HDOJ 5734 Acperience(数学运算)

Acperience

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Total Submission(s): 1032    Accepted Submission(s): 553


Problem Description
Deep neural networks (DNN) have shown significant improvements in several application domains including computer vision and speech recognition. In computer vision, a particular type of DNN, known as Convolutional Neural Networks (CNN), have demonstrated state-of-the-art results in object recognition and detection.

Convolutional neural networks show reliable results on object recognition and detection that are useful in real world applications. Concurrent to the recent progress in recognition, interesting advancements have been happening in virtual reality (VR by Oculus), augmented reality (AR by HoloLens), and smart wearable devices. Putting these two pieces together, we argue that it is the right time to equip smart portable devices with the power of state-of-the-art recognition systems. However, CNN-based recognition systems need large amounts of memory and computational power. While they perform well on expensive, GPU-based machines, they are often unsuitable for smaller devices like cell phones and embedded electronics.

In order to simplify the networks, Professor Zhang tries to introduce simple, efficient, and accurate approximations to CNNs by binarizing the weights. Professor Zhang needs your help.

More specifically, you are given a weighted vector W=(w1,w2,...,wn) . Professor Zhang would like to find a binary vector B=(b1,b2,...,bn) (bi{+1,1}) and a scaling factor α0 in such a manner that WαB2 is minimum.

Note that denotes the Euclidean norm (i.e. X=x21++x2n , where X=(x1,x2,...,xn) ).
 

Input
There are multiple test cases. The first line of input contains an integer T , indicating the number of test cases. For each test case:

The first line contains an integers n (1n100000) -- the length of the vector. The next line contains n integers: w1,w2,...,wn (10000wi10000) .
 

Output
For each test case, output the minimum value of WαB2 as an irreducible fraction " p / q " where p , q are integers, q>0 .
 

Sample Input
  
3 4 1 2 3 4 4 2 2 2 2 5 5 6 2 3 4
 

Sample Output
  
5/1 0/1 10/1
 

Author
zimpha
 

Source



思路:
这个题的题意就是说,给你一个向量W,β可以在-1和+1中间选择,α未知,让你求||W-αβ||的最小值并用分数形式表示。
也就是说,根号(wi-α*βi)最小。因为wi没说明正负,β可以在±1中调,而且这相当于是一个距离问题,所以不妨对wi取绝对值并且把由β把wi调成是和α是同号的。然后就是求||wi|-α|的最小值。
仔细思考,实际上我们的目的就是把这么多个数通过加减一个数使得它们尽量的靠近0,显然,肯定是往平均数的方向加减就可以得到最小值,所以答案就是所有的数与平均数差的平方的和,那么我们把平方拆开,就可以化简得到一个式子:ans = sum1 + sum2*sum2/n     (sum1,sum2分别表示的是平方和以及绝对值的和)。


代码:
#include <cstdio>  
#include <cstring>  
#include <cstdlib>  
#include <iostream>  
#include <algorithm>  
using namespace std;  
typedef long long LL;  
LL gcd(LL a,LL b) {return b?gcd(b,a%b):a;}  
int main()  
{  
    int T;  
    scanf("%d", &T);  
    while(T--)  
    {  
        int n;  
        scanf("%d", &n);  
        LL sum2=0, sum1=0;  
        for(int i=0; i<n; i++)  
        {  
            LL tmp;  
            scanf("%I64d", &tmp);  
            sum2 += abs(tmp);  
            sum1 += tmp*tmp;  
        }  
        LL a = sum1*n - sum2*sum2, b = n;  
        LL g = gcd(a,b);  
        if(g) a /= g,b /= g;  
        printf("%I64d/%I64d\n",a,b);  
    }  
}  



资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/67c535f75d4c 在机器人技术中,轨迹规划是实现机器人从一个位置平稳高效移动到另一个位置的核心环节。本资源提供了一套基于 MATLAB 的机器人轨迹规划程序,涵盖了关节空间和笛卡尔空间两种规划方式。MATLAB 是一种强大的数值计算与可视化工具,凭借其灵活易用的特点,常被用于机器人控制算法的开发与仿真。 关节空间轨迹规划主要关注机器人各关节角度的变化,生成从初始配置到目标配置的连续路径。其关键知识点包括: 关节变量:指机器人各关节的旋转角度或伸缩长度。 运动学逆解:通过数学方法从末端执行器的目标位置反推关节变量。 路径平滑:确保关节变量轨迹连续且无抖动,常用方法有 S 型曲线拟合、多项式插值等。 速度和加速度限制:考虑关节的实际物理限制,确保轨迹在允许的动态范围内。 碰撞避免:在规划过程中避免关节与其他物体发生碰撞。 笛卡尔空间轨迹规划直接处理机器人末端执行器在工作空间中的位置和姿态变化,涉及以下内容: 工作空间:机器人可到达的所有三维空间点的集合。 路径规划:在工作空间中找到一条从起点到终点的无碰撞路径。 障碍物表示:采用二维或三维网格、Voronoi 图、Octree 等数据结构表示工作空间中的障碍物。 轨迹生成:通过样条曲线、直线插值等方法生成平滑路径。 实时更新:在规划过程中实时检测并避开新出现的障碍物。 在 MATLAB 中实现上述规划方法,可以借助其内置函数和工具箱: 优化工具箱:用于解决运动学逆解和路径规划中的优化问题。 Simulink:可视化建模环境,适合构建和仿真复杂的控制系统。 ODE 求解器:如 ode45,用于求解机器人动力学方程和轨迹执行过程中的运动学问题。 在实际应用中,通常会结合关节空间和笛卡尔空间的规划方法。先在关节空间生成平滑轨迹,再通过运动学正解将关节轨迹转换为笛卡
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