高精度加法

program GJPLus;
var
 s1,s2,s3,st,s:string;
 i,j,k,l1,l2,li,n1,n2,n3,n4:integer;
begin
readln(s1);
readln(s2);
l1:=length(s1);
l2:=length(s2);
if l1>l2 then li:=l1 else li:=l2;
n4:=0;
for i:=1 to li do begin
       if i<=l1 then Val(copy(s1,(l1+1-i),1),n1,j) else n1:=0;// writeln(n1);
       if i<=l2 then Val(copy(s2,(l2+1-i),1),n2,j) else n2:=0;// writeln(n2);
 n3:=n1+n2+n4;
 if n3>=10 then begin
  n4:=n3 div 10;
  n3:=n3 mod 10;
 end else n4:=0;
        str(n3,st);
        insert(st,s3,256-i);
end;
{
if l1>=li then begin
 for i:=(li+1) to l1 do begin
                Val(copy(s1,l1+1-i,1),n1);
  n2:=0;
  n3:=n1+n2+n4;
  if n3>=10 then begin
   n4:=n3 div 10;
   n3:=n3 mod 10;
  end else n4:=0;
         str(n3,st);
         insert(st,s3,li+i);
 end;
        str(n4,st);
        insert(st,s3,li+i-1);
end else if l2>=li then begin
 for i:=(li+1) to l2 do begin
                Val(copy(s2,l2+1-i,1),n2);
  n1:=0;
  n3:=n1+n2+n4;
  if n3>=10 then begin
   n4:=n3 div 10;
   n3:=n3 mod 10;
  end else n4:=0;
        str(n3,st);
        insert(st,s3,li+i);
 end;
        str(n4,st);
        insert(st,s3,li+i-1);
end;
}
//output
k:=length(s3);
li:=0;
for i:=1 to k do begin
val(copy(s3,k-i+1,1),j);
if j>0 then li:=li+1;
if li>0 then write(j);
end;
readln;
end.
 
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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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