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浅谈不动点法在数列中的应用

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可以复活输出drup文件的代码

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

[NOIP2001 提高组] 一元三次方程求解

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

[NOIP2001 提高组] 一元三次方程求解

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

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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。

动态规划-解题思路与一般步骤

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

HJ107 求解立方根

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

一维热传导方程的回焊炉子炉温模型

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

              栈的链表形式参考链表型队列   栈的应用：迷宫求解    

SVM——针对线性可分（下）

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

【机器学习基础】——另一个视角解释SVM

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

常见开源库

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

数据结构—快速掌握如何手动求解关键路径

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

最长上升子序列两种求解方法

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

完全背包问题的几种求解方法

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。

Prim 算法求解最小生成树

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

P1747 求解递增序列中与x最接近元素问题

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)。

什么是梯度下降？

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

求解水仙花数

/* 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++) {

关于利用STL栈求解四则中缀表达式以及中缀表达式转逆波兰表达式和逆波兰表达式的求解

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

数模-符号运算（求解方程和方程组）

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

DLX 学习笔记

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

MKL库线性方程组求解

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

求解微分方程组

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

对偶问题影子价格求解—R实现

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