poj3070 Fibonacci(矩阵快速幂,斐波拉契)

本文介绍了一种使用矩阵快速幂方法高效计算斐波那契数列的方法。通过定义特定的矩阵并利用快速幂算法,可以大幅度减少计算过程中的乘法次数,从而提高计算效率。

Fibonacci(矩阵快速幂,斐波拉契)

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
using namespace std;
const int mod=10000;
struct Matrix
{
	int mtx[2][2];
	Matrix(){
		memset(mtx,0,sizeof(mtx));
	}
};
Matrix multiply(Matrix a,Matrix b){
	Matrix c;
	for(int i=0;i<2;++i){
		for(int j=0;j<2;++j){
			for(int k=0;k<2;++k){
				c.mtx[i][j]+=a.mtx[i][k]*b.mtx[k][j];
			}
			c.mtx[i][j]%=mod;
		}
	}
	return c;
}
Matrix quickpow(Matrix a,int n){
	Matrix b;
	b.mtx[0][0]=b.mtx[1][1]=1;
	b.mtx[0][1]=b.mtx[1][0]=0;//E
	while(n){
		if(n&1) b=multiply(a,b);
		a=multiply(a,a);
		n/=2;
	}
	return b;
}
int main()
{
	int n;
	while(scanf("%d",&n)&&n!=-1){
		Matrix a,res;
		a.mtx[0][0]=1;a.mtx[0][1]=1;
		a.mtx[1][0]=1;a.mtx[1][1]=0;
		res=quickpow(a,n);
		printf("%d\n",res.mtx[0][1]);
	}
	return 0;
}

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
以下是Java解决POJ3233—矩阵幂序列问题的代码和解释: ```java import java.util.Scanner; public class Main { static int n, k, m; static int[][] A, E; public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); n = sc.nextInt(); k = sc.nextInt(); m = sc.nextInt(); A = new int[n][n]; E = new int[n][n]; for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { A[i][j] = sc.nextInt() % m; E[i][j] = (i == j) ? 1 : 0; } } int[][] res = matrixPow(A, k); int[][] ans = matrixAdd(res, E); printMatrix(ans); } // 矩阵乘法 public static int[][] matrixMul(int[][] a, int[][] b) { int[][] c = new int[n][n]; for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { for (int k = 0; k < n; k++) { c[i][j] = (c[i][j] + a[i][k] * b[k][j]) % m; } } } return c; } // 矩阵快速幂 public static int[][] matrixPow(int[][] a, int b) { int[][] res = E; while (b > 0) { if ((b & 1) == 1) { res = matrixMul(res, a); } a = matrixMul(a, a); b >>= 1; } return res; } // 矩阵加法 public static int[][] matrixAdd(int[][] a, int[][] b) { int[][] c = new int[n][n]; for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { c[i][j] = (a[i][j] + b[i][j]) % m; } } return c; } // 输出矩阵 public static void printMatrix(int[][] a) { for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { System.out.print(a[i][j] + " "); } System.out.println(); } } } ``` 解释: 1. 首先读入输入的n、k、m和矩阵A,同时初始化单位矩阵E。 2. 然后调用matrixPow函数求出A的k次幂矩阵res。 3. 最后将res和E相加得到结果ans,并输出。 4. matrixMul函数实现矩阵乘法,matrixPow函数实现矩阵快速幂,matrixAdd函数实现矩阵加法,printMatrix函数实现输出矩阵
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