函数 1. 利用“:”进行函数定义,如 2. 函数支持range variable输入,如 3. 常用数学函数可以在Insert - Function菜单中寻得. 4. 当不确定某个名字是否是函数名时,可以输入函数名之后输入“=”进行判断: 符号计算 1. 符号计算算子(Symbolic Evaluation)为“→”,快捷键是Ctrl+..如: 2. 符号计算简单应用.需要输入带关键字的符号计算算子(Symbolic Keyword Evaluation):,快捷键为Ctrl+Shift+..

原文地址: http://liuqing-2010-07.iteye.com/blog/1403190   1.数值转换(System Conversion) 1.1 r进制数   数N的r进制可以表示为:  1.2 十进制转换为r进制   十进制数N和其他r进制数的转换是计算机实现计算的基本问题,基解决方案很多,其中一个简单算法基于下列原理:   N = (N div d) * r + N mod r (其中: div为整除运算,mod为求余运算)    问题:如何将非负十进制(Decimal

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! 以下是对本文关键部分的摘抄翻译,详情请参见原文. 论文未全部翻译 Abstract. 本文研究了一个新的计算问题,即合数剩余阶问题(Composite Residuosity Class Problem),及其在公钥密码学中的应用.我们提出了一种新的陷阱门(trapdoor)机制,并从这一技术中推导出了三种加密方案:一种陷阱门排列方案和两种同态概率加密方案,其计算结果与RSA相当.我们的密码系统基于通常的模块化算法,在标准模型的适当假

引入 可能有不少OIer都知道FFT这个神奇的算法, 通过一系列玄学的变化就可以在 $O(nlog(n))$ 的总时间复杂度内计算出两个向量的卷积, 而代码量却非常小. 博主一年半前曾经因COGS的一道叫做"神秘的常数 $\pi$"的题目而去学习过FFT, 但是基本就是照着板子打打完并不知道自己在写些什么鬼畜的东西OwO 不过...博主这几天突然照着算法导论自己看了一遍发现自己似乎突然意识到了什么OwO然后就打了一道板子题还1A了OwO再加上午考试差点AK以及日更频率即将不保于是就有了

题目链接:哈哈哈哈哈哈 _(:з」∠)_ _(:з」∠)_ _(:з」∠)_ _(:з」∠)_ _(:з」∠)_ 哈哈哈哈哈哈,从9月16日打了这个题之后就一直在补这道题,今天终于a了,哈哈哈哈哈哈. 先把代码贴上,有时间再好好写题解,哈哈哈哈哈哈. ヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ 代码,嘻嘻: #include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long ll

写在前面 由于上一篇总结的版面限制,特开此文来记录 \(OI\) 中多项式类数学相关的问题. 该文启发于Miskcoo的博客,甚至一些地方直接引用,在此特别说明:若文章中出现错误,烦请告知. 感谢你的造访. 前置技能 多项式相关 形同 \(P(X)=a_0+a_1X+a_2X^2+\cdots+a_nX^n\) 的形式幂级数 \(P(X)\) 称为多项式.其中 \(\{a_i|i\in[0,n]\}\) 为多项式的系数: \(n\) 表示多项式的次数. 多项式的系数表示 对于 \(n\) 次多项

一.摘要 本文是BUAA OO课程Unit1在课程讲授.三次作业完成.自测和互测时发现的问题,以及倾听别人的思路分享所引起个人的一些思考的总结性博客.本文第二部分介绍三次作业的设计思路,主要以类图的形式展现,并有简单的优劣分析:第三部分为程序代码复杂度的分析(二.三两部分为基于度量的对自己程序结构的分析):第四部分为对自己.对他人程序的测试.DEBUG.Hack的思考:第五部分是分析作业中可以应用对象创建模式的可能性,和重构的思考. 二.开发设计思路 1.程序类图展示 第一次作业 第二次作业 第

第一次作业 需求简要说明 针对符合规定的多项式表达式输出其符合格式规定的导函数多项式,格式错误输出WRONG FORMAT! 带符号整数 支持前导0的带符号整数,符号可省略,如: +02.-16>.19260817等. 幂函数 一般形式 由自变量x和指数组成,指数为一个带符号整数,如:x ^ +2. 省略形式 当指数为1的时候,可以采用省略形式,如:x. 项 变量项 带有系数的幂函数,如:2 * x ^ 2.-1 * x. 系数为1的时候,可以省略系数或表示为正号开头的形式,如:x ^ 2.+

从C.DS.计组一路折磨过来, 几乎都在采用过程化.函数式的编程思想.初接触面向对象的项目开发,经过了三周的对多项式求导问题的迭代开发,经历了设计.coding.测评环节,算是对面向对象有了一定的认识,这个过程总结了一些经验,在这里希望和大家一起share,欢迎大家给我提意见. 一.关于代码架构 1.第一次作业 主要设置了3个class PolyComputer作为主类,进行I/O操作,正则表达式匹配,项的提取,合并同类型,排序这些操作 PolyTerm表示每一项,包含项的基本特征系数和指数,c

目录 5.3简化操作 目录 前言 (一)有理数与多项式的简化 1.最简化-simplify() 2.展开-expand() 3.提公因式-factor() 4.合并同类项-ceiling() 5.简化分式-cancel() 6.分式展开-apart() (二)三角函数的简化 1.三角形的简化-trigsimp() 2.三角形的展开-expand_trig() (三)指数函数的简化 1.指数的合并一-powsimp() 2.指数的合并二-powdenest() 3.指数的展开:-expand_po

