Matlab常用函数 Matlab的内部常数  eps   浮点相对精度  pi  圆周率  exp  自然对数的底数e  i 或j  虚数单位  Inf或 inf  无穷大 Matlab概率密度函数  betapdf  β概率密度函数  binopdf 二项概率密度函数  chi2pdf  x2概率密度函数  exppdf  指数概率密度函数  fpdf    F概率密度函数  gampdf    γ概率密度函数  geopdf  几何概率密度函数  hygepdf    超几何概率密度函数

这题说的是 给出N,a[1]... a[N],还有M,b[1]... b[M]long long ans = 0;for(int i = 1; i <= N; i ++)    for(int j = 1; j <= M; j ++)        ans += abs(a[i] - b[j]) * (i - j); NM[1,50000] 快熟计算出ans 3 秒 当画出这个乘法表后救就会发现 将b[i] 合并,然后合并完同类项就可以做了 效率 mlogn 使用stl的二分还不行卡常数太不合

/// <summary>     /// 合并GridView中某列相同信息的行(单元格)     /// </summary>     /// <param name="GridView1">GridView</param>     /// <param name="cellNum">第几列</param>     public static void GroupRows(GridView

参考:百度经验 主要利用函数为:sumif(range,criteria,[sum_range]) Range:条件区域,用于条件判断的单元格区域. Criteria:求和条件,由数字.逻辑表达式等组成的判定条件. Sum_range:实际求和区域,需要求和的单元格.区域或引用.当省略第三个参数时,则条件区域就是实际求和区域.

(一)符号对象 一.建立符号对象 1.建立符号变量和符号常量(sym,syms): 只可以建立一个符号变量 可以一次性建立多个符号变量 PS:符号常量计算的结果是精确的数学表达式,而数值常量是进行约分后的常数 2.建立符号表达式: (1)利用单引号来生成符号表达式: y='1/sqrt(2*x)'; %符号表达式 g='cos(x^2)-sin(x)=0' %符号方程 (2)用sym函数建立符号表达式: Y=sym('3*x'); %符号表达式: G=sym ('[a,b;c,d]'); %矩阵

各种允许的比较关系 >, >=, <, <=, ==,~=, find(), all(), any() 例:>> A=[1,2,3;4,5,6;7,8,0]A = 1 2 3 4 5 6 7 8 0>> find(A>=5), %大于或等于5元素的下标 ans = 3 5 6 8 >> syms s; >> P=(s+3)^2*(s^2+3*s+2)*(s^3+12*s^2+48*s+64)P =(s+3)^2*(s^2+3*s

在数学运算中,运算的结果如果是一个数值,可以称这类运算为数值运算:如果运算结果为表达式,在MATLAB中称为符号运算,符号计算是对未赋值的符号对象(可以是常数.变量.表达式)进行运算和处理.MATLAB具有符号数学工具箱(SymbolicMath Toolbox),将符号运算结合到MATLAB的数值运算环境.符号数学工具箱是建立在Maple软件基础上的. (一)  符号变量建立符号变量和符号常数 建立符号变量的方法有两种,应用,应用sym与syms函数,通常应用sym建立符号表达式,应用syms

首先介绍一下matlab里的符号计算 符号变量可以看成是数学中含参数 的表达式中的参数 matlab能进行像(a+b)(a-b)=a^2-b^2这样的计算 要进行符号计算首先要定义符号变量 定义符号对象的命令是syms syms可以将多个字符转化为符号变量 比如syms x y z; syms a b fab = (a + b)*(a - b) 符号变量申明 下面介绍一些符号计算常用的命令~~~ collect 合并同类项expand 展开表达式factor 因式分解numden 得到表达式的分

开始,线性代数和微积分了,不怕.不怕. 背命令就行了... 线性代数 解线性方程组: Ax=b A是系数矩阵,x未知数,b是列向量 如果有唯一解,直接x=b\A 第二 B=null(A,'r')求Ax=0的基础解系,B的列向量就是基础解系的列向量 C=null(A) 求出基础解系后将基础解系向量正交单位化存在C中 C=rref(A)求A的行最简形 结合之前学过的一些矩阵的命令比如rank,inv可以很好的解决线性方程组的问题. 怎么解线性方程组?先求Ax=0的基础解系,然后找Ax=b的一个特解.

