*寒假水24——Fibbonacci Number

本文介绍了一个用于生成斐波那契数列的C++程序,该程序能够高效地处理0到50范围内的输入值。通过预先计算并存储斐波那契数列的前51项,避免了重复计算,显著提高了程序运行效率。

 

Your objective for this question is to develop a program which will generate a fibbonacci number. The fibbonacci function is defined as such: 

f(0) = 0 
f(1) = 1 
f(n) = f(n-1) + f(n-2) 

Your program should be able to handle values of n in the range 0 to 50. 

InputEach test case consists of one integer n in a single line where 0≤n≤50. The input is terminated by -1.OutputPrint out the answer in a single line for each test case.Sample Input

3
4
5
-1

Sample Output

2
3
5


        
  
you can use 64bit integer: __int64

 

#include<iostream>

using namespace std;

int main()
{
	int n,i;
	long long a[51]={0,1};
	for(i=2;i<51;i++)
	{
		a[i]=a[i-1]+a[i-2];
	}
	while(cin>>n&&n!=-1)
	{
		cout<<a[n]<<endl;
	}
	return 0;
}

题解:第好多好多遍写斐波那契呢~

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、信号处理等相关课题的研究与复现。; 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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