太惭愧了。我把扩欧给忘了，加紧补救一下。 扩欧用来解决形如 \(ax+by=mg,g=gcd(a,b)\) 的特解 \(x,y\) 的算法。首先我们知道假如我们求出了 \(x',y'\) 满足 \(ax'+by'=g\) ，那么必然有特解 \(x=mx',y=my'\) ，于是就把问题一般化了。 考虑欧几里得辗转相除法最后肯定会有 \(a=g,b=0\)
【以下内容仅为本人在学习中的所感所想，本人水平有限目前尚处学习阶段，如有错误及不妥之处还请各位大佬指正，请谅解，谢谢！】 引言 前一篇文章（有关动态规划 - PaperHammer - 博客园 (cnblogs.com)）我们探讨了动态规划及其分析方法，但在做题或面试时往往会需要我们对空间或时间进行优化，尤其
在数论中，裴蜀等式（英语：Bézout’s identity）或贝祖定理（Bézout’s lemma）是一个关于最大公约数（或最大公约式）的定理。裴蜀定理得名于法国数学家艾蒂安·裴蜀，说明了对任何整数a、b和它们的最大公约数d，关于未知数x和y的线性丢番图方程（称为裴蜀等式）： ax + by = m 有整数解时当且仅当m是d的
牛顿迭代法 求近似解 概念 牛顿法又称为牛顿-拉弗森方法，它是一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法。方法使用函数\(f(x)\)的泰勒级数的前面几项来寻找方程\(f(x)=0\)的根。 注意：牛顿法只能逼近解，不能计算精确解。 原理 利用泰勒公式，在\(x_0\)处展开，展开到一阶，即： \[f(x)=f(x_0
动态规划的解题步骤 1 定义状态。 2 寻找状态转移方程。 3 前两步联立，计算出所需要的值。 根据数学归纳法的三步走，我们试着证明一下第一种状态转移方程是正确的，也就是自上而下的状态转移方式。 第一步，我们已知在这种状态转移方式中，第一个阶段中的所有 dp 值都可以轻松获得
消元法： 首先用初等变换化线性方程组为阶梯型方程组，把最后的一些恒等式“0=0”（如果存在的话）去掉。 如果剩下的方程当中最后的一个等式是零等于一非零的数，那么方程组无解，否则有解。 在有解的情况下，如果阶梯型方程组中方程的个数 r 等于未知量的个数 s，那么方程组有唯一解。 如果阶
今天上午九点来到实验室进行自习，去力扣上刷了两个题目，第一次在力扣上刷题有点不太习惯，今天刷的题目是下面这道题； 53. 最大子数组和 难度简单4567收藏分享切换为英文接收动态反馈 给你一个整数数组 nums ，请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大
[算法] 牛顿递归 背景：求方程的根，在根的一次取一点做切线，切线与x的交点为x1 ，x1与函数交点继续做切线得到x2，当n足够大的时候xn无限逼近与方程的根。 举例n开3次方 过程： 通过方程构造函数x^3-0 = f(x) 选取一点x1做切线 k = f'(x1) = 3·x1^2 b = f(x1) - kx1 当y = 0 时 x
文章目录 一、卷积 与 " 线性常系数差分方程 "二、使用 matlab 求解 " 线性常系数差分方程 " 一、卷积 与 " 线性常系数差分方程 " " 线性常系数差分方程 " 不能使用 卷积函数 conv 函数进行求解 , 因为卷积的右侧没有 y
目录 1. 强化学习的agent-environment接口模型 2. 马尔科夫决策过程 MDP：Markov Decision Process 3. 回报 return 4. 价值函数及贝尔曼方程 5. 其它 6. 主要公式 MDP动力学函数 回报 价值函数 贝尔曼方程 贝尔曼最优方程 1. 强化学习的agent-environment接口模型
矩阵相关概念 线性相关与线性无关 \[c_1u_1 + c_2u_2 + ... + c_nu_n = 0 \]其中可以有这样一组解： \[c_1 = c_2 = ... = c_n = 0 \]若只有这样一种解 则认为 \(u_1, u_2, ... ,u_n\) 线性无关 若有0以外的解 则认为线性相关 奇异矩阵 \[Ax = 0 \]等价于 \[a_1x_1 + a_2x_2 + ...
