poj #3744 Scout YYF I

本文解析了POJ 3744题目的求解思路,介绍了如何利用递推公式进行问题转化,并通过矩阵快速幂的方法解决递归效率问题。文中还提到了一种直接计算公式的方法,并探讨了当步数足够大时概率趋于常数的现象。

题目描述:http://poj.org/problem?id=3744

很容易看出递推公式:dp[i] = p*dp[i-1] + (1-p)*dp[i-2],鉴于有雷的地方要特殊处理

看了这篇blog,才知道要用矩阵和快速幂 http://www.cnblogs.com/kuangbin/archive/2012/10/02/2710586.html

后来又看到讨论里有人说有公式,才想起来组合数学刚刚学了递推公式,靠!这么明显竟然没看出来

很快算出:hn = (1 - pow(p-1,n+1))/(2 - p),n从0开始

又看到有人说:“根据递推公式观察数据发现,超过步数100以后的概率几乎等于一个和p有关的常数”

经实践验证发现确实也是(题目所给p的范围是0.25~0.75),但不知是怎么推出来的

还有,用qsort会超时,用sort是0MS,这是为什么?

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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