hdu1575 Tr A

Tr A

Problem Description
A为一个方阵,则Tr A表示A的迹(就是主对角线上各项的和),现要求Tr(A^k)%9973。

Input
数据的第一行是一个T,表示有T组数据。
每组数据的第一行有n(2 <= n <= 10)和k(2 <= k < 10^9)两个数据。接下来有n行,每行有n个数据,每个数据的范围是[0,9],表示方阵A的内容。

Output
对应每组数据,输出Tr(A^k)%9973。

Sample Input
2 2 2 1 0 0 1 3 99999999 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Sample Output
2 2686
-------------------------------------------------
// 矩阵的快速幂,
/*
由于矩阵乘法具有结合律,因此A^4 = A * A * A * A = (A*A) * (A*A) = A^2 * A^2。我们可以得到这样的结论:当n为偶数时,A^n = A^(n/2) * A^(n/2);当n为奇数时,A^n = A^(n/2) * A^(n/2) * A (其中n/2取整)。这就告诉我们,计算A^n也可以使用二分快速求幂的方法。
*/
#include<string.h> #include<stdio.h> #define mod 9973 struct Matrix { int arr[15][15]; }; int n; Matrix Mul(Matrix a,Matrix b) { int i,j,k; Matrix c; for(i=0;i<n;i++) { for(j=0;j<n;j++) { c.arr[i][j] = 0; for(k=0;k<n;k++) c.arr[i][j] += (a.arr[i][k]%mod*b.arr[k][j]%mod)%mod; c.arr[i][j] %= mod; } } return c; } Matrix POW(Matrix a,Matrix b,int x) { while(x) { if(x&1) { x--; b = Mul(a,b); //这里应用了矩阵的性质: //    [ 1 2 ] * [ 1 0 ]  = [ 1 2 ] // [ 3 4 ]   [ 0 1 ]   [ 3 4 ] } else { x>>=1; a = Mul(a,a); } } return b; } int main() { int t; Matrix a,b; int i,j,k; scanf("%d",&t); while(t--) { scanf("%d%d",&n,&k); for(i=0;i<n;i++) { for(j=0;j<n;j++) { scanf("%d",&a.arr[i][j]); if(i==j) b.arr[i][j] = 1; else b.arr[i][j] = 0; } } Matrix res = POW(a,b,k); int ans = 0; for(i=0;i<n;i++) ans += res.arr[i][i]%mod; printf("%d\n",ans%mod); } return 0; }
//另外一个版本:
//两者的区别在于,对Matrix b的处理,以及POW中处理k的奇偶问题;
#include<string.h> #include<stdio.h> #define mod 9973 struct Matrix { int arr[15][15]; }; int n; Matrix Mul(Matrix a,Matrix b) { int i,j,k; Matrix c; for(i=0;i<n;i++) { for(j=0;j<n;j++) { c.arr[i][j] = 0; for(k=0;k<n;k++) c.arr[i][j] += (a.arr[i][k]%mod*b.arr[k][j]%mod)%mod; c.arr[i][j] %= mod; } } return c; } Matrix POW(Matrix a,Matrix b,int x) { while(x) { if(x&1) b = Mul(a,b); x>>=1; a = Mul(a,a); } return b; } int main() { int t; Matrix a,b; int i,j,k; scanf("%d",&t); while(t--) { scanf("%d%d",&n,&k); for(i=0;i<n;i++) { for(j=0;j<n;j++) { scanf("%d",&a.arr[i][j]); b.arr[i][j] = a.arr[i][j]; } } Matrix res = POW(a,b,k-1); int ans = 0; for(i=0;i<n;i++) ans += res.arr[i][i]%mod; printf("%d\n",ans%mod); } return 0; }
内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人群:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
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