Fibonacci Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 13677   Accepted: 9697 Description In the Fibonacci integer sequence, F0 = 0, F1 = 1, and Fn = Fn − 1 + Fn − 2 for n ≥ 2. For example, the first ten terms of the Fibonacci sequenc…

Fibonacci Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 13677   Accepted: 9697 Description In the Fibonacci integer sequence, F0 = 0, F1 = 1, and Fn = Fn − 1 + Fn − 2 for n ≥ 2. For example, the first ten terms of the Fibonacci sequenc…

[题目描述] 我们知道斐波那契数列0 1 1 2 3 5 8 13…… 数列中的第i位为第i-1位和第i-2位的和(规定第0位为0,第一位为1). 求斐波那契数列中的第n位mod 10000的值. [分析] 这是我们熟悉的斐波那契数列,原来呢我们是递推求值的嘛,当然这是最水的想法~~可是!这里的n很大诶,有10^9,for一遍肯定是不可以的咯. 于是,我学会了用矩阵乘法求斐波那契数列(貌似是很经典的). 作为初学者的我觉得十分神奇!! 好,我们来看: 我们每次存两个数f[i-1]和f[i-2],…

学了线代之后 终于明白了矩阵的乘法.. 于是 第一道矩阵快速幂.. 实在是太水了... 这差不多是个模板了 #include <cstdlib> #include <cstring> #include <cstdio> #include <iostream> using namespace std; int N; struct matrix { int a[3][3]; }origin,res; matrix multiply(matrix x,matrix…

最近为了在C++中使用矩阵运算,简单学习了一下Eigen矩阵库.Eigen比Armadillo相对底层一点,但是只需要添加头文库即可使用,不使用额外的编译和安装过程. 基本定义 Matrix3f是3*3矩阵,MatrixXf表示矩阵维数不确定,MatrixXf m(3,4)表示3*4矩阵. 'MatrixXd是double型,MatrixXf是float`型. 列优先和行优先 Eigen中存储Matrix用的是column-major,但是初始化赋值的时候是row-major Matrix3d…

http://poj.org/problem?id=3070 #include <iostream> #include <string.h> #include <stdlib.h> #include <cstdio> #include <algorithm> #define mod 10000 using namespace std; struct m { ][]; } init,res; int n; m Mult(m x,m y) { m t…

1.定义: $c[i][j]=\sum a[i][k]\times b[k][j]$ 所以矩阵乘法有条件,(n*m)*(m*p)=n*p 即第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数,否则没有意义. 2.结合律与分配率 矩阵乘法不一定任何时候都有交换律.因为交换后甚至不能保证第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数. 但是,矩阵乘法有结合律. A*B*C=A*(B*C) 这是一个最常用的运算律,使之可以用矩阵快速幂. 3.构造技巧. 矩阵乘法主要用途还是矩阵加速dp. 例如什么n=1e9之类的. 关键还是…

本文来自:http://www.matrix67.com/blog/archives/tag/poj大牛的博文学习学习 节选如下部分:矩阵乘法的两个重要性质:一,矩阵乘法不满足交换律:二,矩阵乘法满足结合律经典题目1 给定n个点,m个操作,构造O(m+n)的算法输出m个操作后各点的位置.操作有平移.缩放.翻转和旋转    这 里的操作是对所有点同时进行的.其中翻转是以坐标轴为对称轴进行翻转(两种情况),旋转则以原点为中心.如果对每个点分别进行模拟,那么m个操作总共耗时 O(mn).利用矩阵乘法可…

UFLDL深度学习笔记 (二)Softmax 回归 本文为学习"UFLDL Softmax回归"的笔记与代码实现,文中略过了对代价函数求偏导的过程,本篇笔记主要补充求偏导步骤的详细推导. 1. 详细推导softmax代价函数的梯度 经典的logistics回归是二分类问题,输入向量$ x^{(i)}\in\Re^{n+1}$ 输出0,1判断\(y^{(i)}\in{\{0,1\}}\),Softmax回归模型是一种多分类算法模型,如图所示,输出包含k个类型,\(y^{(i)}\in{\…

UFLDL深度学习笔记 (七)拓扑稀疏编码与矩阵化 主要思路 前面几篇所讲的都是围绕神经网络展开的,一个标志就是激活函数非线性:在前人的研究中,也存在线性激活函数的稀疏编码,该方法试图直接学习数据的特征集,利用与此特征集相应的基向量,将学习得到的特征集从特征空间转换到样本数据空间,这样可以用特征集重构样本数据. ​ 数据集.特征集.基向量分别表示为\(x.A.s\).构造如下目标代价函数,对估计误差的代价采用二阶范数,对稀疏性因子的惩罚代价采用一阶范数.原文中没有对误差项在数据集上做平均,真实情…