背景 据说是高斯发明的 考虑从六年级开始学的多项式相乘,需要将所有项相乘并打开,时间复杂度\(O(n^2)\).FFT能在\(O(nlogn)\)时间复杂度内解决这一问题.由于整数可以被拆成系数与进制幂之积的和,所以大整数乘法也可以用FFT加速. 表示法 一种显然的加速方式:在学习拉格朗日插值的过
https://www.cnblogs.com/louisanu/p/13285394.html 1 正交多项式的定义# 1.1 正交多项式定义# 定义： 一个多项式序列 pn(x)∞n=0pn(x)n=0∞，其阶数为 [pn(x)]=n[pn(x)]=n ，对于每一个 nn，这个多项式序列在开区间 (a,b)(a,b) 上关于权函数 w(x)w(x) 正交，如果： ∫baw(x)pm(x
R中帮助文件对“ployroot”的解释是“Find zeros of a real or complex polynomial”，翻译过来是“多项式系数递增的向量”。可能有些抽象，下面用几个例子帮助大家理解ployroot函数的用法。 我们设要求解的方程为x2(x的平方)+2x+1=0,按照x的次数由小到大进行排列为1+2x+x2=0,则
题目地址 思路：假定我们已经得到了k的值，那么最终的 \(f_i\) 中必然有一个值等于 \(k*max(v)\) 而且必然是 \(f_i\) 的最大值，那就好做了，找到 \(v_i\) 和 \(f_i\) 的最大值，除一下k就出来了，现在要验证这个k是否合法，也就是我要根据这个k，算出买k个物品，对于每种模数价格的价值最大值是否
题目 实现n次拉格朗日插值多项式L(x)的计算，插值函数原型为int lagPolynomial(int n, double* X, double* Y, double* a),其中X为插值节点数组$x_0$ 实现 拉格朗日插值多项式可表示为，\(L(x)=\sum_{j=0}^{n} y_jl_j(x)\) [1]中给出拉格朗日基函数的形式，考虑\(l_0(x)\) \[l_0(x)=(\fr
前言 DP 所要解决的是多阶段决策问题，它利用递归的思想，将规模为 \(n\) 的问题转化为规模较小的问题，直到转化为小到能够直接求解的子问题。通常来说这样做时间复杂度是指数级的，但是如果所有不同的子问题的数目是多项式级别，那么多项式时间就可以解决这个问题，这就是 dp 的本质。 DP 有
学习C语言的同学相信都会遇到这个题目，在数据结构课上他是一个非常经典题目，通常来说人们都是用链表的知识来实现的，今天给大家介绍一个用数组实现的方法。 先来看题目 用链表表示多项式，并实现多项式的加法运算 输入格式: 输入在第一行给出第一个多项式POLYA的系数和指数，并以0,0 结
问题描述： 利用单链表实现两个多项式【指数降次输入】的求和、相乘运算。 输入、输出样例： 样例说明： 输入共分两行，每一行分别代表对应的多项式，两行的第一个数字代表该多项式的项数，之后每两个数字为一组，前者为系数，后者为指数，输入时指数降次排序。 输出
北大数学分析习题集05.01.09勒让德多项式在 (-1,1)上有n个互异零点!
