【BZOJ4917】Hash Killer IV(简单数论)

本文深入探讨了位运算中左移加与右移异或的高效实现方法,通过预处理逆元和直接模拟来优化算法效率。代码示例展示了如何使用C++进行具体的位操作,适用于需要快速处理大量位运算的场景。

对于左移加:其实就是解方程1452620-20181019161433046-636781232.png

由于i已确定 可以预处理出逆元

对于右移异或 可以直接模拟 因为前面一坨不会变

#include<bits/stdc++.h>
#define uint unsigned int
using namespace std;
int main()
{
    ios::sync_with_stdio(false);
    cin.tie(NULL);cout.tie(NULL);
    int T;
    cin>>T;
    while(T--)
    {
        uint x;
        cin>>x;
        x*=4294901761u;
        for(int i=31-11;i>=0;i--)
        {
            x^=((x>>(i+11))&1)<<i;
        }   
        x*=954437177u;
        for(int i=31-6;i>=0;i--)
        {
            x^=((x>>(i+6))&1)<<i;
        }
        x*=3222273025u;
        cout<<x<<'\n';
    } 
}

转载于:https://www.cnblogs.com/Patrickpwq/articles/9817108.html

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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