公式推导 直观自然的数学表达式,智能的关联菜单,交互式助手等协助您从容通过推导过程,让您更容易地完成解决方案的开发,快速.无错! 分析 Maple 内置超过大量的计算函数,包括积分变换,微分方程求解器(常微分方程.偏微分方程.微分代数方程),线性代数,统计,信号处理,FFT.小波等等,超过5000个计算命令让您通常只需要一个函数就可以完成复杂的分析任务.Maple 的计算引擎可 以帮助你解决最复杂的数学问题,您可以使用Maple的交互式工具对各种假定分析,以达到最佳参数值. 编程和代码生成 Ma

在某些几何软件的开发中,会要求写出一个向量方程的微分公式.对我而言,手工推导繁琐.易出错.且需要反复校验. 早就听说Mathematica, Maple这样的软件可以自动进行符号公式的推导,一直没有时间研究.最近终于应用了一把,发现还是挺简单的.现以求一个“点到直线距离”的方程微分为例,展示一下怎么样用Maple推导向量方程的微分. 首先看一下我们的问题:求一个“点到直线距离”方程关于点的x坐标的微分. 空间一直线由一点S和一个单位向量V表示,空间一点由P表示.所以点到直线的距离可用如下图中的向

手动列出前5项 可发现规律 /* 推导公式 a[n] = 2^(n-1) + (n-2)*2^(n-3) */ #include<stdio.h> #include<math.h> #include<algorithm> using namespace std; typedef long long int64; ; int64 FastPow( int64 n,int64 m ){//n^m int64 sum = ; ){ == ){ sum *= n; sum %=

在进行Lucene的搜索过程解析之前,有必要单独的一张把Lucene score公式的推导,各部分的意义阐述一下.因为Lucene的搜索过程,很重要的一个步骤就是逐步的计算各部分的分数. Lucene的打分公式非常复杂,如下: 在推导之前,先逐个介绍每部分的意义: t:Term,这里的Term是指包含域信息的Term,也即title:hello和content:hello是不同的Term coord(q,d):一次搜索可能包含多个搜索词,而一篇文档中也可能包含多个搜索词,此项表示,当一篇文档中包

目录 SVM介绍 线性分类 间隔 最大间隔分类器 拉格朗日乘子法(Lagrange multipliers) 拉格朗日乘子法推导 KKT条件(Karush-Kuhn-Tucker Conditions) 拉格朗日乘子法对偶问题 Slater 条件 最大间隔分类器与拉格朗日乘子法 核技巧 核函数 软间隔 软间隔支持向量机推导 SMO算法 SMO变量的选择方法 总结 参考 还是老规矩,这一篇博客是对SVM进行介绍,下一篇博客就是使用SVM进行具体的使用. SVM介绍 首先介绍SVM是什么,SVM(s

Equations 题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2086 ——每天在线,欢迎留言谈论. 题目大意: 有如下方程:Ai = (Ai-1 + Ai+1)/2 - Ci (i = 1, 2, 3, .... n). 若给出A0, An+1, 和 C1, C2, .....Cn. 求 A1 . 思路: 多写几个例子,找规律推导(抄的). 感想: 老啦,老啦,不行了. Java AC代码: import java.util.Scanner;

 有n个小朋友,m颗糖,你要把所有糖果分给这些小朋友. 规则第 i 个小朋友没有糖果,那么他之后的小朋友都没有糖果..如果一个小朋友分到了 xx 个糖果,那么的他的权值是 f(x) = ox^2 + sx + u 没有分到糖果的小朋友的权值是 1 每种方案的权值是各个小朋友权值的乘积 求出所有方案的权值和   设g(i,j)表示前i个小朋友分j个糖果的权值乘积和 很容易得到一个式子 这个显然是一个卷积用FFT就可以处理 但是问题来了 我们如何得到ans呢 n<=1e8  朴素的算法不太行 要想办

Problem Description 给你一个高为n ,宽为m列的网格,计算出这个网格中有多少个矩形,下图为高为2,宽为4的网格. Input 第一行输入一个t, 表示有t组数据,然后每行输入n,m,分别表示网格的高和宽 ( n < 100 , m < 100). Output 每行输出网格中有多少个矩形. Sample Input 2 1 2 2 4 Sample Output 3 30 此方格其实就是求其中所有格子数,如果按宽度来算的话,1,2,3,-m,种情况,对每一种情况,有(1+2

Problem Description A frog has just learned some number theory, and can't wait to show his ability to his girlfriend. Now the frog ,,⋯ from the bottom, so are the columns. At first the frog is sitting at grid (sx,sy), and begins his journey. To show

with(DEtools); Parameter(M); de := diff(q(p), p)+(M^*p^-q(p)^)/(*p*q(p)) = ; dsolve({de, q(px) = }, q(p)); DEplot(de, q(p), p = - .. , q = - .. , color = black, thickness = *`,arrows` and *`,arrows` = large)

/** 题目:Fantasy of a Summation 链接:https://vjudge.net/contest/154246#problem/L 题意:n个数,k层重复遍历相加.求它的和%mod的值: 思路:很容易想到n个数出现在要加的和中的次数相同. 又所有数的出现次数为n^k * k: 所以每个数出现的次数为n^k * k / n; */ #include<iostream> #include<cstring> #include<cstdio> #inclu

