符号约定: l  I代表整型;R代表实型;C代表复型;CH代表字符型;S代表字符串;L代表逻辑型;A代表数组;P代表指针;T代表派生类型;AT为任意类型. l  s:P表示s类型为P类型(任意kind值).s:P(k)表示s类型为P类型(kind值=k). l  [-]表示可选参数. l  *表示常用函数.   表1  数值和类型转换函数 函数名 说明 ABS(x)* 求x的绝对值∣x∣.x:I.R, 结果类型同x; x:C, 结果:R AIMAG(x) 求x的实部.x:C, 结果:R AINT

Java对数函数及Java对数运算 2010-05-17 10:32 中国IT实验室 佚名   关键字:Java   Java对数函数的计算方法非常有问题,然而在API中却有惊人的误差.但是假如运用了以下的方法,用Java处理数字所碰到的小麻烦就可以轻而易举的解决了. Sun的J2SE提供了一个单一的Java对数方法——double java.lang.Math.log(double),这很轻易使用.请看如下代码: double x = Math.log(5); 等价于:x = ln 5 或 x

MathType是一款强大的公式编辑软件,但是一些新手用户对于其应用还不是那么熟练,很多的操作不是很精通.比如,怎么用MathType输入对数函数.下面就给大家介绍介绍MathType对数函数的输入方法. 操作步骤如下: 1.打开MathType编辑窗口,用键盘依次输入“l”.“o”.“g”.  利用键盘依次输入“l”.“o”.“g” 2.使用MathType工具栏中的上标与下标模板,选择下标模板,输入底数a.  利用下标模板输入底数a 3.将光标移出,再输入x即可.选中输入的函数,直接拖动到标

手动博客搬家: 本文发表于20181127 08:39:42, 原地址https://blog.csdn.net/suncongbo/article/details/84559818 题目链接: https://www.luogu.org/problem/show?pid=4726 题意: 给定\(n\)次多项式\(A(x)\) 求多项式\(f(x)\)满足\(f(x)\equiv e^{A(x)} (\mod x^n)\) 题解 这个比对数函数复杂一些.. 前铺知识 泰勒展开 对于一个函数,我

手动博客搬家: 本文发表于20181125 13:25:03, 原地址https://blog.csdn.net/suncongbo/article/details/84487306 题目链接: https://www.luogu.org/problemnew/show/P4725 题目大意: 给定一个\(n\)次多项式\(A(x)\), 求一个\(n\)次多项式\(B(x)\)满足\(B(x)\equiv \ln A(x) (\mod x^n)\) 题解: 神数学模板题-- 数学真奇妙! 前驱

LINK:多项式对数函数 多项式 ln 如题 是一个模板题.刚学会导数 几个知识点 \([f(x)\cdot g(x)]'=f(x)'g(x)+f(x)g(x)',f(g(x))'=f'(g(x))g'(x)\) 求B(x)=ln A(x) 没啥好办法 同时对两边同时求导. \(B'(x)=[lnA(x)]'=ln'(A(x))A'(x)=\frac{A'(x)}{A(x)}\) 然后对于后者分子直接逐项求导分母求逆. 最后就可以求出B'(x)了.然后利用不定积分来对这个东西进行积分求出原多项式

from math import logfrom math import e print e #自然对数print log(e) #log函数默认是以e为底print log(100,10) #以10为底,对100取对数print log(4,2) #以2为底,对4取对数

Factstone Benchmark Amtel has announced that it will release a 128-bit computer chip by 2010, a 256-bit computer by 2020, and so on, continuing its strategy of doubling the word-size every ten years. (Amtel released a 64-bit computer in 2000, a 32-bi

题意 题目链接 Sol 这个不用背XD 前置知识: \(f(x) = ln(x), f'(x) = \frac{1}{x}\) \(f(g(x)) = f'(g(x)) g'(x)\) 我们要求的是\(G(x) = F(A(x)), F(x) = ln(x)\) 可以直接对两边求导\(G'(A(x)) = F'(A(x))A'(x) = \frac{A(x)}{A'(x)}\) 发现这个可以算,只要求个逆就行了. 那么就直接求导之后积分回去,复杂度\(O(nlogn)\) #include<bi

https://www.cnblogs.com/HocRiser/p/8207295.html 安利! #include<iostream> #include<cstdio> #include<cmath> #include<cstdlib> #include<cstring> #include<algorithm> using namespace std; #define ll long long #define P 9982443

思路 考虑对ln求导后处理 根据复合函数的求导法则\(g'(f(x))=g'(x)f'(x)\) 得到 \[ \ln F(x) '= \frac{F'(x)}{F(x)} \] 最后对这个式子积分 \[ \ln F(x) = \int {\frac{F'(x)}{F(x)}} \] 代码 // luogu-judger-enable-o2 #include <cstdio> #include <cstring> #include <algorithm> #define