任意方程求根 全文目录 （博客园）机器学习 （Github）MachineLearning Math 1.简介 方程和函数是代数数学中最为重要的内容之一，从初中直到大学，我们都在研究着方程与函数，甚至我们将图形代数化，从而发展出了代数几何、解析几何的内容。而在方程与函数中，我们研究其性质最多的，往往就是方程的根
Description 下面程序的功能是采用弦截法求方程 x^3- 11.1x^2+38.8x-41.77=0 的根。其中函数root用来求区间（x1,x2）的实根。 请将程序补充完整。 #include<stdio.h> double root(double,double); int main() { double x1,x2,ans; scanf("%lf%lf",&x1,&x2); ans=root(x1,x2);
BZOJ 3714 Kuglarz 非常玄学的一道题....到现在还没理解为什么是最小生成树的题... 这里就从另一个角度解析题目，首先题目中每个杯子中是否藏有球可以视为0/1，而我们询问的一个区间的奇偶可以看做是若干个变量相异或的和，而每个变量的意义就是该杯子下是否藏有求0/1.那么我们的目的是
代数黎卡提方程通常会在求解最优控制时有所应用，比如LQR控制。 标准形式有以下两种： 1.连续代数黎卡提方程： 2.离散代数黎卡提方程： 其中P是未知量，A、B、Q、R为已知量。 离散代数黎卡提方程可以迭代求解。 matlab代码如下： clear all;close all;clc; A = [0.8 0.3;-0.6 0]; B = [
对于某些线性回归问题，正规方程会给我们一个更好的方法，来求得参数 θ \theta θ的最优值 到目前为止，我们都在使用梯度下降算法，我们使用这种迭代算法，经过很多步，也就是梯度下降的多次迭代，来
《【喜报】未来顶流期刊《数学与自然》第二卷启动了》 https://tieba.baidu.com/p/7703199280 已经下载 论文 pdf 并看了 。 因为 不了解 Dirac 方程， 英文也不熟， 泛泛的看了一下， 主要 看了两个地方 。 “ Dirac 方程 可以变换为 一些 函
椭圆的标准方程准确来说是在这个位置摆放的椭圆的方程。 图中的 \(C\) 是一个动点，椭圆的一个定义是，\(|AC|+|BC|=定值\)，一般设这个定值为 \(2a\)。 \(|AB|\) 称为焦距，一般设为 \(2c\)。 一般设一个 \(b=\sqrt{a^2-c^2}\)，可以看出在图中所示的位置 \(|CD|=b\)。 很容易可以看出 \(b
#include <iostream> #include<algorithm> #include<cstring> using namespace std; double a,b,c,d; double f(double x){ return a*x*x*x+b*x*x+c*x+d; } void bs(double l,double r){ if((r-l)<=0.001){ printf("%.2lf ",l); return;
题目描述 有形如：a x^3 + b x^2 + c x + d = 0 这样的一个一元三次方程。给出该方程中各项的系数（a,b,c,d 均为实数），并约定该方程存在三个不同实根（根的范围在 −100 至 100 之间），且根与根之差的绝对值 ≥1。要求由小到大依次在同一行输出这三个实根(根与根之间留有空格)，并精确到小数
两只青蛙在网上相识了，它们聊得很开心，于是觉得很有必要见一面。它们很高兴地发现它们住在同一条纬度线上，于是它们约定各自朝西跳，直到碰面为止。可是它们出发之前忘记了一件很重要的事情，既没有问清楚对方的特征，也没有约定见面的具体位置。不过青蛙们都是很乐观的，它们觉得只要一
求最优子问题，动态规划和其它遍历算法（如深/广度优先搜索）都是将原问题拆成多个子问题然后求解。他们之间最本质的区别是，动态规划保存子问题的解(使用dp[])，避免重复计算。 动态规划的题型丰富多样，没有规律可循。但是它们的思想是一样的，这里给出作者总结的做题四个步骤，适用于所有动态
计算电磁参考数目：ppt（相关ppt见上传资料） 计算电磁学包括有限差分法，有限元法，时域有限差分法，矩量法。 首先是有限差分法 有限差分法主要解决静态电磁场问题。它的思路是根据已知静态边值求解内部的场分布。将定解区域离散化为网格离散节点的集合，并以各离散点上的函数差商来近似
选择性必修第一册同步拔高，难度3颗星！ 模块导图 知识剖析 1 圆的定义 平面内到一定点的距离等于定长的点的集合叫圆，定点为圆心，定长为圆的半径.**** 2 圆的方程 (1) 标准方程 \((x-a)^2+(y-b)^2=r^2\)，圆心\((a ,b)\)，半径为\(r\). (2) 一般方程 \(x^2+y^2+D x+E y+F=0 (D^2+E^2