写在前面 之前我已经介绍了有关代数学第一部分域扩张的简单总结, 今天重新听了一遍老师的复习课, 对之前内容的理解又有了加深, 所以赶紧趁热打铁总结一下, 增加一些高等代数中的有关概念, 以及域扩张中的一些基本定理的证明. 高等代数补充概念 零化多项式: 设
#include <cstdio> #include <iostream> #define re register using namespace std; typedef long long LL; const int N = 3e5 + 5, P = 998244353, g = 3; int rev[N], n; LL a[N], b[N], c[N]; inline int fpow(LL x, int y) { LL res = 1; for(; y; y &g
一元多项式求和 要求&&实现流程代码实现 要求&&实现流程 代码实现 #include<iostream> using namespace std; typedef struct LinkNode { int cofe;//系数 int exp;//次方 struct LinkNode* next; }LinkList,LinkNode; //初始化链表 void initLinkList(LinkList
神经网络与深度学习（更新至第6讲 循环神经网络）_哔哩哔哩_bilibili 注解： 1.非线性的问题加入用线性方程去拟合，那会出现欠拟合的情况。 2.解决办法就是用Ф(X)代替X，如下图： 注解： 1.依然可以把多项式回归模型写成线性的形式，此时可以利用线性回归的最小二乘
快速傅里叶变换（FFT） FFT 是之前学的，现在过了比较久的时间，终于打算在回顾的时候系统地整理一篇笔记，有写错的部分请指出来啊 qwq。 卷积 卷积、旋积或褶积（英语：Convolution）是通过两个函数 \(f\) 和 \(g\) 生成第三个函数的一种数学算子。 定义 设 \(f,g\) 在 \(R1\) 上可积，那
说明 主要来源于算法导论 p类问题 就是能在多项式时间内解决的问题 np类问题 就是能在多项式时间内验证解的问题 p类问题也是np类问题 npc问题 所有np问题都能规约到该问题的问题，并且是一个np问题 hp-hard问题 所有np问题都能规约到该问题的问题，并且不是一个np问题 p != np？ 只要能
输入格式: 以指数递降方式输入多项式非零项系数和指数（绝对值均为不超过 1000 的整数）。数字间以空格分隔。 输出格式: 以与输入相同的格式输出导数多项式非零项的系数和指数。数字间以空格分隔，但结尾不能有多余空格。注意“零多项式”的指数和系数都是 0，但是表示为 0 0。 输入
多项式回归 多项式回归(Polynomial Regression)是研究一个因变量与一个或多个自变量间多项式的回归分析方法。如果自变量只有一个时，称为一元多项式回归；如果自变量有多个时，称为多元多项式回归。 一元m次多项式回归方程 二元二次多项式回归方程 在一元回归分析中，如果依变
突然想起来好久没刷数据结构了，然后打开了PTA…… 做到一道好像做过的题，都写到树了链表还是没写上来…… 不写题还是不行…… 题目 代码 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; void inputMultinomial(int n,int a[]) //输入多项式 { for(int i=0;i<n;i++)
在Stake Overflow里面有人讨论过这个问题，当我们用Opencv和halcon一起编程序的时候，需要考虑两者参数的不同，现在碰到的问题就是，我在已经知道内参矩阵的前提之下，想要求出外参矩阵，而内参是用halcon求出来的，vs中想用opencv写标定外参的程序，两者的参数表达方式不一样。 c++ - HALC
一.对Java的看法 这一学期刚接触Java课程，假期时间就听说这学期要学，但是自制力有点差，想着假期去了解一下Java却没有实现。学习了一个月了感觉Java和C语言有很多共同之处，学起来相对不是很吃力（有了C语言的基础）。 Java有类的概念，刚开始学最难理解的就是对类的调用以及public、privat
11_支持向量机SVM（Support vector machine） 在这一章，我们将深入学习大名鼎鼎的支撑向量机SVM。我们将从线性SVM开始，理解SVM的思路，进而深入理解SVM解决非线性问题的方式——核函数。 我们将重点学习两个最重要的核函数：多项式核和径向基函数核。我们更会使用真实的数据集实验，看到
多项式（polynomial） 题目大意: 给出一个 n 次多项式 \(f(x)=\sum_{i=0}^na_ix^i\) 对于\(k ≤ x ≤ k + l − 1\) 的\(l\) 个\(x\)，分别求出\(f(x)\) 的值。由于答案可能会很大，你只需:输出\(f(x) \space mod \space 10^m\)的结果。 第一行共四个整数\(n, k, l,m\)，中间用一个空格隔
https://www.cnblogs.com/zhicungaoyuan-mingzhi/p/12859769.html 在MATLAB中polyfit函数是用来进行多项式拟合的。其数学原理是基于最小二乘法进行拟合的。具体使用语法是： p = polyfit(x,y,n);% 其中x,y表示需要拟合的坐标点，大小需要一样； n表示多项式拟合的次数。% 返回值p表示
如何计算CRC码？ 1.把选定的生成多项式转化为二进制数（假设为k位）； 2.在原数据帧后面加上（k-1）个0； 3.加了0后的帧用“模2除法”除以上面的二进制数，得到的余数就是CRC校验码； 模二除法是怎么除的？ 在除的过程中使用异或运算，相同为0，不同为1。 在模2除法中只关心当前阶段的最高位，因此不
Stochastic Expansion Method主要分为：多项式混沌展开和随机配点法，该方法实质上是对随机变量构建一个代理模型，只不过该代理模型也具有随机性，不确定性分析直接在该代理模型上开展。 1. 多项式混沌展开方法概述 Polynomial Chaos Expansions， PCE方法以Ploynomial chaos多项式混沌理论
