算法的数学描述图解 实例 用Euler算法求解初值问题 \[ \frac{dy}{dx}=y+\frac{2x}{y^2}\] 初始条件\(y(0)=1\),自变量的取值范围\(x \in [0, 2]\) 算法Python3代码求解 # 导入包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义求解函数 y_dot = y + 2*x/(y*y) def fx(y, x): return y + 2*x/(y*y) # 算法定义 de

介绍: 1.在 Matlab 中,用大写字母 D 表示导数,Dy 表示 y 关于自变量的一阶导数,D2y 表示 y 关于自变量的二阶导数,依此类推.函数 dsolve 用来解决常微分方程(组)的求解问题,调用格式为 X=dsolve(‘eqn1’,’eqn2’,…) 如果没有初始条件,则求出通解,如果有初始条件,则求出特解 系统缺省的自变量为 t. 2.函数 dsolve 求解的是常微分方程的精确解法,也称为常微分方程的符号解.但是,有大量的常微分方程虽然从理论上讲,其解是存在的,但我们却无法求

举例:分别用欧拉法和龙哥库塔法求解下面的微分方程 我们知道的欧拉法(Euler)"思想是用先前的差商近似代替倒数",直白一些的编程说法即:f(i+1)=f(i)+h*f(x,y)其中h是设定的迭代步长,若精度要求不高,一般可取0.01.在定义区间内迭代求解即可.龙哥库塔法一般用于高精度的求解,即高阶精度的改进欧拉法,常用的是四阶龙哥库塔,编程语言如下:y(i+1)=y(i)+h*(k1+2*K2+2*k3+k4)/6;k1=f(xi,yi)k2=f(xi+h/2,yi+h*k1/2);

题目链接: BZOJ: https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1477 POJ: https://cn.vjudge.net/problem/POJ-1061 题目描述: Description 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

主要是栈的应用,里面有两个函数deleteSpace(),stringToDouble()在我还有一篇博客其中:对string的一些扩展函数. 本程序仅仅是主要的功能实现,没有差错控制. #include<iostream> #include<stack> #include<string> #include<map> #include"fstring.h" /* *採用逆波兰表示法求解数学表达示 *1.将输入的中缀表示示转换成后缀表达示

用Matlab求解微分方程 解微分方程有两种解,一种是解析解,一种是数值解,这两种分别对应不同的解法 解析解 利用dsolve函数进行求解 syms x; s = dsolve('eq1,eq2,...', 'cond1,cond2,...', 'v'); %eq:微分方程 %cond:条件 %v:独立变量 %形如:方程:y'= f(t,y),初值:y(t0) = y0 1.求解析解 dsolve('Du = 1+ u^2','t') ans = tan(C2 + t) 1i -1i 求 的解析

破圈法求解最小生成树c语言实现(已验证) 下面是算法伪代码,每一个算法都取一个图作为输入,并返回一个边集T. 对该算法,证明T是一棵最小生成树,或者证明T不是一棵最小生成树.此外,对于每个算法,无论它是否能计算出一棵最小生成树,都要给出其最有效的实现. MAYBE-MST-A(G,w) Sort the edges into nonincreasing order of edge weights w T<-E For each edge e, taken in nonincreasing ord

一.梯度下降法 优点:即使特征变量的维度n很大,该方法依然很有效 缺点:1)需要选择学习速率α 2)需要多次迭代 二.正规方程法(Normal Equation) 该方法可以一次性求解参数Θ 优点:1)不需要选择α 2)不用多次迭代,一次求解 3)正规方程法不需要归一化处理 缺点:逆矩阵的计算量比较大,尤其当特征变量的维度n很大时:计算逆矩阵的运算量大概是矩阵维度的3次方. 总结:当特征变量维度n较大时(n>=10000),选择梯度下降法:当n值较小时(n<10000),选择正规方程法求解Θ.

回溯法求解0-1背包问题: 问题:背包大小 w,物品个数 n,每个物品的重量与价值分别对应 w[i] 与 v[i],求放入背包中物品的总价值最大. 回溯法核心:能进则进,进不了则换,换不了则退.(按照条件深度优先搜索,搜到某一步时,发现不是最优或者达不到目标,则退一步重新选择) 注:理论上,回溯法是在一棵树上进行全局搜索,但是并非每种情况都需要全局考虑,毕竟那样效率太低,且通过约束+限界可以减少好多不必要的搜索. 解决本问题思路:使用0/1序列表示物品的放入情况.将搜索看做一棵二叉树,二叉树的第

微分方程:dy/dt=1+y; 解是y=2exp(x)-1; clc clear figure() dx=0.1; x=:dx:; y=zeros(size(x)); x()=; y()=; :length(x)- % z= y(i)+ (+y(i)) * dx; % y(i+)= y(i)+ ( (+y(i) + + z) /) * dx; y(i+)= y(i)+ (+y(i)) * dx; end plot(x,y) grid on hold on ezplot(,]) logistic增

// 0.1背包求解.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream>   #define N 5   #define ST 10   using namespace std; int main() {  //给定n个重量,价值为不同的个物品和容量为c的背包,求这些物品中一个最有的价值的子集    int a[N] = { 2, 1, 3, 4, 7 };  int b[N] = { 2, 5,