今天推导公式,发现居然有对矩阵的求导,狂汗--完全不会.不过还好网上有人总结了.吼吼,赶紧搬过来收藏备份. 基本公式:Y = A * X --> DY/DX = A'Y = X * A --> DY/DX = AY = A' * X * B --> DY/DX = A * B'Y = A' * X' * B --> DY/DX = B * A' 1. 矩阵Y对标量x求导: 相当于每个元素求导数后转置一下,注意M×N矩阵求导后变成N×M了 Y = [y(ij)] --> dY/

转自:http://blog.csdn.net/gggg_ggg/article/details/45969499 本文乃<投影矩阵的推导>译文,原文地址为: http://www.codeguru.com/cpp/misc/misc/math/article.php/c10123__1/Deriving-Projection-Matrices.htm,由于本人能力有限,有译的不明白的地方大家可以参考原文,谢谢^-^! 在3D图形程序的基本矩阵变换中,投影矩阵是其中比较复杂的.平移和缩放浏览一

Toxophily Time Limit: 3000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 1429    Accepted Submission(s): 739 Problem Description The recreation center of WHU ACM Team has indoor billiards, Ping Pang, chess an

自从小白向师兄学习了李群李代数和相机成像模型的基本原理后,感觉书上的内容没那么难了,公式推导也能推得动了,感觉进步神速,不过最近小白在学习对极几何,貌似又遇到了麻烦... 小白:师兄,对极几何这块你觉得重要吗?师兄:当然重要啦,这个是多视角立体视觉的核心啊 小白:那师兄一定得帮帮我讲清楚啊,最近在看书上这部分内容,感觉很难理解呢!师兄:哪里不理解?书上公式推导的挺详细了都 小白:这么说吧,公式推导我也能大概看懂,但总觉得不知道为啥这么推导,这样推导的物理意义是什么?师兄:哦哦,明白啦,就是不能转

Problem Description One day, Y_UME got an integer N and an interesting program which is shown below: Y_UME wants to play with this program. Firstly, he randomly generates an integer n∈[1,N] in equal probability. And then he randomly generates a permu

机翼的受力分析图 我们知道,空气对一个物体产生的升力和阻力以及力矩源于作用在整个物体上的压力分布和剪切力分布,所以我们分析上图可知(取单位展长的机翼): 对于上表面:                         同理对于下表面: PS:N为法向力,A为切向力. 于是单位机翼上的总的法向力和切向力可表示为:   (LE代表前缘,TE代表后缘) 我们再推导机翼受到的力矩: 上表面受到的微元力矩: 我们需要对力矩的方向做一些解释,我们规定力矩方向如下图所示: 因此我们可以知道机翼的总力矩为: 我们

  机械结构电气构造简述 HIT手有四个手指,每个手指4个关节,其中第一和第二个关节正交,第三和第四个关节机械耦合,故只有3个自由度,另外大拇指多了一个相对手掌运动的自由度,故一只手掌总共有13各个自由度. 第一和第二个轴是通过两个BLDC/无刷直流电机带动两个锥齿轮驱动差动轮系,通过两个电机的正反转实现轴1和轴2的独立转动.具体这里不再说明,上个图就明白了.三四轴通过平面四连杆机构实现耦合.   DLR/HIT手指基关节图纸及手指实物图   使用霍尔传感器检测关节位置和速度,另外还有触觉传感器

1    Unsupervised Learning 1.1    k-means clustering algorithm 1.1.1    算法思想 1.1.2    k-means的不足之处 1.1.3    如何选择K值 1.1.4    Spark MLlib 实现 k-means 算法 1.2    Mixture of Gaussians and the EM algorithm 1.3    The EM Algorithm 1.4    Principal Components

1.UI设计基本概念与流程 1.1 目的 规范公司UI设计流程,使UI设计师参与到产品设计整个环节中来,对产品的易用性进行全流程负责,使UI设计的流程规范化,保证UI设计流程的可操作性. 1.2范围  A.界面设计 B.此文档用于界面设计,本文档的读者对象是项目管理人员.售前服务人员.UI界面设计人员.界面评审人员和配置测试人员. 1.3 概述     UI设计包括交互设计,用户研究,与界面设计三个部分.基于这三部分的UI设计流程是从一个产品立项开始,UI设计师就应根据流程规范,参与需求阶段.分

本文设计思想采用明德扬至简设计法.由于本人项目需要进行光纤数据传输,为了保证通信质量要对数据进行校验.在校验算法中,最简单最成熟的非CRC校验莫属了. 得出一个数的CRC校验码还是比较简单的: 选定一个CRC生成多项式G(x): 将发送数据左移K位,右侧补零(其中K为生成多项式最高次幂): 用移位补零后的数据对G(x)进行模2除法(其实就是异或运算): 用得到的余数即为该数据的CRC校验码: 发送端将移位补零后数据的低K位0替换成CRC校验码组成新的数据发送出去,接收端对带有校验码的数据对同样的