继续补全模板. 要求 $$g(x) = ln f(x)$$ 两边求导, $$g'(x) = \frac{f'(x)}{f(x)}$$ 然后左转去把多项式求导和多项式求逆的模板复制过来,就可以计算出$g'(x)$,接下来再对$g'(x)$求不定积分即可. 虽然我也不是很会不定积分,但是这就是求导的逆过程,相当于把求完导之后的函数搞回去. 因为$(a_ix^i)' = ia_ix^{i - 1}$,所以反向算一下就好. 求导的时间复杂度是$O(n)$,积分的时间复杂度是$O(nlogn)$,总时间复

参考资料:xilinx AXI4 Stream Peripherals 源码 //************************************************************************ Verilog中函数使用方法这里不再赘述,只给出函数原型及其调用方式. //************************************************************************ //function called clogb2

题目大意:给出$n-1$次多项式$A(x)$,求一个 $\bmod{x^n}$下的多项式$B(x)$,满足$B(x) \equiv \ln A(x)$.在$\bmod{998244353}$下进行.保证$A[0]=1$ 题解:$$B(x)=\ln A(x)\\B'(x)=\dfrac{A'(x)}{A(x)}\\B(x)=\int\dfrac{A'(x)}{A(x)}\mathrm{dx}$$卡点:无 C++ Code: #include <cstdio> #include <algor

传送门 前置芝士:微积分(有所了解即可)(可以看看这篇,写得非常详细我看了两章就看不下去了) 以下都是一些简单的教程切莫当真,仅供理解,建议看更严谨的 导数:对于一个函数$f(x)$,它的导数$f'(x)$为一个新的函数.简单理解的话,$f'(x)$表示在原函数图像上该点切线的斜率,记为$\frac{dy}{dx}$或$\frac{d}{dx}f(x)$ 积分:对于一个导数$f'(x)$,它所对应的原函数为它的积分,记为$\int f'(x)dx$ 对于一个多项式$F(x)=\sum_{i=0}

$G(x)=ln(A(x))$ $G'(x)=ln'(A(x))A'(x)=\frac{A'(x)}{A(x)}$     由于求导和积分是互逆的,所以对 $G$ 求积分,即 $G(x)=\int\frac{A'(x)}{A(x)}$ 用求导 + 求逆 + 积分做一下即可 这里给出求导/积分的公式: $\int F(x)=\sum_{i=0}^{n}\frac{a_{i}}{i+1}x^{i+1}$ $d(F(x))=\sum_{i=1}^{n}i\times a_{i}x^{i-1}$    

#include <bits/stdc++.h> using namespace std; #define int long long const int N=4000005; // 4 times! const int mod=998244353,g=3; int qpow(int p,int q) { int r = 1; for(; q; p*=p, p%=mod, q>>=1) if(q&1) r*=p, r%=mod; return r; } int inv(in

转载请标明出处:http://www.cnblogs.com/tiaozistudy/p/log-likelihood_distance.html 本文是“挑子”在学习对数似然距离过程中的笔记摘录,文中不乏一些个人理解,不当之处望多加指正. 对数似然距离是基于统计理论的一种计算簇与簇相异度的方法,最早用于BIRCH层次聚类算法的改进.本文旨在详细介绍对数似然距离的统计学基础.方法思想和计算过程,希望帮助更多地人欣赏它.熟悉它.使用它. 1.极大似然估计(Maximum Likelihood Es

定义域错误可以理解为超出了函数的适用范围,如果发生了定义域错误,设errno为EDOM 如果结果不能表示为double值,则发生值域错误,如果结果上溢,则函数返回HUGE_VAL的值,设errno为ERANGE,如果函数下溢,函数返回0 宏 HUGE_VAL展开为一个很大的正的的double型的表达式,通常超出了float类型的范围,可以用来承载"正无穷" 三角函数 #include<math.h> double acos(double x); //计算x在[0,pi]范围

第0章 关于本书 1, 本书要用到一个工具函数————$$(),它可以让我们更容易获取和遍历所有匹配特定css选择符的dom元素: function $$(selector,context){ context=context||document; var elements=context.querySelectorAll(selector); return Array.prototype.slice.call(elements); } 2, 以下实现一个效果: linear-gradient(#

1. 概要 数据预处理在众多深度学习算法中都起着重要作用,实际情况中,将数据做归一化和白化处理后,很多算法能够发挥最佳效果.然而除非对这些算法有丰富的使用经验,否则预处理的精确参数并非显而易见. 2. 数据归一化及其应用 数据预处理中,标准的第一步是数据归一化.虽然这里有一系列可行的方法,但是这一步通常是根据数据的具体情况而明确选择的.特征归一化常用的方法包含如下几种: 简单缩放 逐样本均值消减(也称为移除直流分量) 特征标准化(使数据集中所有特征都具有零均值和单位方差) 一般做机器学习应用的时