指数生成函数小练

这篇博客介绍了指数生成函数在解决复杂组合问题,尤其是涉及排列问题时的应用。通过两个具体的题目——POJ3734 Blocks和HDU1521 排列组合,阐述了如何利用指数生成函数来计算方案数。博客内容包括题意解析、解题思路和代码实现。

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介绍

对于一些很复杂/凑数的组合题目,我们用普通的生成函数,特别是那些涉及二项式系数的数列,这是因为ta有二项式定理的形式
现在针对排列问题,我们有“指数生成函数”这种东西,即对于一个无穷数列h,他的指数生成函数g(x)定义为
g(x)=infn=0xnn!=h1+h2x+h3x22!+... g ( x ) = ∑ n = 0 i n f x n n ! = h 1 + h 2 x + h 3 x 2 2 ! + . . .
然后一些套路图直接引用这个up的啦
这里写图片描述
这里写图片描述

T1

POJ3734 Blocks

题意

用红黄蓝绿给n个格子染色,要求红色和绿色必须是偶数个,求方案数。对10007取模。

思路

涉及到了排列问题,我们用指数型生成函数
其实套路跟普通的生成函数一样了,只不过列的初始柿子不一样了

(1+x22!+x44!...)2(1+x+x22!
### 指数衰减函数的概念 指数衰减函数是一种描述某一变量随时间或其他因素逐渐减少的数学模。其基本形式通常表示为 \( y = a \cdot e^{-b \cdot x} + c \)[^5],其中: - \( a \) 是初始值; - \( b \) 控制衰减速率; - \( c \) 表示最终趋于稳定的值。 这种函数广泛应用于物理、工程学、生物学等领域,用来模拟诸如放射性物质衰变、温度冷却过程等现象。 --- ### 编程实现指数衰减函数 以下是使用 Python 实现的一个简单例子,展示如何生成并绘制指数衰减曲线: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def exponential_decay(x, a=1.0, b=0.1, c=0.0): """ 计算指数衰减函数 """ return a * np.exp(-b * x) + c # 参数设置 x_values = np.linspace(0, 20, 500) # 定义输入范围 y_values = exponential_decay(x_values) # 绘图 plt.plot(x_values, y_values, label="Exponential Decay", color='blue') plt.title("Exponential Decay Function") plt.xlabel("Time or Other Factor") plt.ylabel("Value") plt.legend() plt.grid(True) plt.show() ``` 此代码片段展示了如何利用 NumPy 和 Matplotlib 库来定义和可视化指数衰减函数[^2]。通过调整参数 `a`、`b` 和 `c` 的值,可以改变曲线的具体形状及其收敛特性。 --- ### 指数衰减函数的应用场景 #### 1. **机器学习中的学习率调度** 在深度学习领域,训过程中动态调节优化器的学习率是一个常见需求。指数衰减策略允许随着迭代次数增加而逐步降低学习率,从而提高模稳定性。例如 TensorFlow 提供了内置方法 `tf.train.exponential_decay` 来实现这一功能[^4]。 #### 2. **信号处理中的滤波与降噪** 对于某些含有噪声干扰的实际数据流,在对其进行分析前可能需要先施加平滑操作。此时引入带有指数权重因子的时间窗口能够有效抑制高频分量影响的同时保留低频趋势信息[^3]。 #### 3. **推荐系统中的用户行为建模** 考虑到用户的兴趣偏好可能会随着时间推移发生变化,因此设计评分机制时往往加入时间维度考量。具体而言就是赋予近期活动更高的重要程度,而对于较早发生的事件则给予较低权衡比例——这正是典意义上的“指数遗忘”思想体现[^5]。 #### 4. **物理学中的自然现象仿真** 无论是原子核裂变还是热传导过程都可以借助类似的数学表达式来进行定量刻画研究。比如牛顿冷却定律就正好对应于线性的温差变化规律下的特殊情况版本之一[^1]。 ---
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