求解专题
鹅算法（GOOSE Algorithm，GOOSE)求解复杂城市地形下无人机避障三维航迹规划，可以修改障碍物及起始点（Matlab代码）
一、鹅算法 鹅优化算法（GOOSE Algorithm，GOOSE)从鹅的休息和觅食行为获得灵感，当鹅听到任何奇怪的声音或动作时，它们会发出响亮的声音来唤醒群中的个体，并保证它们的安全。 参考文献 [1]Hamad R K, Rashid T A. GOOSE algorithm: a powerful optimization tool for real-world engineering
SQL求解两个时间差 时间类型 时间值
sql 求解两个时间差 SELECTDATEDIFF( Second, '2009-8-25 12:15:12', '2009-9-1 7:18:20') --返回相差秒数 SELECTDATEDIFF( Minute, '2009-9-1 6:15:12', '2009-9-1 7:18:20') --返回相差分钟数 SELECTDATEDIFF( Day, '2009-8
编写程序，采用辗转相除法求解两个正整数的最大公约数
--编写程序，采用辗转相除法求解两个正整数的最大公约数DECLARE @a int,@b intSELECT @a=12,@b=21DECLARE @temp intprint cast(@a as varchar(5))+'和'+cast(@b as varchar(5))+'的最大公约数是'if @a<@b --或者是select @temp=@a,@a=@b,@b=@tempb
【工具笔记】Microsoft数学求解器Math Solver
【工具笔记】Microsoft数学求解器Math Solver 工具笔记用于记录各种有用的工具，这里记录的是一个由Microsoft提供的数学求解器Math Solver。 可以用于求解代数，三角学，微积分，矩阵等各种数学问题，并且可以获取分步解释，查看如何解决问题并获取数学概念的定义，立即画出任何公式以可视化函数并了解变量之间的关系。还会搜索出相关的视频，练习题，类似问题等。 Math S
编译原理-各章典型题型+思路求解
第2章文法和语言习题 基础知识： 思路： 基础知识： 思路： 基础知识： 编译原理之 短语&直接短语&句柄 定义与区分_编译原理短语,直接短语,句柄-CSDN博客 思路： 题目： 基础解释： 简单来说： 上下文无关文法就是这个文法中所有的产生式左边只有一个非终结： 例如：S->Abc 上下文无关文法就是第一个产生式左
用栈来求解限制后的汉诺塔问题
用栈来求解限制后的汉诺塔问题(限制不能从最左侧的塔直接移动到最右侧，也不能从最右侧直接移动到最左侧，而是必须经过中间，求当塔有N层的时候，打印最优移动过程和最优移动总步数) import java.util.Stack;//用栈来求解限制后的汉诺塔问题(限制不能从最左侧的塔直接移动到最右侧，也不能从最右侧直接移动到最左侧，而是必须经过中间，求当塔有N层的时候，打印最优移动过程和最优移动总步数
线性代数习题求解复习
problem1： Section 2.2. Problem 20: Three planes can fail to have an intersection point, even if no planes are parallel. The system is singular if row 3 of A is a of the first two rows. Find a third
改进位删除谜题的求解方法
问题背景 给定长度为 n 的二进制向量，如何删除恰好 n/3 个位，使剩余二进制向量的不同数量最小化。该问题被称为“位删除谜题”。 以下是该问题的示例： 对于 n = 3 的情况，最优解是 2，对应两个不同的向量 11 和 00。对于 n = 6 的情况，最优解是 4。对于 n = 9 的情况，最优解是 6。对于 n = 12 的情况，最优解是 10。 对于较小的 n，这个问题可以通过
Fibonacci求解
想想刚刚学C语言的时候，一开始接触递归的时候，感觉这东西实在是太不可思议了，可以将程序变得异常简洁并且非常易于理解。然后啥问题都想问递归上去扯，搞出个递归公式出来，问题就基本解决了但是随着学习的深入，渐渐也道听途说到递归也不是那么好，因为对函数的递归调用会造成巨大的开销而且程序的运行速度也会受到限制。最近也上了些数据结构，发现书上给出递归算法的同时也会给出非递归算法！瞬间感觉，非递
基于二进制正余弦算法的背包问题求解- 附代码
基于二进制正余弦算法的背包问题求解- 附代码 文章目录 基于二进制正余弦算法的背包问题求解- 附代码1.二进制正余弦算法2.背包问题3.实验结果4.参考文献5.Matlab 摘要：本文主要介绍二进制正余弦算法，并用其对背包问题进行求解。 1.二进制正余弦算法 正余弦优化算法是一种随机优化算法，具有高度的灵活性，原理简单，易于实现，可以方便地应用于不同领域的优化问题。正余弦
AcWing 1273：天才的记忆 ← ST算法求解RMQ问题
【题目来源】https://www.acwing.com/problem/content/1275/【题目描述】 从前有个人名叫 WNB，他有着天才般的记忆力，他珍藏了许多许多的宝藏。 在他离世之后留给后人一个难题（专门考验记忆力的啊！），如果谁能轻松回答出这个问题，便可以继承他的宝藏。 题目是这样的：给你一大串数字（编号为 1 到 N，大小可不一定哦！），在你看过一遍之后，它便消失在你面前，随后
TSP：常春藤算法IVY求解旅行商问题TSP（可以更改数据），MATLAB代码
