UVA 10105 - Polynomial Coefficients

本文介绍了一种利用高中组合数学知识解决特定多项式展开问题的方法。通过将多项式逐步分解为二项式,利用组合数计算特定项的系数。文章提供了一个简洁高效的C++实现方案。

再一次温习高中知识,才明白高中知识很有用!

题意:多项式(x1+x2+...+xk)^n.

输入n和k(0<k,n<13),分别表示多项式次数和变元数。第二行为k个非负整数n1,n2,...nk,满足n1+n2+...nk=n.
输出多项式(x1+x2+...+xk)n展开后的(x1)^n1*(x2)^n2...(xn)^nk这一项的系数。

思路:根据高中知识,我们知道(a+b)^n的各项系数,可以先把上述多项式转换成两项即

(x1+x2+...+xk-1+xk)^n = (Sk-1+xk)^n  即有一项这样的:C(n,m)*Sk-1^m*xk^nk,其中m=n-nk  

也就是该项系数C(n,m)=C(n,n-nk)

再求Sk-1^m=(x1+x2+...+xk-2+xk-1)^m =(Sk-2+xk-1)^m    即有一项这样的:C(m,h)*Sk-2^h*xk-1^nk-1  其中h=m - nk-1

也就是该项系数C(m,h)=C(m,m - nk-1)=C(n - nk, n- nk - nk-1),所以一直递归就行

代码:

#include <iostream>
#include <cstring>
#include <cmath>
#include <algorithm>
#include <stdio.h>
using namespace std;
int a[20];
int c[15][15];
void cff()
{
    c[0][0]=c[1][0]=c[1][1]=1;
    for(int i=2; i<=13; i++)
    {
        c[i][0]=c[i][i]=1;
        for(int j=1; j<=13; j++)
        {
            c[i][j]=c[i-1][j]+c[i-1][j-1];
        }
    }
}
int main()
{
    cff();
    int n,k;
    while(scanf("%d%d",&n,&k)==2)
    {
        for(int i=1; i<=k; i++)
            scanf("%d",&a[i]);
        long long sum=1;
        int j=k;
        while(j>=1)
        {
            sum*=c[n][a[j]];
            n-=a[j];
            j--;
        }
        printf("%lld\n",sum);
    }
    return 0;
}


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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 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)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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