951
  • 952
  • 953
  • 954
  • 955
  • 956
  • 957
  • 958
  • 959
  • 960
  • 961
  • 962
  • 963
  • 964
  • 965
  • 966
  • 967
  • 968
  • 969
  • 970
  • 971
  • 972
  • 973
  • 974
  • 975
  • 976
  • 977
  • 978
  • 979
  • 980
  • 981
  • 982
  • 983
  • 984
  • 985
  • 986
  • 987
  • 988
  • 989
  • 990
  • 991
  • 992
  • 993
  • 994
  • 995
  • 996
  • 997
  • 998
  • 999
  • 1,000
  • 1,001
  • 1,002
  • 1,003
  • 1,004
  • 1,005
  • 1,006
  • 1,007
  • 1,008

800
Appendix A: Functions and Instructions
You can also include solution variables that do
not appear in the equations. These solutions
show how families of solutions might contain
arbitrary constants of the form @
k
, where
k
is an
integer suffix from 1 through 255.
The suffix
resets to 1 when you use
ClrHome
or
ƒ
8:Clear Home
.
For polynomial systems, computation time or
memory exhaustion may depend strongly on the
order in which you list solution variables. If your
initial choice exhausts memory or your patience,
try rearranging the variables in the equations
and/or
varOrGuess
list.
cSolve(u_
ù
v_
ì
u_=v_ and
v_^2=
ë
u_,{u_,v_,w_})
¸
u_=1/2 +
3
2
ø
i
and v_=1/2
ì
3
2
ø
i
and w_=@1
or
u_=1/2
ì
3
2
ø
i
and v_=1/2 +
3
2
ø
i
and w_=@1
or u_=0 and v_=0 and w_=@1
If you do not include any guesses and if any
equation is non-polynomial in any variable but all
equations are linear in all solution variables,
cSolve()
uses Gaussian elimination to attempt to
determine all solutions.
cSolve(u_+v_=
e
^(w_) and u_
ì
v_=
i
, {u_,v_})
¸
u_=
e
w_
2
+1/2
ø
i
and v_=
e
w_
ì
i
2
If a system is neither polynomial in all of its
variables nor linear in its solution variables,
cSolve()
determines at most one solution using
an approximate iterative method. To do so, the
number of solution variables must equal the
number of equations, and all other variables in
the equations must simplify to numbers.
cSolve(
e
^(z_)=w_ and w_=z_^2, {w_,z_})
¸
w_=.494… and z_=
ë
.703…
A non-real guess is often necessary to determine
a non-real solution. For convergence, a guess
might have to be rather close to a solution.
cSolve(
e
^(z_)=w_ and w_=z_^2, {w_,z_=1+
i
})
¸
w_=.149… + 4.891…
ø
i
and
z_=1.588… + 1.540…
ø
i
CubicReg
MATH/Statistics/Regressions menu
CubicReg
list1
,
list2
[
,
[
list3
] [
,
list4
,
list5
]
]
Calculates the cubic polynomial regression and
updates all the statistics variables.
All the lists must have equal dimensions except
for
list5
.
list1
represents xlist.
list2
represents ylist.
list3
represents frequency.
list4
represents category codes.
list5
represents category include list.
Note:
list1
through
list4
must be a variable name
or c1–c99 (columns in the last data variable
shown in the Data/Matrix Editor).
list5
does not
have to be a variable name and cannot be c1–c99
.
In function graphing mode.
{0,1,2,3}
!
L1
¸
{0 1 2 3}
{0,2,3,4}
!
L2
¸
{0 2 3 4}
CubicReg L1,L2
¸
Done
ShowStat
¸
¸
regeq(x)
"
y1(x)
¸
Done
NewPlot 1,1,L1,L2
¸
Done
¥%