pku 1737 Connected Graph(组合数学,高精度)

【AI方案集】个人记忆库型AI智能体终身伴侣方案.docx 这套AI技术方案不走“先堆概念再硬套场景”的老路,而是以业务痛点为锚点,把机器视觉识别、预测性分析、大模型知识赋能等能力拆解成轻量化可落地的功能模块,直接嵌入生产运营的关键环节,既能快速落地见效,又能通过持续的数据迭代逐步放大价值,帮企业在不盲目新增硬件投入的前提下,稳步完成智能化升级,实实在在把AI变成能降本、提效、控风险的生产工具。 立即下载
  1. package pku1737;
  2. import java.math.BigInteger;
  3. import java.util.*;
  4. public class Main {
  5.     static BigInteger f[];
  6.     public static void main(String[] args) {
  7.         int n;
  8.         Scanner cin = new Scanner(System.in);
  9.          solve();
  10.          while(true){
  11.            n=cin.nextInt();
  12.            if(n==0)break;
  13.            System.out.println(f[n]);
  14.          }
  15.     }
  16.     private static void solve()
  17.     {
  18.         int i,j,n;//System.out.print("ok");
  19.         f=new BigInteger[52];
  20.         BigInteger tmp=new BigInteger("0");
  21.         long c[][]=new long [51][51];
  22.         long two[]=new long [51];
  23.         c[1][0]=c[1][1]=1;
  24.         for(i=2;i<51;i++)//c[i][j]=c[i-1][j-1]+c[i-1][j];
  25.               {      c[i][0]=c[i][i]=1;
  26.                    for(j=1;j<i;j++)
  27.                       c[i][j]=c[i-1][j-1]+c[i-1][j];
  28.               }
  29.         two[0]=1;
  30.         for(i=1;i<=50;i++)two[i]=two[i-1]+two[i-1];
  31.         f[1]=BigInteger.valueOf(1);
  32.         f[2]=BigInteger.valueOf(1);
  33.         f[3]=BigInteger.valueOf(4);
  34.         for(i=4;i<=50;i++)
  35.         {   //f[k]*f[n-k]*c[n-2][k-1]*2^k-1
  36.             f[i]=BigInteger.valueOf(0);
  37.             for(j=1;j<i;j++)
  38.             {
  39.                 tmp=f[j].multiply(f[i-j]);
  40.                 tmp=tmp.multiply(BigInteger.valueOf(c[i-2][j-1]));
  41.                 tmp=tmp.multiply(BigInteger.valueOf(two[j]-1));
  42.                 f[i]=f[i].add(tmp);
  43.             }
  44.         }
  45.     }
  46. }
【能源系统优化】基于MATLAB的光储充一体化多目标调度:光伏自用率与充电成本权衡及储能联合调控 MATLAB 光储充一体化运行优化|光伏自用率与充电成本权衡 内容概要:本文围绕MATLAB实现的光储充一体化系统运行优化展开,旨在通过建立统一的能量调度模型,量化光伏自用率与充电成本之间的权衡关系,提升设备利用效率与运行安全性,并形成可复现的工程分析能力。项目采用多目标混合整数线性规划方法,综合考虑分时电价、储能损耗、光伏消纳与车辆充电需求,在满足功率平衡、储能状态递推、充放电互斥等约束条件下,实现经济性与环保性的协同优化。通过归一化加权目标函数,支持灵活调整运营策略偏好,并利用MATLAB R2025b完成从数据生成、建模求解到结果可视化的完整流程。配套GUI界面支持参数配置、模型训练、结果预测与运行监控,增强了系统的实用性与交互性。 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,从事新能源系统规划、电动汽车充电站运营、微电网控制或综合能源管理的技术人员与研究人员,尤其适合工作年限1-3年、希望深入掌握能源系统优化建模与工程实现的研发人员。 使用场景及目标:①优化城市公共充电站、工业园区、高速服务区等场景的光储充协同运行,降低运营成本并提高光伏利用率;②支持日前调度与滚动优化,实现从静态分析到动态调控的升级;③为储能配置、容量规划、需求响应申报及投资回报评估提供量化决策工具;④通过GUI界面实现数据驱动的模型训练与预测,辅助制定最优充放电策略。 阅读建议:此资源以MATLAB为开发平台,强调从理论建模到工程落地的全过程实践。建议读者结合代码示例与GUI操作,理解数据预处理、多目标优化、混合整数求解与结果评价的关键步骤,并通过修改权重参数、运行场景与设备配置进行灵敏度分析,从而全面掌握光储充系统优化的核心逻辑与应用潜力。 立即下载

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