一、旅行商问题介绍 二、常春藤算法IVY求解TSP 2.1算法介绍 常春藤算法（Ivy algorithm，IVY）是Mojtaba Ghasemi 等人于2024年提出智能优化算法。该算法模拟了常春藤植物的生长模式，通过协调有序的种群增长以及常春藤植物的扩散和演化来实现。常春藤植物的生长速率是通过微分方程和数据密集型实验过程建模的。该算法利用附近常春藤植物的知识来确定生长方向，
python-不定方程求解
[题目描述] 给定正整数 a，b，c。求不定方程ax+by=c 关于未知数 x 和 y 的所有非负整数解组数。输入： 一行，包含三个正整数 a，b，c，两个整数之间用单个空格隔开。每个数均不大于 1000。输出： 一个整数，即不定方程的非负整数解组数。样例输入1 2 3 18 样例输出1 4 来源/分类（难度系数：一星） 完整代码如下： # coding=utf-8 a,b,c=map(in
基于Itô扩散过程的交易策略偏微分方程matlab求解与仿真
目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.本算法原理 5.完整程序 1.程序功能描述 基于Itô扩散过程的交易策略偏微分方程,提出了一种确定Itô扩散过程。通过根据的第一次通过时间来确定问题在这个过程中，我们推导出交易长度的分布函数和密度函数，并使用它们函数来计算策略的预期交易频率。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MAT
杨辉三角c++求解代码
一.队列求解： #include<bits/stdc++.h>using namespace std;int main(int argc, char const *argv[]){int n;while(~scanf("%d", &n) && n > 0){queue<int> q;printf("%d\n", 1);q.push(0);q.push(1);q.push(0);for(i
数学建模----单源最短路径模型建立和求解
目录 1.引言和声明 2.单源最短路径 3.建立模型 4.代码求解 1.引言和声明 （1）最近又在准备学习matlab,有了一些新的理解和体会，记录一下； （2）这个首先要声明两个符号，这两个符号也是今天才知道两者之间的区别； 就是在Matlab里面，我们经常使用%作为标记，一个百分号就是普通的注释，两个百分号就是表示的对于这个编辑器的文本分割，把这个代码分割成为不同的
zoj 1919 poj 2337 Catenyms（欧拉路径求解）
zoj 1919 poj 2337 Catenyms 前一个单词的尾字母与后一个单词的第一个字母相同 输出字典序最小的序列 用向量数组e[i]来存储以i开头的字符串 由于要是按字典序输出 所以需要讲字符串排序 f[i][j]数组表示 以第i个字母开头的第j个单词有没有被选取 level记录递归的层数 到达n之后 所有单词被选取 结束 yes标记有木有找到 找到了之后 递归
Python 求解级数$\sum_{n=1}^{\infty}\cfrac{\left(-1\right)^nx^n}{nn!}$的值
看这篇之前，推荐先看Python 计算(-1)^n * x^n / (n * n!)的值 这里我们求解一下如下级数的值： ∑ n = 1 ∞ ( − 1 ) n x n n
【数学】如何求解矩阵的特征值和特征向量
文章目录 如何求解矩阵的特征向量背景公式示例题目详细讲解Python代码求解实际生活中的例子本质解释 如何求解矩阵的特征向量 背景 特征向量和特征值是线性代数中的重要概念，广泛应用于物理学、计算机科学（如机器学习、图像处理）和统计学等领域。特征向量描述了线性变换中不改变方向的向量，而特征值描述了这些向量被拉伸或压缩的程度。 公式 求解矩阵的特征向量需要用到特征值方程：
【数学】什么是最小二乘法？如何求解最小二乘法？
背景 最小二乘法（Least Squares Method）是一种用于找到数据点最佳拟合曲线的数学优化技术。它通过最小化数据点和拟合曲线之间的误差平方和来实现。广泛应用于统计学、数据分析和机器学习中。 公式 最小二乘法的基本公式如下： 线性回归模型： y ^ = β 0 + β 1 x \hat{y} = \beta_0 + \beta_1 x y^=β0+β1x误差平方和（SSE
大规模装箱问题：蜣螂优化算法DBO求解二维装箱问题（MATLAB代码）
一、问题描述 装载率:所有选择的箱子的总面积与夹板面积之比 假设一共有300个箱子，如何设计算法，使得选择部分箱子放入80*80的甲板上，让甲板的装载率越大，要求箱子间不得重叠。 二、蜣螂优化算法求解二维装箱问题 蜣螂优化算法的目标函数是甲板的装载率 2.1部分代码 % ----------------------------------------------------------
Python俄罗斯方块可操纵卷积分类 | 稀疏辨识算法 | 微分方程神经求解器
🎯要点 🎯组卷积网络：实现循环组，可视化组动作，实现提升卷积核，MNIST 训练数据集训练组卷积网络的泛化能力 | 🎯可操控卷积网络：紧群的表征与调和分析，代码验证常规表征结果，不可约表征实现，傅里叶变换对群调和分析，实现可操控卷积网络 | 🎯深度概率模型：给定高维和结构化对单变量响应变量建模，实现分类响应模型，顺序响应模型、序列标记模型 | 🎯深度离散潜变量模型：使用FashionM
笔记100：使用 OSQP-Eigen 对 MPC 进行求解的方法与代码
1. 前言： 我们在对系统进行建模的时候，为了减少计算量，一般都将系统简化为线性的，系统如果有约束，也是将约束简化为线性的； 因此本篇博客只针对两种常见系统模型的 MPC 问题进行求解： 线性系统 + 无约束线性系统 + 线性约束 a a a a 2. 线性系统 + 无约束的 MPC 问题求解 目前已知： 目标（代价）函数： 矩阵 ，， 均为正定矩阵；线性系统状态空