矩阵快速幂

本文详细解析了矩阵快速幂算法的实现过程,包括矩阵乘法和快速幂的结合,通过具体示例展示了如何求解矩阵的高次幂,适用于算法竞赛和高级数学计算场景。

 

                                     1415: [蓝桥杯]矩阵乘法

                                                    时间限制: 1 Sec  内存限制: 256 MB
 

题目描述

给定一个N阶矩阵A,输出A的M次幂(M是非负整数)
  例如:
  A =
  1 2
  3 4
  A的2次幂
  7 10
  15 22

输入

第一行是一个正整数N、M(1<=N<=30, 0<=M<=5),表示矩阵A的阶数和要求的幂数

接下来N行,每行N个绝对值不超过10的非负整数,描述矩阵A的值

输出

输出共N行,每行N个整数,表示A的M次幂所对应的矩阵。相邻的数之间用一个空格隔开

样例输入 Copy

2 2

1 2

3 4

样例输出 Copy

7 10

15 22

#include<bits/stdc++.h>
#define inf 0x3f3f3f3f
#define LL long long
using namespace std;
int n;
struct MAT
{
    LL t[50][50];
};
MAT mul(MAT x,MAT y)
{
    MAT c;
    for(int i=0; i<n; i++)
    {
        for(int j=0; j<n; j++)
        {
            c.t[i][j]=0;
        }
    }
    for(int i=0; i<n; i++)
    {
        for(int j=0; j<n; j++)
        {
            for(int k=0; k<n; k++)
            {
                c.t[i][j]=c.t[i][j]+(x.t[i][k]*y.t[k][j]);
            }
            // printf("%d ",c.t[i][j]);
        }
        // printf("\n");
    }
    return c;
}
MAT quick_pow(MAT M1,int b)
{
    MAT ans;
    //初始化单位矩阵
    for(int i=0; i<n; i++)
    {
        for(int j=0; j<n; j++)
        {
            if(i==j)
                ans.t[i][j]=1;
            else
                ans.t[i][j]=0;
        }
    }
    while(b)
    {
        if(b&1)
            ans=mul(ans,M1);
        M1=mul(M1,M1);
        b>>=1;
    }
    return ans;
}
int main()
{
    int k;
    scanf("%d %d",&n,&k);
    MAT M;
    for(int i=0; i<n; i++)
    {
        for(int j=0; j<n; j++)
        {
            scanf("%lld",&M.t[i][j]);
        }
    }
    MAT out=quick_pow(M,k);
    for(int i=0; i<n; i++)
    {
        for(int j=0; j<n; j++)
        {
            printf("%lld ",out.t[i][j]);
        }
        printf("\n");
    }
    return 0;
}
 

 
内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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