\documentclass{article} \usepackage{amsmath} \usepackage{amsthm} \usepackage{amsfonts} \usepackage{ctex} \usepackage{mathrsfs} \begin{document} \section{极坐标变换下的Laplace算子} 对于函数$u=u(x,y)$,其中$(x,y)\in D_{xy}\subseteq \mathbb R^2\backslash\{(0,0)
一、简介 基于matlab语音信号数学模型 二、源代码 clc clear all close all T1=5; %5ms T2=3; %3ms fs=8; %8kHz N1=T1*fs; N2=T2*fs; n1=1:N1-1; n2=N1:N1+N2; g=zeros(1,20*fs); t=(1:20*fs)/fs; g(1:N1-1)=
在结构上开凿孔口，圆孔周边的应力会增加许多，这种现象称之为应力集中。弹性力学给出的解析解如下： 以σφ为例，画出它的应力云图 # coding=utf-8 import numpy import matplotlib.pyplot as plt ax = plt.subplot(111,projection='polar') '''先设置结构的参数'
1.1 miller_rabin 一个检查素数的算法。 是一个概率算法，并不能保证绝对。 1.1.1一些定理 如果 \(n\) 为素数，取 \(n-1=d\times 2^r\)，\(\forall a<n,a\in Z^+\) ，有 \(a^d\equiv 1 \mod n\) 或者 \(\exist 0\leq i<r,s.t.a^{d\times 2^i}\equiv -1\mod n\) （费马小定理推论） 1.1.2
Reinforcement Learning: An Introduction (second edition) - Chapter 5,6 Contents Chapter 1,2 Chapter 3,4 Chapter 5 5.1 Consider the diagrams on the right in Figure 5.1. Why does the estimated value function jump up for the last two rows in the rear? Why
前言 高中阶段的曲线变换的考察，主要围绕曲线的平移、伸缩变换；对任意曲线而言，旋转变换后有些曲线的表达式会非常复杂，故涉及曲线的旋转的考察，往往只涉及很特殊而简单的曲线，比如圆，而且大多是经过原点且绕原点旋转，此时只要抓住圆心和半径做研究即可；其实，更简单的思路是采用相关点法。
部分目录 Solved 94 / 304 K Gym 100753K Upside down primes高效判断素数快速幂取模 继续 Miller-Rabin 素性检验算法 Unsolved 61 / 182 F Gym 100753F DivisionsPollard-Rho算法朴素的算法，试除法生日悖论伪随机数序列Floyd判环算法 改进log n求最大因数关于template < c
需要注意mr筛的次数稍微有点大，尽量保证正确性，sd要赋初值。 ll mul(ll x, ll y, ll p){ ll t=(x*y-(ll)((long double)x/p*y)*p)%p; if (t<0) return t+p; return t; } ull sd;ll rd(){sd^=sd>>13,sd^=sd<<7,sd^=sd>>23;return sd>>1;} ll gcd(ll x,ll y){return (x%y==0
Solution 用于拆解较大数的质因子。 前置知识：Miller_Robin。 涉及到的思想： 利用 \(\gcd(x,y)\) 来寻找 \(x\) 的因数。 组合随机采样的优秀命中率。 \(\gcd(x\cdot z,y)=\gcd(\gcd(x,y)\times \gcd(z,y),y)\)，因此可以调整步长来判断当前是否找到了因数，减少 \(\gcd\) 的调用
【翻译自 ： Gradient Descent With Adadelta from Scratch】 【说明：Jason Brownlee PhD大神的文章个人很喜欢，所以闲暇时间里会做一点翻译和学习实践的工作，这里是相应工作的实践记录，希望能帮到有需要的人！】 梯度下降是一种优化算法，遵循
一个很有意思的算法 例题Pollard-Rho算法 要求的是一个数的最大质因子，常规做法肯定是过不了的这个数据范围的 MillerRabin概率测素数法 根据两个定理 费马小定理:若\(p\)为质数,\(a^{p-1}\equiv 1 \pmod{p}\) 二次检查定理:若\(p\)为质数,\(x^2 \equiv 0 \pmod{p}\)的解为\(x_1=1,
\(p_{1}=\frac{m_{1}g}{a^2}\) \(\quad =\frac{\rho a^3g}{a^2}\) \(\quad =\rho ag\) \(p_{2}=\frac{m_{2}g}{b^2}\) \(\quad =\frac{\rho b^3g}{b^2}\) \(\quad =\rho bg\) \(\frac{p_{1}}{p_{2}}=\frac{a}{b}\) \(p_{3}=\frac{(m_{1}+m_{2})
