hdu 5066 Harry And Physical Teacher(物理)

本文描述了一个关于小球与汽车发生完全弹性碰撞的问题,通过动量守恒和动能定理求解小球碰撞后的速度。提供了C++实现代码。

Harry And Physical Teacher

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Total Submission(s): 628    Accepted Submission(s): 339


Problem Description
As we all know, Harry Porter learns magic at Hogwarts School. However, learning magical knowledge alone is insufficient to become a great magician. Sometimes, Harry also has to gain knowledge from other certain subjects, such as language, mathematics, English, and even algorithm. 
Today, Harry's physical teacher set him a difficult problem: if a small ball moving with a speed V0 made a completely elastic collision with a car moving towards the same direction with a speed V(V<V0), and the car far outweighs the ball, what was the speed of the small ball after the collision?
This problem was so difficult that Harry hasn't figure out how to solve it. Therefore, he asks you for help. Could you do him this favor?
 

Input
They are several test cases, you should process to the end of file.
There are two integers V and V0 for each test case. All the integers are 32-bit signed non-negative integers.
 

Output
For each test case, just output one line that contains an integer indicate the speed of the small ball after the collision.
 

Sample Input
0 10
 

Sample Output
-10
题意:一个速度为v0的小球和一个速度为v的汽车在同一个方向上运动,小球在车后面,车的质量远远大于小球,两者之间碰撞时完全弹性碰撞,问小球撞完后的速度是多少

思路:联立动能定理和动量守恒定理可以得到v=2*v1-v0

代码:

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <cstring>
#include <cmath>
using namespace std;

int main()
{
    long long n,m;
    while(~scanf("%lld %lld",&n,&m))
    {
        if(n>m) swap(n,m);
        printf("%lld\n",2*n-m);
    }
    return 0;
}



提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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