19暑假拉格朗日插值A

本文介绍了一种计算1到x的k次方和的方法,利用已知的k次方和公式,通过拉格朗日插值法求解任意次数幂和。文章提供了完整的C++代码实现,展示了如何通过预计算和多项式插值得到特定模数下的幂和值。

There are well-known formulas: , , . Also mathematicians found similar formulas for higher degrees.

Find the value of the sum modulo 109 + 7 (so you should find the remainder after dividing the answer by the value 109 + 7).

Input
The only line contains two integers n, k (1 ≤ n ≤ 109, 0 ≤ k ≤ 106).

Output
Print the only integer a — the remainder after dividing the value of the sum by the value 109 + 7.

Examples
Input
4 1
Output
10
Input
4 2
Output
30
Input
4 3
Output
100
Input
4 0
Output
4
设f(x)为1到x的k次方和,(高中数学讲过k次方和可以由k-1次方和推出来)所以f(x)最高次为k+1,所以需要求出来k+2个数字然后拉格朗日插值即可

#include<bits/stdc++.h>
#define ll long long 
#define mod 1000000007
#define maxn 1000005
using namespace std;
ll f[maxn],mul[maxn];
long long power(long long a,long long b)
{
    long long ans=1;
    while(b)
    {
        if(b&1)  
        {
            ans=(ans*a)%mod;  
            b--;
        }
        b/=2;   
        a=a*a%mod;    
    }
    return ans;    
}
int main()
{
    int n,k;
    scanf("%d%d",&n,&k);
    f[0]=0;
    for(int i=1;i<=k+2;i++)
    f[i]=(f[i-1]+power(i,k))%mod;
    if(n<=k+2)
    {
    	printf("%lld",f[n]);
    	return 0;
	}   
    mul[0]=1;
    for(int i=1;i<=k+2;i++)
    mul[i]=mul[i-1]*i%mod;
    ll t=1;
    for(int i=1;i<=k+2;i++)
    t=(n-i)*t%mod;
    ll ans=0;
    for(int i=1;i<=k+2;i++)
	{
        ll tmp=power(mul[i-1]*mul[k+2-i]%mod*(n-i)%mod,mod-2);
        if((k+2-i)&1) 
		tmp=-tmp;
        ans=(ans+f[i]*t%mod*tmp%mod+mod)%mod;
    }
    printf("%lld\n",ans);
}
【Koopman】遍历论、动态模态分解库普曼算子谱特性的计算研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕【Koopman】遍历论、动态模态分解库普曼算子谱特性的计算研究展开,重点介绍基于Matlab的代码实现方法。文章系统阐述了遍历理论的基本概念、动态模态分解(DMD)的数学原理及其与库普曼算子谱特性之间的内在联系,展示了如何通过数值计算手段分析非线性动力系统的演化行为。文中提供了完整的Matlab代码示例,涵盖数据驱动的模态分解、谱分析及可视化过程,帮助读者理解并复现相关算法。同时,文档还列举了多个相关的科研方向技术应用场景,体现出该方法在复杂系统建模与分析中的广泛适用性。; 适合人群:具备一定动力系统、线性代数与数值分析基础,熟悉Matlab编程,从事控制理论、流体力学、信号处理或数据驱动建模等领域研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解库普曼算子理论及其在非线性系统分析中的应用;②掌握动态模态分解(DMD)算法的实现与优化;③应用于流体动力学、气候建模、生物系统、电力系统等领域的时空模态提取与预测;④支撑水平论文复现与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段调试运行,对照理论推导加深理解;推荐参考文中提及的相关研究方向拓展应用场景;鼓励在实际数据上验证算法性能,并尝试改进与扩展算法功能。
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