踢足球

题目大意及模型转换:

有两个队伍踢足球,每队N人从1~N。一开始0队1号发球。进一球得一分。结束条件是比赛M秒过后,或某一个队得到Q分后。每一秒控球的i队j号队员都有可能发生以下情况。1、传球给对应集合的己方球员。2、被对应集合的敌方球员截球。3、射门。射门之后球交给敌方1号球员。每个人射门都有一定几率中。输出每种比分的概率。


分析:

设f[i,j,k,l]表示i队开球j时刻的时候,比分为k:l的概率。

设g[i,j,k]表示i队开球k时刻后j队得分的概率。

f[1-t,j+x,k+tmp1,l+tmp2]=∑f[i,j,k,l]*g[i,t,x]

tmp1和tmp2为0或1,表示某一方进球。

设h[i,j,k,l]表示i队开球l时刻后球在j队k号球员脚中的概率。

设p[i,j]表示i队j号球员射门进球的概率。

g[i,j,x+1]=∑h[i,j,k,x]*p[j,k]*tmp【k=1~N】

其中tmp表示i队j号球员选择射门的概率。

h[i,t,x,y+1]=∑h[i,j,k,y]*tmp

tmp为传球或被截球的概率。

其中要注意,射门失败可以视为被对方1号球员截球。

那么h[i,t,1,y+1]=∑h[i,j,k,y]*tmp*(1-p[j,k])

tmp为选择射门的概率。

由于还有m时刻后结束比赛,所以还要设delay[i,j]表示i队开球过了j时刻一直没进球的概率。

delay[i,j]=∑h[i,x,y,j]

那么用ans[i,j]表示比分为i:j的概率

ans[i,j]=∑f[t,k,i,j,]*delay[t,m-k]


注意:

此题极其猥琐,一次不AC都不知道怎么调了。。。


【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权多尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术,能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时,文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群:具备一定信号处理和机器学习基础,从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法;②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节,同时可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验与算法优化。
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