浅谈—中国剩余定理

首先,学这个之前,要跪舔孔子

引出例题:

有物不知其数,三三数之剩二,五五数之剩三,七七数之剩二。问物几何?

这个显然非常的神奇

说明一下
x≡2(mod 3);
x≡3(mod 5);
x≡2(mod 7);
我们可以写成:
x=m1(mod x1)
x=m2(mod x2)
x=m3(mod x3)
这样的话我们就要写成一个x=(a1*m1)+(a2*m2)+(a3*m3)这种形式
但是,a1,a2,a3满足甚么关系捏
我想说的是,都要满足a1=lcm(x2,x3) *n 并且 a1 %x1=1
其他也一样,等于其他数的公倍数,并且mod 自己的那个数为1
这样就可以通过放大 倍数让它改变
打个比方:a1=lcm(x2,x3)*n 并且 a1 %x1=1
                (a1*m1)%x1=m1咯
之后你会问,这个数加起来会不会影响结果捏?

答案是不会的,以为a2和a3都是a1的倍数,不会影响最后的余数。
想一想啦 a2=lcm(a1,a3)*n
              a3=lcm(a1,a2)*n
这就说明了是a1的倍数啦

还有,这个数会不会太大呢?
如果太大,减去三个数的公倍数即可,因为这样不会影响结果
因为x1,x2,x3都是互质的(这是规定的,不是互质不能用)
所以 x1*x2*x3就是他们的最小公倍数
你这样一减,也不会影响余数
因为x1*x2*x3%x1=0
以此类推

至于证明,因为能力有限和时间不足,先不说明,以后有空再后续.
有问题留言感谢.




内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量频谱效率。针对STAR-RIS素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术非正交多址接入技术感兴趣的科研人员工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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