图神经网络小结 图神经网络小结 图神经网络分类 GCN: 由谱方法到空域方法 GCN概述 GCN的输出机制 GCN的不同方法 基于谱方法的GCN 初始 切比雪夫K阶截断: ChebNet 一阶ChebNet 自适应图卷积网络AGCN 谱方法小结 基于空域方法GCN 基于递归的空间GCN(Recurrent-based Spatial GCNs) 图神经网络GNN(特指早期的一种结构) 门控图神经网络(GGNN) 随机稳态嵌入SSE 基于合成的空间GCN(Composition Based Spa

Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 128 MB Submit: 161  Solved: 105 [Submit][Status][Web Board] Description 用递归方法求n阶勒让德多项式的值,递归公式为 n=0     pn(x) =1   n=1     pn(x) =x n>1     pn(x) =((2n-1)*x* pn-1(x) -(n-1)* pn-2(x))/n 结果保留2位小数. Input n和x的值. Output pn(

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

/* Date: 07/03/19 15:40 Description: 用递归法求n阶勒让德多项式的值      { 1  n=0    Pn(x)= { x  n=1      { ((2n-1).x-Pn-1(x)-(n-1).Pn-2(x)/n  n>=1 */ #include<stdio.h> float Legendre(int x,int n); int main(void) { int x,n; float value; printf("Enter the o

已知k阶斐波那契序列的定义为 f(0)=0,f(1)=0,...f(k-2)=0,f(k-1)=1; f(n)=f(n-1)+f(n-2)+...+f(n-k),n=k,k+1,... 试编写求k阶斐波那契序列的第m项值的函数算法,k和m均以值调用的形式在函数参数表中出现. k阶斐波那契序列定义:第k和k+1项为1,前k - 1项为0,从k项之后每一项都是前k项的和 如:k=2时,斐波那契序列为:0,1,1,2,3,5,... k=3时,斐波那契序列为:0,0,1,1,2,4,7,13,...

k阶原点距和k阶中心距各是说明什么数字特征 二阶中心距,也叫作方差,它告诉我们一个随机变量在它均值附近波动的大小,方差越大,波动性越大.方差也相当于机械运动中以重心为转轴的转动惯量.(The moment of inertia.) 三阶中心距告诉我们一个随机密度函数向左或向右偏斜的程度.在均值不为零的情况下,原点距只有纯数学意义. A1,一阶矩就是 E(X),即样本均值.具体说来就是A1=(西格玛Xi)/n ----(1)A2,二阶矩就是 E(X^2)即样本平方均值 ,具体说来就是 A2=(西格

切比雪夫多项式在逼近理论中有重要的应用.这是因为第一类切比雪夫多项式的根(被称为切比雪夫节点)可以用于多项式插值.相应的插值多项式能最大限度地降低龙格现象,并且提供多项式在连续函数的最佳一致逼近. 参考资料:https://wenku.baidu.com/view/ba41a20f767f5acfa1c7cd9c.html https://wenku.baidu.com/view/544dab7502768e9951e73842.html

2406: C语言习题 求n阶勒让德多项式 Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 961  Solved: 570[Submit][Status][Web Board] Description 用递归方法求n阶勒让德多项式的值,递归公式为 n=0     pn(x) =1   n=1     pn(x) =x n>1     pn(x) =((2n-1)*x* pn-1(x) -(n-1)* pn-2(x))/n 结果保留2位小数. Inp

k阶原点距和k阶中心距各是说明什么数字特征 http://www.cnblogs.com/emanlee/archive/2011/04/25/2028628.html 二阶中心距,也叫作方差,它告诉我们一个随机变量在它均值附近波动的大小,方差越大,波动性越大.方差也相当于机械运动中以重心为转轴的转动惯量.(The moment of inertia.) 三阶中心距告诉我们一个随机密度函数向左或向右偏斜的程度. 在均值不为零的情况下,原点距只有纯数学意义. A1,一阶矩就是 E(X),即样本均值

在学校的anyview的时候,遇到了这个题: [题目]已知k阶裴波那契序列的定义为f(0)=0, f(1)=0, ..., f(k-2)=0, f(k-1)=1;f(n)=f(n-1)+f(n-2)+...+f(n-k), n=k,k+1,...试编写求k阶裴波那契序列的第m项值的函数算法,k和m均以值调用的形式在函数参数表中出现. 要求实现下列函数:Status Fibonacci(int k, int m, int &f);/* 如果能求得k阶斐波那契序列的第m项的值f,则返回OK:*//*

已知K阶斐波那契数列定义为:f0 = 0,  f1 = 0, … , fk-2 = 0, fk-1 = 1;fn = fn-1 + fn-2 + … + fn-k , n = k , k + 1, … 给定阶数k和n的值,求fn的值. 既然是递归数列,那我们就用递归函数来实现,具体代码如下: 大家有其他更好的算法,欢迎留言讨论,共同学习. 关于斐波那契的一个小段子,跟大家分享,说学校食堂的菜就是八大菜系之后的第九大菜系斐波那契菜,哈哈哈. 博客地址:https://www.cnblogs.com

