水题——codeforces#275div2B

本文介绍了一种算法,用于找到能同时满足两个特定条件的最小整数。该算法通过循环迭代逐步逼近目标值,最终输出满足条件的整数。

只要找出一个数可以包含符合要求的两个集合就好了,昨天各种脑残,不说也罢。

#include<iostream>
using namespace std;
int c1, c2, x, y, ans;
int main()
{
    cin >> c1 >> c2 >> x >> y;
    ans = c1 + c2;
    while (ans - ans / x < c1)
        ans += c1 - (ans - ans / x);
    while (ans - ans / y < c2)
        ans += c2 - (ans - ans / y);
    while (ans - ans / (x * y) < c1 + c2)
        ans += (c1 + c2) - (ans - ans / (x * y));
    cout << ans << endl;
    return 0;
}


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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