```
import math

a = float(input("Enter the value of a: "))
b = float(input("Enter the value of b: "))
c = float(input("Enter the value of c: "))

# Calculate the discriminant
discriminant = b**2 - 4*a*c

# Calculate the potential solutions
if discriminant > 0:
    x1 = (-b + math.sqrt(discriminant)) / (2*a)
    x2 = (-b - math.sqrt(discriminant)) / (2*a)
    print("The quadratic equation has two real solutions:")
    print("x1 =", x1)
    print("x2 =", x2)
elif discriminant == 0:
    x = -b / (2*a)
    print("The quadratic equation has one real solution:")
    print("x =", x)
else:
    real_part = -b / (2*a)
    imaginary_part = math.sqrt(-discriminant) / (2*a)
    print("The quadratic equation has two complex solutions:")
    print("x1 =", real_part, "+", imaginary_part, "i")
    print("x2 =", real_part, "-", imaginary_part, "i")

```


This code prompts the user to input the values of `a`,` b`, and `c` in the quadratic equation `ax^2+bx+c=0`. It then calculates the discriminant and uses if-elif-else statements to determine the potential solutions based on its value. The output displays the solutions in a clear format, including both real and complex solutions if necessary.
``` นำเข้าคณิตศาสตร์ a = float(input("ป้อนค่าของ a: ")) b = float(input("ป้อนค่าของ b: ")) c = float(input("ป้อนค่าของ c: ")) # คำนวณ discriminant discriminant = b**2 - 4*a*c # คำนวณวิธีแก้ปัญหาที่เป็นไปได้หาก discriminant > 0: x1 = (-b + math.sqrt(discriminant)) / (2*a) x2 = (-b - math.sqrt(discriminant)) / (2*a) print("สมการกำลังสองมีสองคำตอบที่แท้จริง:") print("x1 =", x1) print("x2 =", x2) elif discriminant == 0: x = -b / (2*a) print("สมการกำลังสองมีวิธีแก้จริงวิธีเดียว:") print("x =", x) else: real_part = -b / (2*a) imaginary_part = math.sqrt(-discriminant) / (2*a) print("สมการกำลังสองมีสองคำตอบที่ซับซ้อน:") print("x1 =", real_part, "+", imaginary_part, "i") print("x2 = ", real_part, "-", imaginary_part, "i") ``` โค้ดนี้แจ้งให้ผู้ใช้ป้อนค่าของ `a`,` b` และ `c` ในสมการกำลังสอง `ax^2+bx+ ค=0`. จากนั้นจะคำนวณการแบ่งแยกและใช้คำสั่ง if-elif-else เพื่อกำหนดแนวทางแก้ไขที่เป็นไปได้ตามมูลค่าของมัน ผลลัพธ์จะแสดงโซลูชันในรูปแบบที่ชัดเจน รวมถึงโซลูชันจริงและซับซ้อนหากจำเป็น
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence