3-如何创建等比数列？【视频版】

如何使用编程创建等差数列,
原创 已于 2023-07-01 16:24:56 修改 · 263 阅读 · 0 ·
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#NumPy入门精通实战 #Python自学 #Python数据分析基础 #Python视频教学 #科学计算库NumPy

于 2023-06-29 16:30:54 首次发布
该文章通过一个视频解答，详细介绍了创建等差数列的步骤，包括在编程环境中如何生成具有固定差值的数字序列，适用于数学计算及数据分析场景。
算法刷题【洛谷P1593】因子和（附等比数列求和公式推导）
异想之旅的博客
01-30 1457
异想之旅：本人原创博客完全手敲，绝对非搬运，全网不可能有重复；本人无团队，仅为技术爱好者进行分享，所有内容不牵扯广告。本人所有文章仅在优快云和个人博客（一定是异想之旅域名）发布，除此之外全部是盗文！ 洛谷 P1593 因子和 题目描述 输入两个整数 aaa 和 bbb，求 aba^bab 的因子和。 由于结果太大，只要输出它对 990199019901 取模的结果。 输入格式 仅一行，为两个整数 aaa 和 bbb。 输出格式 输出一行一个整数表示答案对 990199019901 取模的结果。 输入输出
Python实现 - 斐波那契数列与函数的增长
海洋饼干叔叔
01-12 1182
微实践 - 一对兔兔与函数的增长 数学家列昂纳多·斐波那契研究了野外兔子的繁殖问题：一般而言，兔子出生两个月后，就有繁殖能力。假设一对兔子每个月能生出一对小兔子而且所有兔子都不死。如果现在往一片没有兔子的新大陆上放生一对新生的兔子，那么一年以后那个大陆上有多少只兔子？两年以后呢？ 版权声明 本文可以在互联网上自由转载，但必须：注明出处(作者：海洋饼干叔叔)并包含指向本页面的链接。 本文不可以以纸...
4-Python如何创建等比数列？【视频版】
AI World
06-29 420
带着问题学【NumPy】 问题四：如何创建等比梳理？
SQL如何求解等比数列问题？
SQL数据库开发
08-16 754
点击上方SQL数据库开发，关注获取SQL视频教程SQL专栏SQL数据库基础知识汇总SQL数据库高级知识汇总问题描述一家公司第一天给你1分钱，第二天给你2分钱，第三天给你4...
链表动画演示 等比数列 linux视频等
青少年趣味编程
09-04 721
链表动画演示 等比数列 linux视频等
转载：等比数列的求和公式，及其推导过程
热门推荐
老猿Python
07-03 11万+
介绍等比数列的概念和求和的公式以及推导过程。因为等比数列求和公式中，公比等于1和公比不等于1的前n项和所适用的求和公式不同，所以求等比数列的前n项和时，往往需要对其公比是否等于1进行分类讨论。......
高考数学试题等比数列及其前n项和|附习题
yan59966的博客
03-02 1888
每次看到不少同学都在为了高中数学苦恼，想要学好高中数学等比数列，只要掌握正确的学习方法，提分速度会特别快。下面肖老师给大家分享关于高考数学试题等比数列及其前n项和|附习题。 1、(2015·高考全国卷)已知等比数列{an}满足a1＝3，a1＋a3＋a5＝21，则a3＋a5＋a7＝(　　) A．21　　　　　　　　　　　 B．42 C．63 D．84 2、(2017·高考全国卷丙)设等比数列{...
r语言 数列前m项求和_数列专题4-求和最值问题
weixin_39851918的博客
12-06 1224
​某些等差数列求和，会产生最大值或最小值，在n等于多少时取得最值，最值是多少，这是一个难点，在这里我们介绍两种方法。这是倒数第2个选择题，我们一起来看：解：设正项等比数列{an}的公比为q(q>0),因为a3=8,a4+a5=6,到达这里时很多同学还没有问题，依据等比数列性质，解对数，等差数列求和求得。此时需要观察左边是Tn/n数列的前n项和，并且是它的最大值都应小于t。第一种通过求和表出最...
matlab 帕多瓦数列 通项公式_《高中数学》用“命题人思维”重新审视数列题
weixin_36474001的博客
12-31 393
“命题人思维”，即立足教材，对基本知识点、教材例题及相关数学方法加以变形，适当隐晦，从而考察学生对基本知识点掌握程度和数学应变能力。所以我们要完全掌握解题方法，领悟解题思想，那自然要去了解“命题人思维”。既然立足于教材，那我们就回顾下，教材讲了啥。可能大部分同学的印象只有几个简单公式对吧！接下来真实还原……等差数列的定义：等差数列通项公式：这推导方法不就是累加法吗?等数列前n项和公式：这就是高斯定...
