非线性回归过程是用来建立因变量与一组自变量之间的非线性关系,它不像线性模型那样有众多的假设条件,可以在自变量和因变量之间建立任何形式的模型    非线性,能够通过变量转换成为线性模型——称之为本质线性模型,转换后的模型,用线性回归的方式处理转换后的模型,有的非线性模型并不能够通过变量转换为线性模型,我们称之为:本质非线性模型 还是以“销售量”和“广告费用”这个样本为例,进行研究,前面已经研究得出:“二次曲线模型”比“线性模型”能够更好的拟合“销售量随着广告费用的增加而呈现的趋势变化”,那么“二次

轨道力学中二体问题下求解兰伯特方程. 老外写的Matlab程序,我把它转成了Fortran程序. !***************************************************************** subroutine solve_lambert(r1,r2,tt,GM,lw,N,nBranch,v1,v2) implicit real(8)(A-H,O-Z) dimension r1(3),r2(3),v1(3),v2(3),tmp3(3),wih(3),r1

dp题: 1.写状态转移方程; 2.考虑初始化边界,有意义的赋定值.还没计算的赋边界值: 3.怎么写代码自底向上计算最优值 今天做了几个基础dp,所有是dp方程写对可是初始化以及计算写错 先是poj 1651 事实上就是个赤裸裸的矩阵连乘.dp方程非常easy写出 dp[i][j]=min(dp[i][k]+dp[k+1][j]+r[i]*c[k]*c[j],dp[i][j]); 先贴两个个二逼的代码,mark下自己多么的二逼: 二逼一:在计算的时候使用了还没有算出来的值,模拟下就知道第一重循环

B - Lawrence HDU - 2829 这个题目我觉得很难,难在这个dp方程不会写. 看了网上的题解,看了很久才理解这个dp转移方程 dp[i][j] 表示前面1~j 位并且以 j 结尾分成了 i 段的最小权值和 再定义一个数组 w[a,b] 表示 a到b 的权值和,注意这个不是前缀和,而是题目给的那种权值和 比如 a 到 b  是4 5 1 2 Its Strategic Value is 4*5 + 4*1 + 4*2 + 5*1 + 5*2 + 1*2 = 49. w[a,b]=4

虽然dp方程很好写,就是这个期望不知道怎么求,昨晚的BC也是 题目问题抽象之后为:在一个x坐标轴上有N个点,每个点上有一个概率值,可以修M个工作站, 求怎样安排这M个工作站的位置,使得这N个点都走到工作站的距离期望值最小? 解题报告人:SpringWater(GHQ) 解题思路:状态方程:dp[i][j]  =  min{ dp[i - 1][k - 1]  + cost[k][j]   }dp[i][j]表示在1到j修i个站,的最小期望值, cost[k][j]是我预处理的k到j这段区间修一个

第一题:Alice和Bob两个人正在玩一个游戏,游戏有很多种任务,难度为p的任务(p是正整数),有1/2p 的概率完成并得到2p−1分,如果完成不了,得0分.一开始每人都是0分,从Alice开始轮流做任务,她可以选择任意一个任务来做:而Bob只会做难度为1的任务.只要其中有一个人达到n分,即算作那个人胜利.求Alice采取最优策略的情况下获胜的概率. n<=500 解题过程: 1.感觉这题是今天最难的一题.主要是概率的题目基本没有做到过.先做了后面两题,然后花了一个多小时才把这题给想出来. 2.

题目: Given a 2D binary matrix filled with 's and return its area. For example, given the following matrix: Return . 解题思路: 这种包含最大.最小等含优化的字眼时,一般都需要用到动态规划进行求解.本题求面积我们可以转化为求边长,由于是正方形,因此可以根据正方形的四个角的坐标写出动态规划的转移方程式(画一个图,从左上角推到右下角,很容易理解): dp[i][j] = min(dp[i-

The demons had captured the princess (P) and imprisoned her in the bottom-right corner of a dungeon. The dungeon consists of M x N rooms laid out in a 2D grid. Our valiant knight (K) was initially positioned in the top-left room and must fight his wa

题目大意:一个矩阵,只能放1*2的木块,问将这个矩阵完全覆盖的不同放法有多少种. 解析:如果是横着的就定义11,如果竖着的定义为竖着的01,这样按行dp只需要考虑两件事儿,当前行&上一行,是不是全为1,不是说明竖着有空(不可能出现竖着的00),另一个要检查当前行里有没有横放的,但为奇数的1. 原代码链接:http://blog.csdn.net/accry/article/details/6607703 首先我个人感觉,横着是11,竖着是01 这个方法很牛逼,然后就是先预处理ok数组,之后就要判

本系列文章允许转载,转载请保留全文! [请先阅读][说明&总目录]http://www.cnblogs.com/tbcaaa8/p/4415055.html 1. 用牛顿法解方程 牛顿法是一种求解方程的迭代算法,也可以用于方程组的求解.其思想是利用方程(尤其是非线性方程)的线性部分,对原方程进行近似.不失一般性,考虑方程f(x)=0.对f(x)在x=t处进行泰勒展开,可得f(x)=f(t)+f'(t)(x-t)+... 取线性部分代替f(x),带入方程f(x)=0,可得f(t)+f'(t)(x-

