2020牛客寒假算法基础集训营2 G判正误详解(思路题)

题目链接:
https://ac.nowcoder.com/acm/contest/3003/G
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出题人思路:
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我的看法:开始时完全没明白是啥意思,直到看了网上的其他题解才有点思路。关键句是:多选择一些模数以提高正确率。。。
代码:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define ll long long
#define ull unsigned long long
const int maxn=2e5+5;
const int mod1=1e9+9;
const int mod2=1e9+8;
const int mod3=1e9+7;
ll pow(ll a,ll b,ll mod)
{
    ll ans=1;
    while(b)
    {
        if(b&1) ans=ans*a%mod;
        a=a*a%mod;
        b>>=1;
    }
    return ans%mod;
}
int main()
{
    int t;
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
        ll a,b,c,d,e,f,g;
        scanf("%lld%lld%lld%lld%lld%lld%lld",&a,&b,&c,&d,&e,&f,&g);
        if(((pow(a,d,mod1)+pow(b,e,mod1)+pow(c,f,mod1))==g)&&((pow(a,d,mod2)+pow(b,e,mod2)+pow(c,f,mod2))==g)&&((pow(a,d,mod3)+pow(b,e,mod3)+pow(c,f,mod3))==g))

            printf("Yes\n");

        else printf("No\n");
    }



}

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)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,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路
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