BZOJ 3884 上帝与集合的正确使用方法

本文深入探讨了扩展欧拉定理在幂塔模运算中的应用,通过递归方法求解形如2的幂次方模p的问题,提供了一种高效的算法实现方案。

扩展欧拉定理

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\(gcd(a,m)=1\)时就是欧拉定理

后面两种情况对\(gcd\)无要求,注意\(c\)\(\phi(m)\)的关系

\(Description\)

\(2^{2^{2^{2^{\cdots}}}}(mod p)\)
简化为求\(x\equiv 2^x (mod  p))\)

\(Solution\)

因为\(2^{2^{2^{2^{\cdots}}}} > \phi (p)\)
\(\phi(p)\)在不断缩小,所以用第三个公式即可
\(ans(p)\)表示对\(p\)取模的答案,显然\(ans(p)=2^{ans(\phi(p))+\phi(p)}\)
\(\phi(p)\)在不断缩小,直到为\(1\)时,则任何数\(mod 1=0\),所以到达递归边界,返回\(0\)即可

\(Code\)

#include <cstdio>
#define int long long

typedef long long ll;
const int N = 1e7+71;

int p_(ll x, int y, int z) {
    int ret = 1;
    for (; y; (x *= x) %= z, y >>= 1) if (y & 1) (ret *= x) %= z;
    return ret;
}
signed phi[N];
ll solve(int p) {
    if (p == 1) return 0;
    return p_(2, solve(phi[p]) + phi[p], p);
}
int t, p;

signed main() {
    phi[1] = 1;
    for (signed i = 2; i < N; i++) if (!phi[i]) {
        for (signed j = i; j < N; j += i) {
            if (!phi[j]) phi[j] = j;
            phi[j] = phi[j] / i * (i-1);
        }
    }
    for (scanf("%lld", &t); t--; ) {
        scanf("%lld", &p);
        printf("%lld\n", solve(p));
    }
}

转载于:https://www.cnblogs.com/Liuz8848/p/11371548.html

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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