Comet OJ 16 G 令 \(a_0=1\)，对于 \(1\sim n\) 中的每个 \(i\)，在 \([0,i)\) 中随机 \(k\) 个非负整数 \(p_1,p_2...p_k\) 令 \(a_i=\sum a_{p_j}\) 你需要计算 \(a_n^k\) 的数学期望。 \(n\le 10^5,k\le 10\) Solution 对上述问题做组合转换：问题等价于先确定所有点的连边情况（注意边
题目 https://www.luogu.com.cn/problem/P4718 思路 真的是阴间卡常模板题 blog 代码 #include<bits/stdc++.h> #define ll long long #define ld long double #define ull unsigned long long using namespace std; int T; ll ans,n; inline ll mul(ll x,ll y,ll p) { ll y
参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/33808071 极坐标 在平面内取一个定点 \(O\)，叫极点，引一条射线 \(Ox\)，叫做极轴，再选定一个长度单位和角度的正方向（通常取逆时针方向）。对于平面内任何一点 \(M\)，用 \(\rho\) 表示线段 \(OM\) 的长度（有时也用 \(r\) 表示），\(\theta\) 表示从 \(Ox\)
对于Pollard_rho，它可以在O(sqrt（p）)的时间复杂度内找到n的一个小因子p，所以当n的两个素因子差距过大，即有一方过小的话都可以通过Pollard_rho进行分解 例题： n = 1141976890333971618926153237155970525208639827587600850504737512307472709358968061186974826335155409395796814
胡诌 - 幸福心理学 一、引子 本文主要论述幸福的一些（个）性质。 结论来源于生活观察，基于心理自省，暂没有实验数据支撑。类似结论很可能已经在现代心理学理论中有涉及，这里不作处理。 二、定义 定义如下： 幸福因素：引起幸福的事物，记为 \(\eta\)。这里直接表示为事物对应的幸福值。 幸福度
deg13=57; deg14=88; deg24=97; deg34=178; degVector=[deg13,deg14,deg24,deg34]; theta=deg2rad(degVector); rho=[1,1,1,1]; z=rho.*exp(1i*theta); compass(z); deg13=57; deg14=88; deg24=97; deg34=178; degVector=[deg13,deg14,deg24,deg34]; theta=deg2ra
\[\prod_{i=1}^{k} \frac{1}{1-\rho_ix}=\sum_{i=1}^{k}\frac{a_i}{1-\rho_ix} \]\[1=\sum_{i=1}^{k}a_i\prod_{j\ne i}(1-\rho_jx) \]将 $ x = \frac{1}{\rho_n} $ 代入 \[1 = a_n\prod_{j\ne n}(1-\frac{\rho_j}{\rho_n}) \]\[a_n = \frac{1}{\pr
本系列文章将于2021年整理出版，书名《算法竞赛专题解析》。 前驱教材：《算法竞赛入门到进阶》 清华大学出版社 网购：京东 当当 想要一本作者签名书？点我 如有建议，请加QQ 群：567554289，或联系作者QQ：15512356 本文在公众号同步，阅读更方便：算法专辑 公众号还有暑假福利，免费连载作者
概述 贝叶斯神经网络是一类神经网络模型，模型的参数不是固定的值，而是分布，如$(图1)$所示。这样设置，我们就能够对数据和模型的不确定性（uncertainty）进行评估。例如有一个函数$f(x)=y$，当函数$f$确定时，输入$x$能得到唯一确定的y，如果我们调整$f$，得到的$y$就会发生变化。 现实中，数据内部通
转载自： 蒙哥马利算法 目录基本概念蒙哥马利预备知识蒙哥马利约减蒙哥马利乘模蒙哥马利幂模 这篇文章为大家梳理一下整个蒙哥马利算法的本质，蒙哥马利算法并不是一个独立的算法，而是三个相互独立又相互联系的算法集合，其中包括 蒙哥马利乘模，是用来计算\(x\cdot y\ (mod\ N)\) 蒙哥马
一般形式的连续变额现金流现值与终值 设在时刻t 时的付款率\(\rho_{t}\),利息力为\(\delta_{t}\) 现值： \[\int_{a}^{b} \exp \left(-\int_{0}^{t} \delta_{s} d s\right) \rho_{t} d t \]终值： \[\int_{a}^{b} \exp \left(\int_{t}^{T} \delta_{s} d s\right) \rho_{t} d t \]
有一类问题，要求我们将一个正整数x，分解为两个非平凡因子（平凡因子为1与x）的乘积x=ab。 显然我们需要先检测x是否为素数（如果是素数将无解），可以使用Miller-Rabin算法来进行测试。 大数分解最简单的思想也是试除法，就是从2到sqrt(n)，一个一个的试验，直到除到1或者循环完，最后判断一下是否已经
转载自：https://www.cnblogs.com/php-rearch/p/6760683.html 前言 今天群里有人问到一个图像的问题，但本质上是一个基本最小二乘问题，涉及到霍夫变换（Hough Transform），用到了就顺便总结一下。 内容为自己的学习记录，其中多有参考他人，最后一并给出链接。 一、霍夫变换（Hough） A-
