原文地址:http://www.caetecc.com/thread-2172-1-1.html ! 半脉冲载荷 --- 模态叠加法fini/clear,nostart/PREP7ET,1,BEAM4             MP,EX,1,110E9   MP,NUXY,1,0.3MP,DENS,1,1600R,1,0.000045,3.75e-12,8.44e-10,0.015,0.003,0    k,1,0,0k,2,0.2,0LSTR,       1,       2LATT,1,1

破圈法求解最小生成树c语言实现(已验证) 下面是算法伪代码,每一个算法都取一个图作为输入,并返回一个边集T. 对该算法,证明T是一棵最小生成树,或者证明T不是一棵最小生成树.此外,对于每个算法,无论它是否能计算出一棵最小生成树,都要给出其最有效的实现. MAYBE-MST-A(G,w) Sort the edges into nonincreasing order of edge weights w T<-E For each edge e, taken in nonincreasing ord

题目链接: BZOJ: https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1477 POJ: https://cn.vjudge.net/problem/POJ-1061 题目描述: Description 两只青蛙在网上相识了,它们聊得很开心,于是觉得很有必要见一面.它们很高兴地发现它们住在同一条纬度线上,于是它们约定各自朝西跳,直到碰面为止.可是它们出发之前忘记了一件很重要的事情,既没有问清楚对方的特征,也没有约定见面的具体位置.不过青蛙们都是

一.梯度下降法 优点:即使特征变量的维度n很大,该方法依然很有效 缺点:1)需要选择学习速率α 2)需要多次迭代 二.正规方程法(Normal Equation) 该方法可以一次性求解参数Θ 优点:1)不需要选择α 2)不用多次迭代,一次求解 3)正规方程法不需要归一化处理 缺点:逆矩阵的计算量比较大,尤其当特征变量的维度n很大时:计算逆矩阵的运算量大概是矩阵维度的3次方. 总结:当特征变量维度n较大时(n>=10000),选择梯度下降法:当n值较小时(n<10000),选择正规方程法求解Θ.

主要是栈的应用,里面有两个函数deleteSpace(),stringToDouble()在我还有一篇博客其中:对string的一些扩展函数. 本程序仅仅是主要的功能实现,没有差错控制. #include<iostream> #include<stack> #include<string> #include<map> #include"fstring.h" /* *採用逆波兰表示法求解数学表达示 *1.将输入的中缀表示示转换成后缀表达示

回溯法求解0-1背包问题: 问题:背包大小 w,物品个数 n,每个物品的重量与价值分别对应 w[i] 与 v[i],求放入背包中物品的总价值最大. 回溯法核心:能进则进,进不了则换,换不了则退.(按照条件深度优先搜索,搜到某一步时,发现不是最优或者达不到目标,则退一步重新选择) 注:理论上,回溯法是在一棵树上进行全局搜索,但是并非每种情况都需要全局考虑,毕竟那样效率太低,且通过约束+限界可以减少好多不必要的搜索. 解决本问题思路:使用0/1序列表示物品的放入情况.将搜索看做一棵二叉树,二叉树的第

1.Fluent-Thermal-Structural瞬态分析 此模块连接在fluent已实现流体和固体的热流耦合,传递至thermal实际上只是将流体表面温度作为热载荷施加在固体的液体通道表面,极大可能导致载荷不符合情况,应直接将温度场传递至structral,取消thermal模块. 此文后续内容更新移至本人博客: http://techieliang.com

// 0.1背包求解.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream>   #define N 5   #define ST 10   using namespace std; int main() {  //给定n个重量,价值为不同的个物品和容量为c的背包,求这些物品中一个最有的价值的子集    int a[N] = { 2, 1, 3, 4, 7 };  int b[N] = { 2, 5,

八皇后谜题是经典的一个问题,其解法一共有种! 其定义: 首先定义一个8*8的棋盘 我们有八个皇后在手里,目的是把八个都放在棋盘中 位于皇后的水平和垂直方向的棋格不能有其他皇后 位于皇后的斜对角线上的棋格不能有其他皇后 解出能将八个皇后都放在棋盘中的摆法 这个问题通常使用两种方法来求解: 穷举法 回溯法(递归) 本文章通过回溯法来求解,回溯法对比穷举法高效许多,让我们学习如何实现吧! 实现思想: 我们先在棋盘的第0行第1个棋格放下第一个皇后 下一行寻找一个不冲突的棋格放下下一个皇后 循环第2步 如

Description 检查一个如下的6 x 6的跳棋棋盘,有六个棋子被放置在棋盘上,使得每行,每列,每条对角线(包括两条主对角线的所有对角线)上都至多有一个棋子. 列号 0 1 2 3 4 5 6 ------------------------- 1 | | O | | | | | ------------------------- 2 | | | | O | | | ------------------------- 3 | | | | | | O | ------------------

一.目标函数的梯度求解公式 PCA 降维的具体实现,转变为: 方案:梯度上升法优化效用函数,找到其最大值时对应的主成分 w : 效用函数中,向量 w 是变量: 在最终要求取降维后的数据集时,w 是参数: 1)推导梯度求解公式 变形一 变形二 变形三:向量化处理 最终的梯度求解公式:▽f = 2 / m * XT . (X . dot(w) ) 二.代码实现(以二维降一维为例) 1)模拟数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt X

