[COGS 1487]麻球繁衍:概率

本文介绍了一种递推算法来计算在特定概率下,一只毛球及其后代在前m天内全部死亡的概率,并最终求出k组毛球群体的总体生存情况。通过使用C++实现该算法,可以有效地解决此类问题。

点击这里查看原题

f[i]表示一只毛球及其后代在前i天全死掉的概率,则f[i]=p[0]+p[1] * f[i-1]+p[2] * f[i-1]^2+p[3] * f[i-1]^3+……
因为各个毛球间的生存概率相互独立,所以答案为f[m]^k。

/*
User:Small
Language:C++
Problem No.:11021
*/
#include<bits/stdc++.h>
#define ll long long
#define inf 999999999
using namespace std;
double f[1005],p[1005];
int n,k,m;
void solve(){
    cin>>n>>k>>m;
    for(int i=0;i<n;i++) cin>>p[i];
    f[1]=p[0];
    for(int i=2;i<=m;i++){
        f[i]=p[0];
        double tmp=1;
        for(int j=1;j<=n;j++){
            tmp*=f[i-1];
            f[i]+=p[j]*tmp;
        }
    }
    cout<<setiosflags(ios::fixed)<<setprecision(10)<<pow(f[m],k)<<endl;
}
int main(){
    freopen("data.in","r",stdin);//
    ios::sync_with_stdio(false);
    int t;
    cin>>t;
    for(int i=1;i<=t;i++){
        cout<<"Case #"<<i<<": ";
        solve();
    }
    return 0;
}
【激光质量检测】利用丝杆与步进电机的组合装置带动光源的移动,完成对光源使用切片法测量其光束质量的目的研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了利用丝杆与步进电机的组合装置带动光源移动,结合切片法实现对激光光源光束质量的精确测量方法,并提供了基于Matlab的代码实现方案。该系统通过机械装置精确控制光源位置,采集不同截面的光强分布数据,进而分析光束的聚焦特性、发散角、光斑尺寸等关键质量参数,适用于高精度光学检测场景。研究重点在于硬件控制与图像处理算法的协同设计,实现了自动化、高重复性的光束质量评估流程。; 适合人群:具备一定光学基础知识和Matlab编程能力的科研人员或工程技术人员,尤其适合从事激光应用、光电检测、精密仪器开发等相关领域的研究生及研发工程师。; 使用场景及目标:①实现对连续或脉冲激光器输出光束的质量评估;②为激光加工、医疗激光、通信激光等应用场景提供可靠的光束分析手段;③通过Matlab仿真与实际控制对接,验证切片法测量方案的有效性与精度。; 阅读建议:建议读者结合机械控制原理与光学测量理论同步理解文档内容,重点关注步进电机控制逻辑与切片数据处理算法的衔接部分,实际应用时需校准装置并优化采样间距以提高测量精度。
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