题目地址 前言 原理有大佬写了 所以蒟蒻只讲下本题的代码细节 我看懂的大佬博客:博客地址 因为可能知道了大致的步骤还有很多细的地方不理解导致写的时候要花很久并且看到大佬们好像都是用递归写的希望能有帮助吧 背景 由于我太菜了实在看不懂其他大佬的代码只能自己写于是因为很多的细节原因和并一些大佬的奇异写法误导调了N+个小时# 详细的地方还是看代码里面说明吧因为没怎么优化常数比较大吧有写代码是可以简化的 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #def

目录 信号, 集合, 多项式, 以及卷积性变换 卷积 卷积性变换 傅里叶变换与信号 引入: 信号分析 变换的基础: 复数 傅里叶变换 离散傅里叶变换 FFT 与多项式 \(n\) 次单位复根 消去引理, 折半引理与求和引理 重新定义 多项式的表示 快速傅里叶变换FFT 通过 FFT 在单位复数根处插值 FFT的速度优化与迭代实现 炸精现场与 NTT 原根 NTT 任意模数 NTT 卷积状物体与分治 FFT FWT 与位运算卷积 FWT 与 \(\text{or}\) 卷积 FWT 与 \(\te

目录 写在前面 前置技能 多项式相关 多项式的系数表示 多项式的点值表示 复数相关 复数的意义 复数的基本运算 单位根 代码相关 多项式乘法 快速傅里叶变换 DFT IDFT 算法实现 递归实现 迭代实现 快速数论变换 原根 算法实现 模数任意的解决方案 应用 快速卷积 多项式求逆 基本概念 求解方法 算法实现 求第二类斯特林数 第二类斯特林数 \(\text{NTT}\) 优化 快速沃尔什变换 \(xor\) 卷积 结论(三种卷积求法) 正向 \(\text{tf}\) 逆向 \(\text{

全域多项式插值指的是在整个插值区域内形成一个多项式函数作为插值函数.关于多项式插值的基本知识,见“计算基本理论”. 在单项式基插值和牛顿插值形成的表达式中,求该表达式在某一点处的值使用的Horner嵌套算法啊,见"Horner嵌套算法". 1. 单项式(Monomial)基插值 1)插值函数基 单项式基插值采用的函数基是最简单的单项式:$$\phi_j(t)=t^{j-1}, j=1,2,...n;\quad f(t)=p_{n-1}(t)=x_1+x_2t+x_3t^2+...x_n

摘要:本论文先介绍了多项式数据拟合的相关背景,以及对整个课题做了一个完整的认识.接下来对拟合模型,多项式数学原理进行了详细的讲解,通过对文献的阅读以及自己的知识积累对原理有了一个系统的认识.介绍多项式曲线拟合的基本理论,对多项式数据拟合原理进行了全方面的理论阐述,同时也阐述了曲线拟合的基本原理及多项式曲线拟合模型的建立.具体记录了多项式曲线拟合的具体步骤,在建立理论的基础上具体实现多项式曲线的MATLAB实现方法的研究,采用MATLAB R2016a的平台对测量的数据进行多项式数据拟合,介绍了M

第一次作业 基于x的简单多项式相加求导 带符号整数 支持前导0的带符号整数,符号可省略,如: +02.-16>.19260817等. 幂函数 一般形式 由自变量x和指数组成,指数为一个带符号整数,如:x ^ +2. 省略形式 当指数为1的时候,可以采用省略形式,如:x. 项表达式 由加法和减法运算符连接若干项组成,如: -1 + x ^ 233 - x ^ >06.此外,在第一项之前,可以带一个正号或者负号,如:- -1 + x ^ 233>.+ -2 + x ^ 19260817.注意

哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈,终于把这道题补出来了_(:з」∠)_ 来写题解啦. _(:з」∠)_ _(:з」∠)_ _(:з」∠)_ _(:з」∠)_ _(:з」∠)_ 哈哈哈哈哈哈,从9月16日打了这个题之后就一直在补这道题,今天终于a了,哈哈哈哈哈哈. 先把代码贴上,有时间再好好写题解,哈哈哈哈哈哈.ヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ 代码,嘻嘻: #include<bits/stdc++.h> using namespace

作业一.含幂函数的简单多项式的求导 (1)基于度量的程序结构分析 1. 统计信息图: 2. 结构信息图: 3. 复杂度分析 基本复杂度(Essential Complexity (ev(G)).模块设计复杂度(Module Design Complexity (iv(G))).Cyclomatic Complexity (v(G))圈复杂度 OCavg为平均循环复杂度;WMC为总循环复杂度 4. 分析: 本次作业一共使用3个类,没有使用继承.接口. Main类: 1)程序入口 2)主要业务逻辑层

Intro: 本篇博客将会从朴素乘法讲起,经过分治乘法,到达FFT和NTT 旨在能够让读者(也让自己)充分理解其思想 模板题入口:洛谷 P3803 [模板]多项式乘法(FFT) 朴素乘法 约定:两个多项式为\(A(x)=\sum_{i=0}^{n}a_ix^i,B(x)=\sum_{i=0}^{m}b_ix^i\) Prerequisite knowledge: 初中数学知识(手动滑稽) 最简单的多项式方法就是逐项相乘再合并同类项,写成公式: 若\(C(x)=A(x)B(x)\),那么\(C(x

朴素贝叶斯 朴素贝叶斯方法是一组基于贝叶斯定理的监督学习算法,其"朴素"假设是:给定类别变量的每一对特征之间条件独立.贝叶斯定理描述了如下关系: 给定类别变量\(y\)以及属性值向量\(x_1\)至\(x_n\): \(P(y \mid x_1, \dots, x_n) = \frac{P(y) P(x_1, \dots x_n \mid y)} {P(x_1, \dots, x_n)}\) 依据朴素条件独立假设可得: \(P(x_i \mid y, x_1, \dots, x_{i-