SGU 495 Kids and Prizes(概率dp)

本文探讨了在特定条件下,n个奖品被m个人抽取的期望值计算方法,包括数学解析和概率动态规划两种思路。


来源:http://acm.sgu.ru/problem.php?contest=0&problem=495

解题思路:

有n个奖品放在n个盒子里,m个人上去抽,每次抽完后盒子不动,礼物拿走,求被抽走的期望。

这一题有两种思路可供参考,一个是数学方面的,一个就是概率dp的递推;


思路一:数学

对于二项分布来说,期望E=n*p

对于第一个奖品来说,它不被选中的情况就是每次选的都是后(n-1)个奖品

那么,每一个奖品没被选中的概率就是((n-1)/n)^m,那它被选中的概率就是p =1-((n-1)/n)^m

期望自然就是 n*p;


思路二;概率dp

dp[ i ]用于表示第i个人得到奖品数的期望(其实这里的期望就可以理解为奖品已经被拿走了几个),所以dp[ i ] 就等于上一个人的dp加上第i个人的期望

那么第i个人的dp又该怎么求呢?

对于第i个人来说,他有两种可能,一个是拿到奖品,一个是没拿到奖品。想要拿到奖品,他就要从有奖品的盒子里拿,概率是p1 =(n-dp[ i-1 ])/n,那他的期望就是1*p1。若是没拿到奖品,自然就是从已经空了的盒子里去拿,概率是 p2 = dp[ i-1 ]/n,则期望是0*p2

所以dp[ i ] = dp[ i-1 ] + 1*(n-dp[ i-1])/n + 0*(dp[ i-1 ]/n);


<pre name="code" class="cpp">#include <stdio.h>
#include <math.h>
int main()
{
	double n,m;
	while(scanf("%lf%lf",&n,&m)!=EOF)
	{
		double e = n*(1-pow((1-1/n),m));
		printf("%.9f\n",e);
	}
	return 0;
}

 



<pre name="code" class="cpp">#include <stdio.h>
double dp[100005];
int main()
{
	int n,m;
	while(scanf("%d%d",&n,&m) != EOF)
	{
		dp[1] = 1;
		for(int i=2;i<=m;i++)
		{
			dp[i] = dp[i-1] + 1*(n-dp[i-1])/n;
		}
		printf("%.9f\n",dp[m]); 
	}
	
	return 0;
}

 



基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要:本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制策略展开研究,重点探讨在不依赖物理位置传感器的情况下,如何通过算法实现对电机转子位置和速度的精确估计与控制。文中结合嵌入式开发平台STM32 F4,采用如滑模观测器、扩展卡尔曼滤波或高频注入法等先进观测技术,实现对电机反电动势或磁链的估算,进而完成无传感器矢量控制(FOC)。同时,研究涵盖系统建模、控制算法设计、仿真验证(可能使用Simulink)以及在STM32硬件平台上的代码实现与调试,旨在提高电机控制系统的可靠性、降低成本并增强环境适应性。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制理论基础和嵌入式开发经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师。; 使用场景及目标:①掌握永磁同步电机无位置传感器控制的核心原理与实现方法;②学习如何在STM32平台上进行电机控制算法的移植与优化;③为开发高性能、低成本的电机驱动系统提供技术参考与实践指导。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的控制理论、仿真模型与实际代码实现进行系统学习,有条件者应在实验平台上进行验证,重点关注观测器设计、参数整定及系统稳定性分析等关键环节。
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