shell中产生随机数的方式有很多，常用a=$RANDOM或者awk内置的随机数rand()生成，但他们都是均匀分布随机数。 下面展示由均匀分布的随机数产生正态分布随机数的awk程序 1 #!/bin/bash 2 miu=0.0 3 sigma=0.71 4 num=2000 5 awk 'BEGIN{ 6 srand(); 7 rms='"$sigma"'/2
最优化方法之牛顿法（Java） 算法原理 题目 试用Newton法求函数f(x)=x^4-4*x^3-6*x^2-16*x+4的最优化解。（x0=6,sgm=10^-2） 代码 主类 package Newton; public class main { public static void main(String []args) { double x=6; double miu=0.01; newton f=new newton(x
基准时间限制：3 秒 空间限制：131072 KB 分值: 320 难度：7级算法题 收藏 关注 莫比乌斯函数，由德国数学家和天文学家莫比乌斯提出。梅滕斯(Mertens)首先使用μ(n)（miu(n)）作为莫比乌斯函数的记号。具体定义如下： 如果一个数包含平方因子，那么miu(n) = 0。例如：miu(4), mi
python绘制累积正态分布概率图 累积正态分布概率图，即正态分布函数的积分形式。其公式为： 去掉积分符号就是正态分布的公式。 以下是实现的代码。 // A code block import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import curve_fit import scipy.s
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt cqlq=pd.read_csv("cqlq.txt",sep="\s+",encoding="gbk") dxnt=pd.read_csv("dxnt.txt",sep="\s+",encoding="gbk") ggdq=pd.read_
MATLAB实例：二元高斯分布图 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. MATLAB程序 %% demo Multivariate Normal Distribution clear clc %% 空间坐标范围 x1=-5:0.2:5; x2=-5:0.2:5; [X1, X2]=meshgrid(x1, x2); X=[X1(:) X2(:)]; %% 高斯分布参数 % 分
题目链接 \(Solution:\) 建议先写这道以获得双倍经验 所以在它的基础上加一个前缀和即可 \(Code:\) #include<bits/stdc++.h> using namespace std; namespace my_std { typedef long long ll; #define fr(i,x,y) for(ll i=(x);i<=(y);i++) #define pfr(i,x,y) for(ll
在网上看了一道笔试题，就是简单的dp，准备一下字节跳动夏令营的笔试 输入16进制数(1,2…f…)组成的矩阵，由左上角开始，到右下角，只能向右或下走，找出另走过的数的乘积的16进制数后缀0最少的方法。 #include<iostream> using namespace std; int nn[100][100]; int dp[100][100];
思路： 化简后得到(a+b)c=ab，设g=(a,b)，A=a/g，B=b/g，则g(A+B)c=ABg^2，即(A+B)c=ABg 由题目已知条件：(a,b,c)=1，即(g,c)=1，g|(A+B)c，故g|(A+B)， 设(A+B)/g=AB/c= k ∈ Z， 若k>1，因为A,B互质，所以k|A或k|B，则A+B不能被k整除，矛盾。因此k=1。 故充要条件为：1<=a,b,c<=n，a+b=g^2，c=ab/g^2。 枚举g，则可得A+B=
Coprime Arrays 啊，我感觉我更本不会莫比乌斯啊啊啊， 感觉每次都学不会， 我好菜啊。 #include<bits/stdc++.h>#define LL long long#define fi first#define se second#define mk make_pair#define PLL pair<LL, LL>#define PLI pair<LL, int>#define PII pair<int, int>#define S
鉴于容易忘，决定先把目前会的写出来..... 莫比乌斯函数：对于一个整数N，按照算数基本定理分解质因数为N = p1^c1 * p2^c2 * p3^c3 * ... * pm^cm 0 存在i∈[1, m],ci>1 μ(N) = { 1 m≡0(mod 2),任意i∈[1, m],ci = 1 -1 m≡1(mod 2)
