数学推理题:张王李赵陈五对夫妇聚会,见面握手

张王李赵陈五对夫妇聚会,见面时互相握手问候,王先生好奇地私下问每个人(包括他太太)打听刚才握手的次数,得到的回答使他惊奇,九个人中竟然没有两个人握手次数相同,王太太握手( )次。

解析:
最大握手次数为8次,因为没人和自己或者和配偶握手
得到除王先生外的9人握手次数分别为 8 7 6 5 4 3 2 1 0

8号和四对夫妻都握了手,(7 6 5 4 3 2 1 0),所以其他四对夫妻至少握了1次,只有8的夫妻可以1次不握
8和0是夫妻

7号和0没握,和自己的夫妻没握,和其他人都握了。所以,剩下的人中(6 5 4 3 2 1),每个人至少握了2次(与8 、7),只有夫妻可以握1次
7和1是夫妻,1握的是8

6号和0/1、自己夫妻没握,和其他人都握了,所以剩下的人中(5 4 3 2),每个人都至少握了3次(与8、7、6),只有夫妻可以只握2次
6和2是夫妻,2握了8、7

依次5和3是夫妻。3握了8、7、6

剩下的4是王太太

可以由前面的过程知道,
8 1234567X
0
7 234568X
1 8
6 34578X
2 87
5 4678X
3 876
可以得到,王太太的4和前面的数据吻合
王先生的也可以数X,得到8765

Reference

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。
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