(Relax 矩阵快速幂1.1)POJ 3070 Fibonacci(求第n个斐波那契数的后四位。n很大)

这道题中n的值太大,以至于使用java的大数来做的时候会导致堆溢出。。所以这里使用矩阵快速幂来做

题意:求第n个斐波那契数。


思路:矩阵快速幂。利用可化为矩阵快速幂,即:由于矩阵乘法具有结合律,因此对于矩阵A,有A^4 = A * A * A * A = (A*A) * (A*A) = A^2 * A^2。我们可以得到这样的结论:当n为偶数时,A^n = A^(n/2) * A^(n/2);当n为奇数时,A^n = A^(n/2) * A^(n/2) * A (其中n/2取整)。

#include <iostream>
#include <cstdio>

using namespace std;


const int M = 10000;

struct Matrix {
	int v[3][3];
} m;

Matrix mtMul(Matrix A, Matrix B)     //  求矩阵 A * B
		{
	Matrix C;
	C.v[0][0] = (A.v[0][0] * B.v[0][0] + A.v[0][1] * B.v[1][0]) % M;
	C.v[0][1] = (A.v[0][0] * B.v[0][1] + A.v[0][1] * B.v[1][1]) % M;
	C.v[1][0] = (A.v[1][0] * B.v[0][0] + A.v[1][1] * B.v[1][0]) % M;
	C.v[1][1] = (A.v[1][0] * B.v[0][1] + A.v[1][1] * B.v[1][1]) % M;
	return C;
}

Matrix mtPow(Matrix A, int k)        //  求矩阵 A ^ k
		{
	if (k == 1)
		return A;
	A = mtPow(A, k / 2);
	if (k % 2 == 0) {
		return mtMul(A, A);
	} else {
		return mtMul(mtMul(A, A), m);
	}
}

int main(){
	int n;
	m.v[0][0] = 0,m.v[0][1] = 1;
	m.v[1][0] = 1,m.v[1][1] = 1;

	while(scanf("%d",&n)!=EOF,n != -1){
		if(n == 0){
			printf("0\n");
			continue;
		}

		Matrix A = mtPow(m,n);

		printf("%d\n",A.v[0][1]);
	}

	return 0;
}




同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器据采集、据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算据可视化领域广泛应用的学软件,具备丰富的内置函与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括据采集、滤波估计、特征提取、据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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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