转载自:http://blog.csdn.net/robertcalm/article/details/51582253 matlab语法比较随意,但正如其全名 matrix &laboraty(矩阵实验室)所言,相比于其他语言,它可以非常便捷实现矩阵运算,就像我们标量的加减乘除一样简单.对于矩阵运算的强大支持和强大数学和科学计算函数库也垫定了其可以广泛应用在各种科学计算中,研究人员可以快速的使用matlab验证一个算法,使用matlab验证算法相比C/C++/JAVA等工作量小了很多,算法验证

目录 背景 AES加密的几种模式 基本运算 AES加密原理 Matlab实现 Verilog实现 Testbench 此本文首发于公众号[两猿社],重点讲述了AES加密算法的加密模式和原理,用MATLAB和Verilog进行加解密的实现. 美剧<硅谷>第六季居然已经完结了!小猿追了6年的剧就这么结束了,然而结局感觉并不那么喜剧.比尔·盖茨和Twitter前CEO也在最后一集本色出演了. <硅谷>每一季的内容都紧跟当时科技前沿,最后一季也不例外,焦点聚集于信息安全.经过Richard

原文链接:http://www.zhangxinxu.com/wordpress/2010/07/css%E7%9A%84%E6%A0%B7%E5%BC%8F%E5%90%88%E5%B9%B6%E4%B8%8E%E6%A8%A1%E5%9D%97%E5%8C%96/ 一.引言 本文的核心观点为CSS的合并与模块化,似乎与前一篇文章“CSS样式的再分离”有矛盾,其实不然,分离可以精简CSS代码,合并也可以精简CSS代码,一切都是权衡!或是说是在恰当的情况下使用恰当的手段. 正如前文所提到的,分离

by zhangxinxu from http://www.zhangxinxu.com 原文地址:http://www.zhangxinxu.com/wordpress/?p=931 一.引言 本文的核心观点为CSS的合并与模块化,似乎与前一篇文章“CSS样式的再分离”有矛盾,其实不然,分离可以精简CSS代码,合并也可以精简CSS代码,一切都是权衡!或是说是在恰当的情况下使用恰当的手段. 正如前文所提到的,分离可以精简CSS,但是同时会带来巨大的HTML代码的开销,显然,对所有的样式进行再分离

root(p):多项式求根.多项式等于0时对应方程的根. 例:,则输入p=[5 4 3 2 1]; root(p) 注:多项式系数都是按幂指数递减形式的. poly([a,b,c]):求已知根为a,b,c所对应的多项式. 例:>>P1=ploy([2,3,4]) P1= 1 -9 26 -24 %即所求多项式为 可以看出,root 和ploy互为逆运算. 注:ploy也可以求特征根.ploy(X):即求矩阵X的特征根. ployval(p,a):输出指定点x=a时的多项式值. conv(p,q

-------------------------(情景描述) 在我们处理数据时,可能会碰到这种情景: Id                Name 1                  a,b 2                  a 1                  a,b,c 对于上面的表数据要求合并同类项Name,得到结果: 1                  a,b,c 2                  a -------------------------(解决方案) 我们

源代码见文末 部分源代码: % 符号变量 两种表达方式 a=sym('a'); class(a); syms b; b; % 符号常量 c=sym('); c; % 符号表达式 三种表达方式 f1='3*x+4'; % char类型,但是可以参与运算.所以这种形式是可以直接用的,比较方便 syms x f2=3*x+4; % sym类型 f3=sym('3*y+4'); % sym类型 % 符号四则运算 fadd1 = f1 + f2; fmu1 = f1*f2; % 符号表达式的化解 syms

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

我本着公平公开公正的态度作出以下评价: 1.面向对象真的很修身养性 2.有一个好的身体非常重要 3.互相hack可以暴露人的阴暗面 好了,步入正题. 一.作业分析 1.第一次作业分析 1.1类图 1.1.2基于度量的分析 由于只有两个类,而Deri()类几乎什么都没做的,导致Poly类的复杂度较高.一开始写OO当成面向过程来写,结果把大部分功能都放在构造函数里面一起实现了. 1.2心路历程思考过程 当时对于面向对象没什么概念,照着面向过程就去写代码了.第一次作业是简单的多项式,两个类解决问题,一

BUAA_OO_博客作业一 (一)程序结构分析 1.代码统计 第一次作业 第二次作业 第三次作业 代码复杂度展示第三次作业的 method ev(G) iv(G) v(G) Constant.Constant(BigInteger) 1.0 1.0 1.0 Constant.derv() 1.0 1.0 1.0 Constant.mul(ArrayList) 4.0 5.0 5.0 Constant.mul(BigInteger) 1.0 1.0 1.0 Constant.mul(Constan

1第一次作业 1.1题目描述 对形如4*x+x^2+x的多项式求导. 1.2类图 1.3度量分析 在完成第一次作业时,我的写法没有特别的"面向对象".唯一封装起来的是Node,代表多项式的一个项.PolyDerivation是一个方法庞杂的类,先判断输入是否合法,再将多项式拆分成独立的项,接着求导,同时也包含了程序的入口main.这无疑是一个面向方法的写法. 写valid方法判断合法性的时候,经历过一次波折.一开始的思路是用一个很长的大正则表示出整个多项式,写完发现超过了100个字符,