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4655 先不考虑相临的有影响,那么总数就是n*prod(ai),然后减去每个相邻的对总数的贡献Σ( Min(a[i],a[i+1])*prod(i-1)*prod(i+2) ),其中prod(i)为[1,i-1]这个区间a[i]的积,prod(i+2)表示的是[i+2,n]这个区间,答案就是n*prod(ai)-Σ( Min(a[i],a[i+1])*prod(i-1)*prod(i+2) ),可以得

Help Me Escape Time Limit: 2 Seconds      Memory Limit: 32768 KB Background     If thou doest well, shalt thou not be accepted? and if thou doest not well, sin lieth at the door. And unto thee shall be his desire, and thou shalt rule over him.     An

题意: 给定n个定点和m个士兵,n个定点最终构成一棵树,每个定点有一定x个bugs和y个value,每20个bug需要消耗一个士兵,不足20也消耗一个,然后最终收获y个value,只有父节点被占领后子节点才有被占领的可能. DP状态转移方程: dp[p][j]=max(dp[p][j],dp[p][j-k]+dp[t][k]); 看的王大神的代码,DFS写的,先从叶子节点开始向上遍历进行动态规划,自己看了dp方程也没写出来.. #include <iostream> #include <

最小二乘法也称为最小平方法,是一种数据优化技术,它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配. 最小二乘法最初由高尔顿在创立回归分析的时候提出,现在已经成为探索变量间关系最重要的方法,最小二乘法根据其数学原理命名,即误差平方和最小,在误差平方和最小状态下进行函数参数估计,可认为是参数的最佳估计. 一.问题的提出我们在研究变量间的关系时,会收集一定量的数据样本,这些数据在二维坐标图上呈现为一个个的数据点,理论上来讲,如果变量间存在确定的已知函数关系,则函数图像(曲线或直线)会经过所有的数据点,而

In an extended version of the game Lights Out, is a puzzle with 5 rows of 6 buttons each (the actual puzzle has 5 rows of 5 buttons each). Each button has a light. When a button is pressed, that button and each of its (up to four) neighbors above, be

HDU 1024第一遍水过,没有体会到这个题的奥妙,思考了很久终于体会了.大概意思是求把序列分成m段的子序列,并不一定要覆盖完,求子序列和的最大值我们首先要写出基本的动态转移方程: DP:dp[ i ] [ j ] =max ( dp[ i - 1 ] [ 1~j-1 ]+a[ j ],dp[ i ] [ j - 1 ]+a[ j ] ) 其中dp[ i ][ j ]其中i,j表示,第i个集合,取前j 个数. 意思是,dp[ i ][ j ]是由两个状态转移过来的,一个是把新的数归入i集合,还有

题目分析: 好题.本来是一道好的非套路题,但是不凑巧的是当年有一位国家集训队员正好介绍了这个算法. 首先考虑静态的情况.这个的DP方程非常容易写出来. 接着可以注意到对于异或结果的计数可以看成一个FWT的过程,进一步地可以注意到FWT在中途没有还原的必要.从FWT的过程中我们可以发现FWT具有可加性和交换律结合律. 这样原问题可以在静态的情况下通过树形DP做到$O(nm)$. 考虑动态的问题.根据<神奇的子图>命题报告及其拓展中描述的算法五,我们应该不难想到基于树链剖分的这样的做法. 首先对树

https://cn.vjudge.net/problem/Gym-101991J 题目很长,其实就是给你一个正三角形,并且告诉你它的中点在Z轴上以及法向量,边长和顶点A的坐标(自由度已定),让你求A,B,C到Z轴上一点H的距离. 题解:高考向量题,考虑正三角形ABC,我们把OB拆成OD加DB,OD=-OA/2,DB可以通过连立三个方程得到(它垂直于AO和法向量,他的长度为L/2) 坑: 我一开始拆的是OA+AB,公式太长不可解orz, 后来解方程的时候写错了orz 然后y写成xorz 最后没考

Description 小Y最近在一家金券交易所工作.该金券交易所只发行交易两种金券:A纪念券(以下简称A券)和 B纪念券(以下 简称B券).每个持有金券的顾客都有一个自己的帐户.金券的数目可以是一个实数.每天随着市场的起伏波动, 两种金券都有自己当时的价值,即每一单位金券当天可以兑换的人民币数目.我们记录第 K 天中 A券 和 B券 的 价值分别为 AK 和 BK(元/单位金券).为了方便顾客,金券交易所提供了一种非常方便的交易方式:比例交易法 .比例交易法分为两个方面:(a)卖出金券:顾客提

接上一篇博客<直接法光度误差导数推导>,DSO 代码中 CoarseInitializer::trackFrame 目的是优化两帧(ref frame 和 new frame)之间的相对状态和 ref frame 中所有点的逆深度. 在代码中出现了变量Hsc和变量bsc,其中的"sc"是指 Schur Complement.依据这个事实就能够确定整个优化过程的所有细节. 一下假设 ref frame 上需要优化逆深度的点共有 N 个. 首先构建 Gauss Newton 方

清除一个误区 虽然中国剩余定理和拓展中国剩余定理只差两个字,但他俩的解法相差十万八千里,所以会不会CRT无所谓 用途 求类似$$\begin{cases}x \equiv b_{1}\pmod{a_{1}} \\x \equiv b_{2}\pmod{a_{2}} \\...\\x \equiv b_{n}\pmod{a_{n}} \\ \end{cases}$$的线性同余方程组的解 具体过程 假设现在我们只有两个同余方程$$x \equiv b_{1}\pmod{a_{1}}$$ $$x \e