River Problem 题意:一个有向树(河流),只有一个汇点1,每条边只有一个出度.有些河道有污染指数xi,必需要治理,有m段路径,可以去覆盖这些,每被覆盖一次,xi降低响应值. :即 给出一些边必需要覆盖的次数,用m段路径去覆盖,每次覆盖有相应费用,求最小费用. 思路:这题被誉为难题,给一个网络流,给出一些边的流量下界,以及给用某些路段流量去流满足要求.这里与正常网络流相悖,是wi>=xi,所以用: 预先加灌法:(预先灌入大流量(相应干道大小灌溉相应流量),要覆盖的减掉,使达不到预期流量

目录 正文 引入 大数翻倍法 复杂度证明 大数翻倍法的优势 最后的最后:上代码! 注:做法和思路是 zhx 在一次讲课中提出的,如有侵权,请联系作者删除 其实别的题解也有提到过暴力做法,但这里将会给出更加严谨的复杂度的证明 正文 引入 我们知道,中国剩余定理是一种用来求解类似于 \[\begin{cases} x \equiv a_1 \pmod {m_1} \\ x \equiv a_2 \pmod {m_2} \\ x \equiv a_3 \pmod {m_3} \\ ... \\ x \

Luogu P3379 最近公共祖先 原题展现 题目描述 如题,给定一棵有根多叉树,请求出指定两个点直接最近的公共祖先. 输入格式 第一行包含三个正整数 \(N,M,S\),分别表示树的结点个数.询问的个数和树根结点的序号. 接下来 \(N-1\) 行每行包含两个正整数 \(x, y\),表示 \(x\) 结点和 \(y\) 结点之间有一条直接连接的边(数据保证可以构成树). 接下来 \(M\) 行每行包含两个正整数 \(a, b\),表示询问 \(a\) 结点和 \(b\) 结点的最近公共祖先

问题说明: 除了自身之外,无法被其它整数整除的数称之为质数,要求质数很简单,但如何快速的求出质数则一直是程式设计人员与数学家努力的课题, 在这边介绍一个着名的 Eratosthenes求质数方法. 解法: 首先知道这个问题可以使用回圈来求解,将一个指定的数除以所有小于它的数,若可以整除就不是质数,然而如何减少回圈的检查次数?如何求出小于N的所有质数? 我们先来看一个丧心病狂的低效率的解决方式: //检验质数 bool checkZS(int a) { ;i < a;i++) { == a%i)

LCA(Least Common Ancestors) 即最近公共祖先,是指在有根树中,找出某两个结点u和v最近的公共祖先. 常见解法一般有三种 这里讲解一种在线算法-倍增 首先我们定义fa[u][j]表示结点u的第2^j祖先 那么要怎么求出全部的fa数组呢 不难发现fa[u][0]就是u的父亲结点 这些父亲结点我们可以直接初始化 对于其他结点则有 fa[u][j]=fa[ fa[u][j-1] ] [j-1] 什么意思呢 u的第2^(j-1)祖先的第2^(j-1)祖先 就是u的第2^j祖先(有

一. 问题描述 已知n个人,分别以编号1,2,3,...,n表示,围坐在一张圆桌周围.从编号为k的人开始报数1,数到m的那个人出列:他的下一个人又从1开始报数,数到m的那个人又出列:依此规律重复下去,直到圆桌周围的人全部出列,求最后一个出列人的编号,可记为P(n,m,k),或记为P(n,m,k,s = 1),其中s为起始编号. 二. 递归求解 n(假设n值很大,而k.m值都很小)个人围成一圈,从k开始以m为步长报数,第k+m-1个人出列:于是转化为n-1个人围成一圈,从(k+m-1)+1开始以m

概念 凸包(Convex Hull)是一个计算几何(图形学)中的概念.用不严谨的话来讲,给定二维平面上的点集,凸包就是将最外层的点连接起来构成的凸多边型,它能包含点集中所有点的.严谨的定义和相关概念参见维基百科:凸包. 这个算法是由数学大师葛立恒(Graham)发明的,他曾经是美国数学学会(AMS)主席.AT&T首席科学家以及国际杂技师协会(IJA)主席.(太汗了,这位大牛还会玩杂技~) 问题 给定平面上的二维点集,求解其凸包. 过程 1. 在所有点中选取y坐标最小的一点H,当作基点.如果存在多

回溯法是一种搜索算法,从某一起点出发按一定规则探索,当试探不符合条件时则返回上一步重新探索,直到搜索出所求的路径. 回溯法所求的解可以看做解向量(n皇后坐标组成的向量,迷宫路径点组成的向量等),所有解向量的几何称为解空间.理论上说,回溯法可以遍历有限个解组成的解空间. 首先介绍回溯法中所需的几个要素: 起点 解向量中第一个元素,第一个可能取得的值. 如迷宫的起点或者假设第一个皇后在(1,1)的位置. 遍历解向量中下一个元素所有可能取值的方法 如迷宫中四个方向沿顺时针试探,n皇后中行优先遍历二维数

sloves: package BackPack; public class Solves {  public int[] DecimaltoBinary(int n,int m)  {   int r;//求余数   int consult=1;//求商   int j = 0;   int []arr=new int[m];   while (consult!=0)   {    consult = n / 2;    r = n % 2;    n = consult;    arr[j]