斜率优化总结&基础题表

前言

毕竟要给自己看,还是写好看点吧

其实就是把之前放在某题里的小结大致上转到了这里罢了= =

斜率优化就是dp的一种,当方程中出现二次项之类的用这个来试试搞搞??降复杂度啊。


正式小结orz

总结的话,会截距式这种就好了!十分好用!

首先,你要会写出dp方程!真的,zz的我有时连方程都写不出来QWQ

如果能把方程化成f[i]=a(i)*b(j)+c(j)+(一个只与i有关的常数)这个形式!就能用斜率优化来做了!

为什么呢?!因为写成这个形式后:

拆项合并移项,不用教啦这个就

[a(i)表示一个与i有关的数,b(j)、c(j)亦如此]

移项:-a[i]*b[j]+f[i]=c[j]有没有很像y=kx+b!

把-a[i]看为斜率,b[j]为x,c[j]为y,画一条直线 

而这样,就能通过维护f[i],找到使f[i]成立的最小/大值


可以看出。答案f[i]就是直线与y轴的交点,即y轴上的截距

假如说题目要求求最小值,就是要截距f[i]最小。把之前的j(根据化出的式子)画点画在坐标系里,一如线性规划,把这条斜线自下往上平移时遇到的第一个点,即能使目前状态有最小值的点,那么显然需要维护一个下凸包啊,把那些肯定不会贡献的点删掉。(画图好麻烦..意会!)

最大值亦然。


题表

我做的都是在bzoj上(都是黄学长的题表里的hhh)的,而且都蛮基础。维护凸包都不用什么平衡树啊二分什么的!

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bzoj1010[HNOI2008]玩具装箱 ->题解

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转载于:https://www.cnblogs.com/Euryale-Rose/p/6527859.html

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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