货币篮子问题

本文介绍了一种计算人民币在特定年份贬值和汇率变化下等值外币的方法,通过实例演示如何使用年通胀率和历史汇率来调整未来价值。

题目描述:

2015 年11月30日,国际货币基金组织(IMF)执董会决定将人民币纳入特别提款权(SDR)货币篮子。由于这是历史上第一次增加SDR篮子货币,为给SDR使用者预留充裕时间做好会计和交易的准备工作,新的SDR篮子生效时间被定为2016年10月1日。在了解到这一消息后,Jaanai想要算算现在一定量的人民币在n年前可以换算成价值多少的外国货币(假设年通胀率和汇率保持不变)。

参考数据:

1 USD = 6.48 CNY

1 JPY = 0.061 CNY

1 EUR = 7.82 CNY

1 GBP = 9.02 CNY

输入格式:

第一行输入整数n和实数p,n的含义题目描述已给出,p表示年通胀率。

第二行输入一个实数x,表示想要计算的人民币价值。

第三行输入一个字符串s,保证是USD、JPY、EUR、GBP、CNY中的一种,表示Jaanai想要换算的目标货币。

输出格式:

一行一个实数,表示x元人民币在年通胀率p下在n年前等值的目标货币s的面值,保留两位小数。

(注:年通胀率指的是同样价值的物品的价格面值后一年相比前一年的增长率。)

行末没有多余空格,但是有换行符。

样例输入:

10 1

1024

CNY

样例输出:

1.00

数据范围:

n<=10,0<=p<=1,且(1+p)^n<=10,000

0<x<=100,000

# include<stdio.h>
# include<math.h>

/*Jaanai想要算算现在一定量的人民币在n年前可以换算成价值多少的外国货币
(假设年通胀率和汇率保持不变)。
参考数据:
1 USD = 6.48 CNY
1 JPY = 0.061 CNY
1 EUR = 7.82 CNY
1 GBP = 9.02 CNY
输入格式:
第一行输入整数n和实数p,n的含义题目描述已给出,p表示年通胀率。
第二行输入一个实数x,表示想要计算的人民币价值。
第三行输入一个字符串s,保证是USD、JPY、EUR、GBP、CNY中的一种,表示Jaanai想要换算的目标货币。
输出格式:
一行一个实数,表示x元人民币在年通胀率p下在n年前等值的目标货币s的面值,保留两位小数。
(注:年通胀率指的是同样价值的物品的价格面值后一年相比前一年的增长率。)
行末没有多余空格,但是有换行符。
样例输入:
10 1
1024
CNY
样例输出:1.00
数据范围:n<=10,0<=p<=1,且(1+p)^n<=10,000,0<x<=100,000*/
int main()
{
	int n;
	double p, x, rate;
	char c;
	scanf("%d %lf %lf %c", &n, &p, &x, &c);
	switch(c)//判断货币汇率 
	{
		case 'U':rate = 6.48;
			break;
		case 'J':rate = 0.061;
			break;
		case 'E':rate = 7.82;
			break;
		case 'G':rate = 9.02;
			break;
		case 'C':rate = 1;
			break;		
	}
	x = x / pow(p + 1, n);//除以n年的通胀 
	x = x / rate;//除以汇率 
	printf("%.2lf\n", x);
	
	return 0;
}

【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的建模策略。该方法通过对系统中多个相互耦合的DC-DC变换器进行统一建模,构建出整个微电网的集中状态空间模型,并在此基础上实施线性化处理,便于后续的小信号分析与稳定性研究。文中详细阐述了建模过程中的关键步骤,包括电路拓扑分析、状态变量选取、平均化处理以及雅可比矩阵的推导,最终通过Matlab代码实现模型仿真验证,展示了该方法在动态响应分析和控制器设计中的有效性。; 适合人群:具备电力电子、自动控制理论基础,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事微电网、新能源系统建模与控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网中多变换器系统的统一建模方法;②理解状态空间平均法在非线性电力电子系统中的应用;③实现系统线性化并用于稳定性分析与控制器设计;④通过Matlab代码复现和扩展模型,服务于科研仿真与教学实践。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解建模流程,重点关注状态变量的选择与平均化处理的数学推导,同时可尝试修改系统参数或拓扑结构以加深对模型通用性和适应性的理解。
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