浅谈不动点法在数列中的应用 不动点法(fixed point method)是解方程的一种一般方法，对研究方程解的存在性、唯一性和具体计算有重要的理论与实用价值。数学中的各种方程，诸如代数方程、微分方程和积分方程等等，均可改写成 \(x=f(x)\) 的形式。 不动点法在解释线性空间，动态规划以及
Relaxed_LCMDCBD是近期主流求解器。其中本身具有导出proof证明UNSAT的相应代码。可以按照以下步骤激活相应代码，求解的同时输出相应drup格式的文件。 复活输出drup文件输出的代码1.在main.c文件头部设置 BoolOption drup 为 true StringOption drup_file 为 自定义的固定
题目链接：https://www.luogu.com.cn/problem/P1024 试题分析： 三个答案都在[-100,100]范围内，两个根的差的绝对值>=1,保证了每一个大小为1的区间里至多有1个解，也就是说当区间的两个端点的函数值异号时区间内一定有一个解，同号时一定没有解。那么我们可以枚举互相不重叠的每一个长度为1
以0.01精度在[-100,100]枚举根。 #include<iostream> #include<iomanip> int main() { double a,b,c,d; std::cin>>a>>b>>c>>d; for(double x=-100.0;x<=100.0;x+=0.01) { double f=a*x*x*x+b*x*x+c*x+d; if
求值的话改为求解前缀和的值，通过两个前缀和相减即可得到每个值。 每次询问相当于给一个方程。 一共有 $n$ 个未知数，因此需要 $n$ 个方程，同时每个数都必须至少在方程中出现一次。 最小生成树求解即可。 输入看不懂 /kel。
思路：将原问题分解为若干子问题，称为「最优子结构」，通过求解子问题完成对最终问题的求解。对于重复出现的子问题，在第一次出现时对其进行求解，然后保存其结果，从而在求解后续的子问题时可以直接利用先前得到的结果。 步骤1、dp[i] 是代表什么意思？填表 历史记录表dp[]步骤2、归纳法，可以
题目描述 计算一个浮点数的立方根，不使用库函数。 保留一位小数。 数据范围：|val| \le 20 \∣val∣≤20 输入描述： 待求解参数，为double类型（一个实数） 输出描述： 输出参数的立方根。保留一位小数。 解题思路 代码如下： #include<iostream> #include<cmath> using namespace std
赛题链接 论文链接 1. 有限差分方法 参考 1.1 一阶微分 由泰勒公式: 对上式变形即可以得到一阶微分的向前差分公式： 将上式中的h用-h替代，则可以得到一阶微分的向后差分公式： 联立以上1、2，可以得到一阶微分的中心差分公式： 1.2 二阶微分 利用泰勒公式将原式多展开几
栈的链表形式参考链表型队列 栈的应用：迷宫求解
一、SMO算法 我们回顾一下上一篇文章推出来的公式： 为了和代码对应，我们替换了一下字母。。。 上述式子是一个二次规划问题，我们选用SMO算法来解决。 1.SMO的基本思路 （1）先固定除λi之外的所有参数，然后求λi上的极值 由于存在约束条件，不可以只
SVM的另一种解释 前面已经较为详细地对SVM进行了推导，前面有提到SVM可以利用梯度下降来进行求解，但并未进行详细的解释，本节主要从另一个视角对SVM进行解释，首先先回顾之前有关SVM的有关内容，然后从机器学习的三步走的角度去对SVM进行一个解释。 那么对于传统的机器学习，每个方法最大区
可视化 1. opengl：Open Graphics Library，译名：开放图形库或者“开放式图形库”。是用于渲染2D、3D矢量图形的跨语言、跨平台的应用程序编程接口（API）。 即为可视化开发API，强项在于交互功能。 2. Pangolin是SLAM常用的库之一，主要用于SLAM系统的可视化。它是基于OpenGL的，主要优势在
到一道题，分析如何手动求解关键路径，文末有题目出处。如上图，红点表示状态，边表示活动及其所需要的时间。这是用箭线表示活动、节点表示事件的一种网络图绘制方法，也称为双代号网络图（AOA）。 下面我们将利用其它快捷方法求出关键路径。 方法一：逆推法从最末端的活动开始：step1：将最末端的活
