折线法



1.饭后,姐姐洗碗,妹妹把姐姐洗过的碗一个一个地放进碗橱摞成一摞。一共有n个不同的碗,洗前也是摞成一摞的,也许因为小妹贪玩而使碗拿进碗橱不及时,姐姐则把洗过的碗摞在旁边,问:小妹摞起的碗有多少种可能的方式?

2.给定n个数,有多少种出栈序列?

3.一个有n个1和n个-1组成的字串,且前k个数的和均不小于0,那这种字串的总数为多少?

 

这三个问题具有相同的结构,三个问题是可以互相转化。将姐姐放碗看做入栈操作,将妹妹放碗看做出栈操作。则问题一变为问题二。将入栈操作记为1,出栈记为-1,问题2变为问题3。

问题的答案是一个著名的数列,卡特兰数。该问题的代数解法比较抽象,而运用到几何上,用图片来描述,却有让人恍然大悟的感觉。

 

    事实上,可以认为问题是,任意两种操作,要求每种操作的总次数一样,且进行第k次操作2前必须先进行至少k次操作1。我们假设一个人在原点,操作1是此人沿右上角45°走一个单位(一个单位设为根号2,这样他第一次进行操作1就刚好走到(1,1)点),操作2是此人沿右下角45°走一个单位。第k次操作2前必须先进行至少k次操作1,就是说明所走出来的折线不能跨越x轴走到y=-1这条线上!在进行n次操作1和n此操作2后,此人必将到到达(2n,0)!若无跨越x轴的限制,折线的种数将为C(2n,n),即在2n次操作中选出n次作为操作1的方法数。

现在只要减去跨越了x轴的情况数。对于任意跨越x轴的情况,必有将与y=-1相交。找出第一个与y=-1相交的点k,将k点以右的折线根据y=-1对称(即操作1与操作2互换了)。可以发现终点最终都会从(2n,0)对称到(2n,-2)。由于对称总是能进行的,且是可逆的。我们可以得出所有跨越了x轴的折线总数是与从(0,0)到(2n,-2)的折线总数。而后者的操作2比操作1要多0-(-2)=2次。即操作1为n-1,操作2为n+1。总数为C(2n,n-1)。

 

故问题的最终答案是C(2n,n)-C(2n,n-1),卡特兰数的等价表达式。

 

 

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### 欧拉折线法的定义 欧拉折线法(Euler's method)是一种用于求解常微分方程初值问题的数值方法,其基本思想是利用函数在某一点的导数信息来估计函数在后续点的值。该方法将微分方程的连续求解问题转化为离散的递推计算,通过逐步逼近的方式得到数值解。对于一阶常微分方程的初值问题: $$ \frac{dy}{dx} = f(x, y), \quad y(x_0) = y_0 $$ 欧拉折线法的递推公式为: $$ y_{n+1} = y_n + h \cdot f(x_n, y_n) $$ 其中,$ h $ 是步长,$ x_n $ 和 $ y_n $ 分别表示第 $ n $ 个离散点的自变量值和对应的数值解值。通过该公式,可以依次计算出每个离散点上的近似解 [^2]。 ### 欧拉折线法的几何意义 欧拉折线法的几何意义是通过在初始点处使用函数的切线方向来逼近曲线。具体来说,从初始点 $ (x_0, y_0) $ 出发,沿着该点处的切线方向前进一个步长 $ h $,得到下一个点 $ (x_1, y_1) $。重复这一过程,最终形成一条由线段组成的折线,这条折线近似地表示了微分方程的解曲线 [^1]。 ### 欧拉折线法的应用 欧拉折线法广泛应用于科学和工程领域,尤其是在解析解难以获得的情况下。例如,在物理模拟中,欧拉折线法可以用于求解运动方程;在电路分析中,可用于求解电感、电容等元件的动态响应;在生物模型中,可用于模拟种群增长等过程。虽然欧拉折线法的精度较低,但由于其计算简单,易于实现,因此在初步分析和教学中仍然具有重要价值 [^1]。 ### 欧拉折线法的优缺点 #### 优点 1. **实现简单**:欧拉折线法只需要一个简单的递推公式,易于理解和编程实现。 2. **计算量小**:每一步计算仅涉及一次函数求值,计算效率较高。 #### 缺点 1. **精度较低**:欧拉折线法的局部截断误差为 $ O(h^2) $,整体误差为 $ O(h) $,因此在步长较大时,误差可能显著。 2. **稳定性差**:对于某些刚性方程,欧拉折线法可能会出现数值不稳定的现象,导致结果发散 [^1]。 ### 欧拉折线法的改进 为了克服欧拉折线法的缺点,研究人员提出了多种改进方法。例如,改进的欧拉法(也称为预估-校正方法)结合了显式和隐式欧拉法的优点,通过两次计算提高精度;此外,还有梯形法、龙格-库塔法等更高阶的数值方法,能够在相同步长下提供更精确的解 。 以下是一个使用欧拉折线法求解常微分方程的 Python 示例代码: ```python def euler_method(f, x0, y0, h, xn): """ 使用欧拉折线法求解常微分方程 :param f: 微分方程的右端函数 f(x, y) :param x0: 初始点的 x 值 :param y0: 初始点的 y 值 :param h: 步长 :param xn: 计算到 xn 的解 :return: 返回所有离散点上的近似解 """ x = [x0] y = [y0] while x[-1] < xn: x_next = x[-1] + h y_next = y[-1] + h * f(x[-1], y[-1]) x.append(x_next) y.append(y_next) return x, y # 示例:求解 dy/dx = x + y,初始条件 y(0) = 1 def f(x, y): return x + y x, y = euler_method(f, 0, 1, 0.1, 1) for xi, yi in zip(x, y): print(f"x = {xi:.2f}, y = {yi:.4f}") ``` ###
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