省选专练CQOI2015选数

考虑H-L很小于是可以暴力枚举H-L中k的倍数

当然,莫比乌斯反演后使用map离散化进行杜教筛也可以过,甚至还可以无视H-L的条件

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<algorithm> 
#include<cmath>
#include<cstring>
using namespace std;
#define ll long long
ll n,k,l,r; 
ll flag=0;
const ll mod=1e9+7;
ll quick_pow(ll x,ll k){
	ll ret=1;
	while(k){
		if(k%2==1){
			ret=(ret*x)%mod;
		}
		x=(x*x)%mod;
		k/=2;
	}
	return ret;
}
ll f[400000]={0};
int main(){
//	freopen("number.in","r",stdin);
//	freopen("number.out","w",stdout); 
	cin>>n>>k>>l>>r;
	if(l<=k&&k<=r){
		flag=1;
	}
	l=(l-1)/k;
	r=r/k; 
	ll Mx=r-l;
	for(int i=Mx;i>=1;i--){
		ll now=i;
		ll L=l/now;
		ll R=r/now;
		if(L<R){
			f[i]=((quick_pow((R-L),n)-(R-L))+mod)%mod;// delete choose all of itself because the GCD is itself
			for(int j=(i<<1);j<=Mx;j+=i){
				f[i]=((f[i]-f[j])+mod)%mod;
			}
		}
	}
//	for(int i=1;i<=Mx;i++){
//		cout<<f[i]<<" ";
//	}
	cout<<f[1]+flag;
	return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/Leo-JAM/p/10079286.html

基于径向基函神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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