今天实现了<一类求解方程全部根的改进差分进化算法>(by 宁桂英,周永权),虽然最后的实现结果并没有文中分析的那么好,但是本文依然是给了一个求解多项式全部实根的基本思路.思路是对的,利用了代数原理. 求解全部根的理论还是很有必要说一下的.就是利用了多项式综合除法,在matlab中可以采用deconv(A,B)直接实现.同时为了确定多项式方程根的范围,还采用了代数方程根的分布理论,个人觉得这两点是值得借鉴的一种方法. % 首先定义常量,包括最大迭代次数.搜索范围.个体维度.缩放因子等.程序如下…

clear; clc; i1=imread('D:\Work\1.png'); i2=imread('D:\Work\2.png'); i1=rgb2gray(i1); i2=rgb2gray(i2); [m,n]=size(i1); im1=double(i1); im2=double(i2); i3=zeros(size(i1)); :m; :n; ; %最佳阈值在70到90之间 i3(i,j)=; ; i3(i,j)=; end end; end; imshow(i3); s=size(i…

bsdiff的基本原理 bsdiff是由Conlin Percival开源的一个优秀的差分算法,而且是跨平台的.在Android系统中所使用的imgdiff本质上就是bsdiff. bsdiff的依据 在传统更新中,包含了复制和插入两种操作,复制指的是找到old文件中所匹配的部分,将其复制到新文件中.插入指的是将old文件中所没有的数据插入到新文件中.这种方式在二进制文件更新中并不适用,因为对源代码进行少量的修改就会导致二进制文件产生较大的差异,从而复制和插入指令增多,生成的更新包远大于理想状态…

题目 :Bovine Genomics G奶牛基因组 传送门: 洛谷P3667 题目描述 Farmer John owns NN cows with spots and NN cows without spots. Having just completed a course in bovine genetics, he is convinced that the spots on his cows are caused by mutations in the bovine genome. At…

题面 传送门 题目大意: 给出一棵树,再给出k条树上的简单路径,求每条边被不同的路径覆盖了多少次 分析 解决这个问题的经典做法是树上差分算法 它的思想是把"区间"修改转化为左右端点的修改 在树上,每个节点初始权值为0,对于每条路径(x,y),我们令节点x的权值+1,节点y的权值-1,节点LCA(x,y)的权值-2 最后进行一次DFS,求出F[x]表示x为根的子树中各节点的权值之和,F[x]就是x与它的父节点之间的树边被覆盖的次数 用dfs序+ST表求LCA,时间复杂度O(nlog2n+…

一.个人理解 前面学习了前缀和算法,对于访问任意区间的速度是比较快的,但如果我们要修改某个区间的数呢,对于前缀和算法来说这还是有点棘手. 所以我们来学学新的算法:差分算法! 前缀和数组储存的是前n个数的和,而差分代表的是与前一个的差值. 为什么要这么储存呢??? 因为这么储存之后,我们就可以对我们的原数组进行修改,假如我们在第 l 个位置加上一个值,就会影响后面所有的数值 ,这时候我们只需要在我我们要截止的地方后面一个数(也就是r+1)加上一个数值就可以了(后面的正负相抵没有了).这样,就只用修…

作者:Oto_G QQ: 421739728 目录 简介 基础 差异的描述 好的差异比较 算法介绍 名词解释 两个定理 绘制编辑图 感谢 简介 本文章对Myers差分算法(Myers Diff Algorithm)进行了细致讲解,适合对Myers差分算法完全不了解的小白进行学习. 本文所使用的Myers工具在Myers View (myer-view.vercel.app) 源码在GitHub - G-haoyu/MyerView: Myers Diff Algorithm HTML Visua…

1. 前言 我们前面介绍了第一个Model Free的模型蒙特卡洛算法.蒙特卡罗法在估计价值时使用了完整序列的长期回报.而且蒙特卡洛法有较大的方差,模型不是很稳定.本节我们介绍时序差分法,时序差分法不需要完整的序列,并且利用Bellman公式和动态规划进行迭代. 2. 时序差分和蒙特卡洛比较 前面提到蒙特卡罗的计算方法由于使用了完整的采样得到了长期回报值,所以在价值的估计上的偏差更小,但同时它需要收集完整序列的信息,而序列存在一定的波动,所以价值的方差会比较大. 而时序差分法只考虑了当前一步的回…

Matlab 自带PCA函数形式为 [mappedX, mapping] = pca(X, no_dims) 自己编写PCA函数的步骤 %第一步:输入样本矩阵%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% data=rand(10,8)+randn(10,8)+ones(10,8); %现对其进行pca降维 %% %第二步:计算样本中每一维的均值,然后计算观察值与均值之间的偏差,再计算协方差矩阵 data=bsxfun(@minus,data,mean(data)…

function [best_solution,best_fit,iter] = mySa(solution,a,t0,tf,Markov) % 模拟退化算法 % ===== 输入 ======% % solution 初始解 % a 温度衰减系数 0.99 % t0 初始温度 120 % tf 最终温度 1 % Markov 马尔科夫链长度 10000 % ====== 输出 =====% % best_solution 最优解 % best_fit 最优解目标值 % iter 迭代次数 n…