K阶斐波那契数列--------西工大NOJ习题.10 原创不易,转载请说明出处!!! 科普:k阶斐波那契数列的0到n-1项需要有初始值. 其中,0到n-2项初始化为0,第n-1项初始化为1. 在这道题目中,所引用的函数详见:数据结构实现--循环队列 (我的一篇博文) 我使用的方法是尺取法,这样可以大大地减小时间复杂度. 具体见代码: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> typedef int Elem; typedef struct Qu

Q:编写程序,输入正整数n和任意数x,求出勒让德多项式的值Pn(x) #include <iostream> #include<cstdio> using namespace std; float Rand(int n,float x) { if(n==0) return 1; else if(n==1) return x; else return ((2*n-1)*x-Rand(n-1,x)-(n-1)*Rand(n-2,x))/n; } int main() { int n;

NEU(Fst Network Embedding Enhancement via High Order Proximity Approximation) NEU:通过对高阶相似性的近似,加持快速网络嵌入 NRL的框架总结 First, Clarify the notations and formalize the problem of NRL. Then, Introduce the concept of k-order proximity. Finally, Summarize an NRL

简单线性代数练习题 首先翻开具体数学生成函数一章,可以发现\(F(n),G(n)\)满足以下递推式 \[F(n)=F(n-1)+F(n-2),F(0)=1,F(1)=1\] \[G(n)=4G(n-2)-G(n-4),G(2)=3,G(0)=1\] 我们发现\(G\)只有偶数项有值(证明的话可以把网格黑白染色什么的来证明) 那么我们可以设\(T(n)=G(2n)\) 那么\(T\)服从以下递推式 \[T(n)=4T(n-1)-T(n-2),T(1)=1,T(0)=1\] 那么我们发现\(F\)和

张博航原知乎网址 张博航原博客网址 引入: 给一个完全积性函数$f$,求其前缀和 $$S(n)=\sum_{i=1}^nf(i)$$ 初步思考: 考虑由于所求函数为完全积性函数,我们很容易用一个线性筛在$O(n)$的时间负责度内解决问题. 但是往往这类问题要求更加优秀的时间负责度,那么线筛便不能满足我们的需要,我们需要更加优秀的做法. 我们考虑一种最基础的筛法:埃拉托斯特尼筛法. 在这种筛法的思路中,我们只需要枚举$\sqrt n$以内的质数,那么我们是否可以引入这种想法呢? 进一步思考: 我们

相控阵天线中,直线阵列作为重要的一种,有着极为广泛的应用.切比雪夫低副瓣阵列设计是一种典型的设计方法. 切比雪夫方法主要是实现低副瓣.窄波束: 其产生的核心如下: 我的理解:因为能量守恒,所有副瓣都一样的时候,能量会更多的集中在副瓣中, 主瓣最大增益也不会改变,这样就可以使主瓣窄,副瓣电平降低.G=4πS/λ2 结合切比雪夫函数,可以得到:   当具体应用时,解决方案如下: 话不多说,其Matlab中的程序如下: % 2019-11% 切比雪夫低副瓣阵列馈电设计_1.0 (端射阵) close

众所周知,tzc 在 2019 年(12 月 31 日)就第一次开始接触多项式相关算法,可到 2021 年(1 月 1 日)才开始写这篇 blog. 感觉自己开了个大坑( 多项式 多项式乘法 好吧这个应该是多项式各种运算中的基础了. 首先,在学习多项式乘法之前,你需要学会: 复数 我们定义虚数单位 \(i\) 为满足 \(x^2=-1\) 的 \(x\). 那么所有的复数都可以表示为 \(z=a+bi\) 的形式,其中 \(a,b\) 均为实数. 复数的加减直接对实部虚部相加减就行了. 复数的乘

数学上曲面的连续光滑形变可以通过最小化能量函数来建模得到,其中能量函数用来调节曲面的拉伸或弯曲程度,那么能量函数最小化同时满足所有边界条件的最优解就是待求曲面. 能量函数通常是二次函数形式: 其中S*代表关于曲面参数u和v的k阶偏导. 对于上述优化问题的求解方法,通常利用变分法得到对应的Euler-Lagrange方程,然后求解该方程得到最优解.对于二次能量函数形式,其对应的Euler-Lagrange方程为如下多阶调和方程: 例如对于,那么对应的Euler-Lagrange方程就是2阶Lapl

一.关于单偶数阶幻方和双偶数阶幻方 (一)单偶数阶幻方(即当n=4k+2时) 任何4k+2 阶幻方都可由2k+1阶幻方与2×2方块复合而成,6是此类型的最小阶. 以6阶为例,可由3阶幻方与由0,1,2,3组成的2×2的小方块拼成一个6×6的大方块复合而成. 其中,3阶幻方(洛书)如下图1所示, (图1) 800x600 Normal 0 7.8 磅 0 2 false false false EN-US ZH-CN X-NONE MicrosoftInternetExplorer4 /* Sty

设$f(x)$为树的生成函数,即$x^i$的系数为根节点权值为$i$的树的个数.不难得出$f(x)=\sum_{k\in D}f(x)^k+x$我们要求这个多项式的第$n$项,由拉格朗日反演可得$[x^n]f(x)=\frac1n[x^{n-1}](\frac x{g(x)})^n$其中$[x^n]f(x)$表示$f(x)$的$n$次项系数.$f(x)$是$g(x)$的复合逆,即$g(f(x))=x$在本题中,$g(x)=x-\sum_{k\in D}x^k$我们需要多项式求逆和多项式快速幂.多