矩阵求逆 折射伤害

Description

在一个游戏中有n个英雄,初始时每个英雄受到数值为ai的伤害,每个英雄都有一个技能“折射”,即减少自己受到的伤害,并将这部分伤害分摊给其他人。对于每个折射关系,我们用数对(xi,yi,zi)来表示xi将自己受到伤害去掉zi的比例,将这些伤害转移给yi(xi,yi是整数,zi是实数)。

求出经过反复折射后最后每个英雄受到的实际总伤害。

Input

第一行一个正整数:n,表示有n个英雄,第二行n个整数Ai,依次表示每个英雄受到的初始伤害。第三行一个正整数m,表示有m对折射关系。接下来m行,每行三个数xi,yi,zi,表示xi将自己受到伤害去掉zi的比例,将这些伤害转移给yi。

Output

输出n行,第i行表示第i个英雄最后受到的实际总伤害。保留六位小数。

Sample Input

3

1 0 2

3

1 2 0.3000

1 2 0.2000

2 1 0.5000

Sample Output

0.666667

0.333333

2.000000

Data Constraint

考场上的方法太复杂了。。。

记英雄第一波受的伤害的矩阵为A

先不将折射伤害分配给其他人,受到的削弱伤害的比例矩阵为B

第一波伤害后,分配伤害的矩阵为T

则最终每个英雄承受伤害的矩阵S

S=A*B+A*T*B+A*T^2*B+A*T^3*B+......

又知1+x+x^2+x^3+x^4+...=1/(1-x)

所以S=A*(I-T)^(-1)*B

矩阵求逆即可

如何求逆?

对于矩阵A,在右边合并元矩阵I

直接高斯消元

注意要将交换后的行换回来

然后去原来元矩阵I那部分的矩阵

即为A的逆矩阵A^(-1)

 

这方法太麻烦了

 

直接将关系列方程高斯消元解就好了嘛。。。

没事,顺便学了个矩阵求逆,不亏

 

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
本软件实现了一种基于时域有限差分法结合时间反转算法的微波成像技术,旨在应用于乳腺癌的早期筛查。其核心流程分为三个主要步骤:数据采集、信号处理与三维可视化。 首先,用户需分别执行“WithTumor.m”与“WithoutTumor.m”两个脚本。这两个程序将在模拟生成的三维生物组织环境中进行电磁仿真,分别采集包含肿瘤模型与不包含肿瘤模型的场景下的原始场数据。所获取的数据将自动存储为“withtumor.mat”与“withouttumor.mat”两个数据文件。 随后,运行主算法脚本“TR.m”。该程序将加载上述两组数据,并实施时间反转算法。算法的具体过程是:提取两组仿真信号之间的差异成分,通过一组专门设计的数字滤波器对差异信号进行增强与净化处理,随后在数值模拟的同一组织环境中进行时间反向的电磁波传播计算。 在算法迭代计算过程中,系统会按预设的周期(每n次迭代)自动生成并显示三维模拟空间内特定二维切面的电场强度分布图。通过对比观察这些动态更新的二维场分布图像,用户有望直观地识别出由肿瘤组织引起的异常电磁散射特征,从而实现病灶的视觉定位。 关于软件的具体配置要、参数设置方法以及更深入的技术细节,请参阅软件包内附的说明文档。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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