2018QBXT刷题游记(3)

本文探讨了一种微分近似算法,用于处理无解析形式的函数微分问题。通过离散点近似求导,实现函数的一阶到m阶微分计算。算法基于质因数分解,适用于特定数据规模,提供了一种高效的数值微分方法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

【2018QBXT刷题游记】

Day1 TEST1
T3 difer

【问题描述】
在数学中, 对光滑函数求微分是一种常见的操作。 在实际应用中, 一些函数没有解析形式, 通常会从函数上取若干个点,用这些点来近似地表示这个函数。
现在有一个函数f(x)f(x)f(x),我们在函数上取 nnn个值 f(1),f(2),…,f(n)f(1),f(2),…,f(n)f(1),f(2),,f(n)。对函数 f(x)f(x)f(x)取微分得到函数 f’(x)f’(x)f(x)。我们近似地认为 f’(i)=f(i)−f(i−1)f’(i)=f(i)-f(i-1)f(i)=f(i)f(i1)
同理,对 f’(x)f’(x)f(x)求微分可以得到 f’’(x)f’’(x)f(x),我们近似地认为 f’’(i)=f’(i)−f’(i−1)f’’(i)=f’(i)-f’(i-1)f(i)=f(i)f(i1)。(注意这里的 f’(i)和 f’(i-1)本身就是我们求的近似值)。
函数 f’(x)f’(x)f(x)被称为一阶微分, f’’(x)f’’(x)f(x)被称为二阶微分。如果对函数 f(x)f(x)f(x)连续做 mmm次微分操作,得到的函数被称为 mmm 阶微分。 特殊地, f(x)f(x)f(x)可以被认为是自身的0阶微分。
f[m](x)f[m](x)f[m](x)表示 f(x)f(x)f(x)mmm 阶微分,我们认为对任意自然数 mmm,有 f[m](0)=0f[m](0)=0f[m](0)=0
在计算近似值时,直接使用这条性质。

输入的是 f(1),f(2),…,f(n)f(1),f(2),…,f(n)f(1),f(2),,f(n)
f[0](x)=f(x),x=1,2,…,nf[0](x)=f(x), x=1,2,…,nf[0](x)=f(x)x=1,2,,n
f[i](0)=0,i=0,1,…mf[i](0)=0, i=0,1,…mf[i](0)=0i=0,1,m
f[i](x)=f[i−1](x)−f[i−1](x−1),x=1,2,…,n,i=1,2,…,mf[i](x)=f[i-1](x)-f[i-1](x-1), x=1,2,…,n, i=1,2,…,mf[i](x)=f[i1](x)f[i1](x1)x=1,2,,ni=1,2,,m
输出的是 f[m](x),x=1,2,…,nf[m](x) , x=1,2,…,nf[m](x)x=1,2,,n
【输入格式】
第一行两个数 n,mn, mn,m
第二行 n 个数 f(1),f(2),…,f(n)f(1),f(2),…,f(n)f(1),f(2),,f(n)
【输出格式】
输出 nnn 行, 第 xxx 行是 f[m](x)f[m](x)f[m](x)
结果对 100007100007100007 取模
【样例输入】
3 2
6 7 8
【样例输出】
6
100002
0
【数据规模和约定】
对于 30%的数据, m&lt;=1000m&lt;=1000m<=1000
对于 60%的数据,m&lt;=106m&lt;=10^6m<=106
对于 100%的数据, n&lt;=1000,m&lt;=109,0&lt;=f(i)&lt;100007n&lt;=1000, m&lt;=10^9, 0&lt;=f(i)&lt;100007n<=1000m<=1090<=f(i)<100007

【分析】

可以发现:
f[m](i)=∑j=0i(−1)j⋅C(m,j)⋅f[0](i−j)f[m](i)=\sum_{j=0}^i (-1)^j·C(m,j)·f[0](i-j) f[m](i)=j=0i(1)jC(m,j)f[0](ij)

需要注意的是,模数不是质数,所以不能用卢卡斯定理。

一开始以为是扩展卢卡斯,后来发现这题数据比较小,没必要这么麻烦。对分子和分母分解质因数即可。

#include<iostream>
#include<cstdio>
using namespace std;
#define MOD 100007
#define MAXN 1007
#define ll long long
int n,m,fenzi[MAXN][MAXN],fenmu[MAXN][MAXN],shengyu[MAXN];
int f[MAXN];//初始 
int ans[MAXN]; 
int add(int x,int y){
	x+=y;
	if(x>=MOD)x-=MOD;
	return x;
}
int jian(int x,int y){
	x-=y;
	if(x<0)x+=MOD;
	return x;
}
int mul(int x,int y){
	ll ret=x;
	ret*=y;
	ret%=MOD;x=ret;
	return x;
}

int main(){
	freopen("difer.in","r",stdin);
	freopen("difer.out","w",stdout);
	scanf("%d%d",&n,&m);
	for(int i=1;i<=n;i++)scanf("%d",&f[i]);
	for(int i=1;i<=n&&i<=m;i++){//对分子质因数分解 
		fenzi[i][0]=m+1-i;
		for(int j=2;j<=n;j++){
			while(fenzi[i][0]%j==0){//保证分解出的一定是质数 
				fenzi[i][0]/=j;
				fenzi[i][j]++;
			}
		}
		fenzi[i][0]%=MOD;
	}
	for(int i=1;i<=n&&i<=m;i++){//对分母质因数分解 
		fenmu[i][0]=i;
		for(int j=2;j<=n;j++){
			while(fenmu[i][0]%j==0){
				fenmu[i][0]/=j;
				fenmu[i][j]++;
			}
		}
	}ans[0]=1;
	for(int i=1;i<=n&&i<=m;i++){
		ans[i]=1;
		for(int j=1;j<=i;j++)ans[i]=mul(ans[i],fenzi[j][0]);
		for(int j=2;j<=n;j++){
			shengyu[j]+=(fenzi[i][j]-fenmu[i][j]);
		}
		for(int j=2;j<=n;j++){
			for(int k=1;k<=shengyu[j];k++)ans[i]=mul(ans[i],j);
		}
		if(i&1)ans[i]=jian(0,ans[i]);
	}
	for(int i=1;i<=n;i++){
		int ret=0;
		for(int j=0;j<=i&&j<=m;j++)ret=add(ret,mul(f[i-j],ans[j]));
		printf("%d\n",ret);
	}
	return 0;
}
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值