Description 检查一个如下的6 x 6的跳棋棋盘,有六个棋子被放置在棋盘上,使得每行,每列,每条对角线(包括两条主对角线的所有对角线)上都至多有一个棋子. 列号 0 1 2 3 4 5 6 ------------------------- 1 | | O | | | | | ------------------------- 2 | | | | O | | | ------------------------- 3 | | | | | | O | ------------------

八皇后谜题是经典的一个问题,其解法一共有种! 其定义: 首先定义一个8*8的棋盘 我们有八个皇后在手里,目的是把八个都放在棋盘中 位于皇后的水平和垂直方向的棋格不能有其他皇后 位于皇后的斜对角线上的棋格不能有其他皇后 解出能将八个皇后都放在棋盘中的摆法 这个问题通常使用两种方法来求解: 穷举法 回溯法(递归) 本文章通过回溯法来求解,回溯法对比穷举法高效许多,让我们学习如何实现吧! 实现思想: 我们先在棋盘的第0行第1个棋格放下第一个皇后 下一行寻找一个不冲突的棋格放下下一个皇后 循环第2步 如

回溯法是一种搜索算法,从某一起点出发按一定规则探索,当试探不符合条件时则返回上一步重新探索,直到搜索出所求的路径. 回溯法所求的解可以看做解向量(n皇后坐标组成的向量,迷宫路径点组成的向量等),所有解向量的几何称为解空间.理论上说,回溯法可以遍历有限个解组成的解空间. 首先介绍回溯法中所需的几个要素: 起点 解向量中第一个元素,第一个可能取得的值. 如迷宫的起点或者假设第一个皇后在(1,1)的位置. 遍历解向量中下一个元素所有可能取值的方法 如迷宫中四个方向沿顺时针试探,n皇后中行优先遍历二维数

素数是编程中经常需要用到的. 作为学习Python的示例,下面是一个高效求解一个范围内的素数的程序,不需要使用除法或者求模运算. #coding:utf-8 #设置python文件的编码为utf-8,这样就可以写入中文注释 def primeRange(n): myArray=[1 for x in range(n+1)] ##列表解析,生成长度为(n+1)的列表,每个数值都为1 myArray[0]=0 myArray[1]=0 startPos=2 while startPos <= n:

一.目标函数的梯度求解公式 PCA 降维的具体实现,转变为: 方案:梯度上升法优化效用函数,找到其最大值时对应的主成分 w : 效用函数中,向量 w 是变量: 在最终要求取降维后的数据集时,w 是参数: 1)推导梯度求解公式 变形一 变形二 变形三:向量化处理 最终的梯度求解公式:▽f = 2 / m * XT . (X . dot(w) ) 二.代码实现(以二维降一维为例) 1)模拟数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt X

  本篇博文为追忆以前写过的算法系列第四篇 温故知新 本篇于2009年发表于百度博客,当时还没接触CSDN.所以是文学和技术博客混淆,只是这个程序博文訪问量突破2000,有不少网友评论互动.应该对非常多人有一定的帮助. 程序介绍了数学建模中经典问题的两种解法,即席位分配问题! %适用于全部情况 BY Gu clear all clc %惯例Q值法分配席位,wy为席位数.ps为人数总和,R为分配方案 wy=19; P=[103 63 34] %菜单选项 MENUN=menu('选择方法','

目录 正文 引入 大数翻倍法 复杂度证明 大数翻倍法的优势 最后的最后:上代码! 注:做法和思路是 zhx 在一次讲课中提出的,如有侵权,请联系作者删除 其实别的题解也有提到过暴力做法,但这里将会给出更加严谨的复杂度的证明 正文 引入 我们知道,中国剩余定理是一种用来求解类似于 \[\begin{cases} x \equiv a_1 \pmod {m_1} \\ x \equiv a_2 \pmod {m_2} \\ x \equiv a_3 \pmod {m_3} \\ ... \\ x \

目录 自顶向下分析方法 TINY文法 消左提左.构造first follow 基本思想 python构造源码 运行结果 参考来源:聊聊编译原理(二) - 语法分析 自顶向下分析方法 自顶向下分析方法:递归下降分析法,LL1分析法.其实本质上核心思想是一样的,也就是LL,从左至右,最左推导,因而我觉得其实可以把前一个称为LL0分析法,即不使用向前看符号,这也是他们的不同点,具体实现不同罢了,递归下降需要用回溯和分治,调用递归函数,因为递归调用,耗费时间当然要长一点,而LL1使用first和foll

Luogu P3379 最近公共祖先 原题展现 题目描述 如题,给定一棵有根多叉树,请求出指定两个点直接最近的公共祖先. 输入格式 第一行包含三个正整数 \(N,M,S\),分别表示树的结点个数.询问的个数和树根结点的序号. 接下来 \(N-1\) 行每行包含两个正整数 \(x, y\),表示 \(x\) 结点和 \(y\) 结点之间有一条直接连接的边(数据保证可以构成树). 接下来 \(M\) 行每行包含两个正整数 \(a, b\),表示询问 \(a\) 结点和 \(b\) 结点的最近公共祖先