P1962-矩阵快速幂板子

本文介绍了一种使用C++实现的矩阵快速幂算法,该算法主要用于高效计算矩阵的幂次方,适用于解决大规模数学问题,如斐波那契数列的大数计算。通过定义矩阵运算符重载和快速幂函数,实现了对矩阵的高效幂次方计算。
#include<bits/stdc++.h>
#define int long long
using namespace std;
int read(){
	int f=1,re=0;char ch;
	for(ch=getchar();!isdigit(ch)&&ch!='-';ch=getchar());
	if(ch=='-'){f=-1,ch=getchar();}
	for(;isdigit(ch);ch=getchar()) re=(re<<3)+(re<<1)+ch-'0';
	return re*f;
}
int n;
const int mod=1e9+7; 
struct Matrix{
	int a[3][3];
	Matrix(){memset(a,0,sizeof(a));}
	Matrix operator*(const Matrix &b)const{
		Matrix res;
		for(int i=1;i<=2;i++)
			for(int j=1;j<=2;j++)
				for(int k=1;k<=2;k++)
					res.a[i][j]=(res.a[i][j]+a[i][k]*b.a[k][j]%mod)%mod;
		return res;
	}
}base,ans;
void init(){
	base.a[1][1]=base.a[1][2]=base.a[2][1]=1;
	ans.a[1][1]=ans.a[2][1]=1;
}
int ksm(int b){
	while(b){
		if(b&1) ans=base*ans;
		base=base*base;
		b>>=1;
	}return ans.a[1][1]%mod;
}
signed main(){
	n=read();init();
	if(n<=2) printf("1\n");
	else printf("%lld\n",ksm(n-2)%mod);
	return 0;
}
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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