c++ 最长上升子序列 II /* * 最长上升子序列 * * 问题描述: * 给定一个长度为 N 的数列，求数值严格单调递增的子序列的长度最长是多少。 * 1 ≤ N ≤ 1000， * −10^9 ≤ 数列中的数 ≤ 10^9 * * 1 ≤ N ≤ 100000 该题目还可以进一步扩大范围 * * 算
C++ 完全背包问题 /* * 完全背包问题 * 问题描述: * 有 N 种物品和一个容量是 V 的背包，每种物品都有无限件可用。 * 第 i 种物品的体积是 vi，价值是 wi。 * 求解将哪些物品装入背包，可使这些物品的总体积不超过背包容量，且总价值最大。 * 输出最大价值。
c++ Prim 算法求解最小生成树。 O(N^2) 和 O(mlog m) /* * 最小生成树 * 最小生成树是图论中最为常见的问题之一，不过相比于最短路中的单源最短路和多源最短路，最小生成树算法主流仅有两种。 * 分别是 Prim 算法和 Kruskal 算法。这两个算法一个是基于点的算法，一个是基于边的算法
题目描述 在一个非降序列序列中与给定值 x 最接近的元素 输入描述 第一行包含一个整数 n，为非降序列长度 (1<=n<=100 000) 第 2 行包含 n 个整数，为非降序列的各个元素， 所有元素的大小均在 0~1 000 000 000 范围内。 第 3 行包含一个整数 m， 为要询问的给定值的个数 (1<=m<=10 000)。
梯度下降就是沿着梯度所指引的方向，一步一步向下走，去寻找损失函数最小值的过程，然后我们就找到了接近正确的模型。 在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函数和模型参数值。反过来，如果我们需要求解损失函数的最大值，这时就需要用梯度上升法
/* 下述代码近供参考 水仙花数是指一个3位数，它的每个位上的数字3次幂之和等于它本身。 例如：（1的3次方+5的3次方+3的3次方=153），请打印所有的水仙花数。 */ // 第一种方式 for(var a=0;a<10;a++) { for(var b=0;b<10;b++) {
今天总结一下栈的一个重要应用---四则数学表达式的求解 数学表达式的求解是栈的一个重要的应用，在计算机的应用中 如果求解一个四则运算表达式，我们可能会直接写一个程序例如什么printf("%d",a+b)这些类似的简单代码实现加减乘除运算 但如果给你一个这样的表达式：9+(3-1)*3+10/2，这样
更多关于Matlab求方程的介绍可看这个博客：https://blog.csdn.net/weixin_30724853/article/details/99004382 code.m %% matlab求解方程和方程组 % 不同的MATLAB版本之间的语法存在不兼容的情况：https://www.zhihu.com/question/360875116/answer/937256480 % 视频里面用到的是Matla
Dancing Links X 用来解决精确覆盖问题 正题 给定一个由 \(0-1\) 组成的矩阵，是否能找到一个行的集合，使得集合中每一列都恰好包含一个 \(1\) 考虑如下矩阵: 先假定选择第1行，如下所示： 如上图中所示，红色的那行是选中的一行，这一行中有 \(3\) 个 \(1\) ，分别是第\(3\) 、\(5\) 、\(6
LAPACK（Linear Algebra PACKage）库，是用Fortran语言编写的线性代数计算库，包含线性方程组求解（\(AX=B\)）、矩阵分解、矩阵求逆、求矩阵特征值、奇异值等。该库用BLAS库做底层运算。 本示例将使用MKL中的LAPACK库计算线性方程组\(AX=B\)的解，并扩展使用此思路求逆矩阵的过程。首先介绍原理
定义函数 sir.m function y = sir(t,x) %UNTITLED 此处显示有关此函数的摘要 % 此处显示详细说明 a=0.8; %感染率0.8 b=0.2; %治愈率0.2 y=[-a*x(1)*x(2),a*x(1)*x(2)-b*x(2)]'; end 运行函数 rum.m [t,x]=ode45('sir',[0,50],[0.98 0.02]); % ode45是
线性规划的对偶问题 线性规划对偶问题概述 例如：某厂生产A，B， C三种产品，每种产品的单位利润分别为12，18和15，资源消耗如下表，求总利润最大的生产方案。 A B C 资源 原料1/单位产品 6 9 5 200 原料2/单位产品 12 16 17 360 人工/单位产品 25 20 12 780 利润 12 18 15
