题目链接： http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2815 题目大意： 有一颗树，每个节点有K个儿子，那么问题来了：能否算出这棵树的最小深度D，使得这个深度 的节点数对P取模的结果为N吗？ 思路： 转换一下题目含义，就变成了解K^i = N(mod P)，典型的A^i = B(mod C)问题，此题B的范围 明显在[0，C-

题目链接： http://poj.org/problem?id=2417 题目大意： 已知整数P、B、N满足公式B^i = N(mod P)，求i的值是多少。 思路： 典型的解高次同余方程A^x = B(mod C)，直接套模板解决。注意输入顺序：C A B AC代码： #include<iostream>#include<algorithm>#inclu

题目链接： http://poj.org/problem?id=3243 题目大意： 已知公式A^x mod C= B，以及A、C、B的值，求解x的值为多少。 思路： 典型的求解方程A^x = B(mod C)，直接模板解决。 AC代码： #include<iostream>#include<algorithm>#include<cstdio>#incl

一、目标函数 求二元高次函数的最小值。目标函数选择： 用于测试算法的简单的目标函数： 二、Python代码实现 import numpy as np# 目标函数（2变量）def objective_function(x):return x[0] ** 2 + 2 * x[0] - 15 + 4 * 4 * 2 * x[1] + 4 * x[1] ** 2# 测试：return x[0

最小二乘法是一种常用的曲线拟合算法，尤其对于存在白噪声的数据的拟合尤其有用。本文首先简析最小二乘法的作用，然后再推到高次（以3次为例）多项式的拟合公式，并用MATLAB仿真展示具体的应用示例。 一、最小二乘法的用途 最小二乘法是一种常用的曲线拟合算法，尤其对于存在白噪声的数据的拟合尤其有用。有效估计就是具有最小方差的估计，最小二乘法是一种对于物理量参数的有效估计，这种方法综合考虑所有点的偏差，

本来是想实现泡泡屏保(javascript实现漂亮的气泡碰撞效果(Chrome浏览器下更佳) 下载-脚本之家)的，还未实现  import javax.swing.*;import java.awt.*;import java.util.LinkedList;import java.util.Random;class Bubble{public static Image image;

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1. 插值余项 用Lagrange插值公式计算除插值节点以外的某一插值点x处的值，其插值误差为： R n ( x ) = f ( x ) − p n ( x ) R_n(x)=f(x)-p_n(x) Rn​(x)=f(x)−pn​(x) 该误差实际上就是截断误差，称 R n ( x ) R_n(x) Rn​(x)为Lagrange插值的插值余项。 定理2：设 x 0 , x 1 , ⋯ ,