江苏版2018年高考数学一轮复习专题6.4数列求和测
08-05
数列求和是高中数学中的核心内容，涉及到等差数列、等比数列以及一般数列的求和方法。 描述中的内容没有提供额外的信息，但可以理解为这是一个用于复习和准备高考的资料。 标签"课件"表明这是一个教学资源，可能...
北航计算机组成原理课程设计-2020秋 PreProject-Logisim-斐波那契数列问题(简单迭代法+矩阵乘法的快速幂)
JeremyZhao1998的博客
10-06 1万+
北航计算机学院-计算机组成原理课程设计-2020秋，PreProject-Logisim-Logisim组合逻辑电路-斐波那契数列问题(简单迭代法+矩阵乘法的快速幂)。 北航计算机学院的计算机组成原理课程设计，是高度实践性的专业课程，一共会有P0~P9九个project，以及进入project之前的预备知识。
错位相减求和法
静雅斋数学
08-09 2075
错位相减法，是高中数学实际教学中学生普遍薄弱的内容。
基于Scrapy与MySQL的百度贴吧爬虫系统实现与文档资料
12-07
本项目提供了一套完整的百度贴吧数据采集系统实现方案，包含详细的技术文档与相关资源。该系统采用Scrapy框架进行开发，并以MySQL作为数据存储后端。 该实现方案代码结构清晰，功能经过充分验证，运行稳定可靠。项目内容适用于高等院校计算机科学、人工智能、通信工程、自动化、电子信息及物联网等相关专业的教学与研究活动，可供在校师生及行业技术人员参考使用，亦可用于毕业设计、课程实践、项目原型开发等学术与应用场景。 对于具备一定编程基础的使用者，可根据实际需求对现有代码进行功能扩展与定制化修改。本资源旨在为相关领域的学习与实践提供技术参考，促进知识与经验的交流。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）
12-07
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）内容概要：本文研究了一种具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机，重点围绕其建模与控制展开。通过引入螺旋桨倾斜机制，该无人机能够实现全姿态可控，突破传统四旋翼飞行器在某些方向上的力矩限制，提升机动性和控制灵活性。研究详细建立了该无人机的动力学模型，并设计了相应的控制系统，利用Matlab代码与Simulink工具进行仿真验证，展示了其在复杂飞行任务中的优越性能。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真能力的科研人员、自动化与航空航天领域的研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于高机动性无人机的设计与开发；②作为先进飞控算法（如非线性控制、自适应控制）的验证平台；③服务于无人机轨迹跟踪、姿态控制等复杂任务的仿真研究； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码与Simulink模型，深入理解动力学建模过程与控制器设计思路，并通过调整参数进行仿真实验，以掌握全驱动无人机的控制特性。
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）
12-07
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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基于粒子群算法的电动汽车充电动态优化策略研究（Matlab代码实现）
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基于粒子群算法的电动汽车充电动态优化策略研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕《基于粒子群算法的电动汽车充电动态优化策略研究（Matlab代码实现）》展开，重点介绍利用粒子群优化算法（PSO）对电动汽车充电过程进行动态优化的策略。研究内容涵盖充电负荷的不确定性建模、目标函数设计（如最小化充电成本、平衡电网负荷、减少峰谷差等）、约束条件设定以及算法实现过程，并通过Matlab进行仿真验证。文中还提及相关应用场景，如有序充电调度、微电网能量管理等，展示了粒子群算法在解决复杂非线性优化问题上的有效性。 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标：①研究电动汽车大规模接入对电网的影响及应对策略；②学习并实现基于智能优化算法的充电调度模型；③掌握Matlab在电力系统优化仿真中的应用方法。 其他说明：文中提及多个相关案例和代码资源可通过提供的网盘链接获取，建议结合实际代码进行学习与复现，以加深对算法原理和实现细节的理解。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究（Matlb代码实现）
12-07
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究（Matlb代码实现）内容概要：本文围绕基于粒子群算法（PSO）优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究，提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心，有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题，提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法，并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类，有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等，并提供了配套代码资源。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员，尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标：①用于居民用电行为的高效聚类分析，挖掘典型用电模式；②提升Kmeans聚类算法的性能，避免局部最优问题；③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持；④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解PSO优化Kmeans的核心机制，关注参数设置对聚类效果的影响，并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中，以加深理解和拓展应用能力。
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12-07
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