UVa 11346 Probability

G-Probability计算解析
本文探讨了在矩形坐标系中随机选取一点L(X,Y),并计算由原点(0,0)和L定义的矩形面积大于给定值S的概率问题。通过数学推导,给出了一种使用定积分求解该概率的有效方法。

G - Probability

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Consider rectangular coordinate system and point L(X,Y) which is randomly chosen among all points in the area A which is defined in the following manner: A = {(x,y) | x is from interval [-a;a]; y is from interval [-b;b]}. What is the probability P that the area of a rectangle that is defined by points (0,0) and (X,Y) will be greater than S?

INPUT:
The number of tests N <= 200 is given on the first line of input. Then N lines with one test case on each line follow. The test consists of 3 real numbers a > 0, b > 0 ir S => 0.

OUTPUT:
For each test case you should output one number P and percentage "%" symbol following that number on a single line. P must be rounded to 6 digits after decimal point.

SAMPLE INPUT:
3
10 5 20
1 1 1
2 2 0

SAMPLE OUTPUT:

23.348371%
0.000000%
100.000000%

#include <cstdio>
#include <cmath>

double a, b, s;

int main()
{
	int t;
	scanf("%d", &t);
	int count = 0;
	while(count < t)
	{
		scanf("%lf %lf %lf", &a, &b, &s);
		double result;
		if(s == 0)
			result = 100;
		else if(a*b <= s)
			result = 0;
		else
		{
			result = (a*b-s*log(a)-s+s*log(s/b))/(a*b)*100;	
		}			
		printf("%.6f%%\n", result);
		count++;
	}	
	return 0;
}


题目本身不难,首先明确xy = s为一条双曲线,求得双曲线和矩形相交的上方面积即可。
该面积用定积分来求解,用x积分,被积函数为y, 为b-S/x. 
基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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