高斯消元模板

#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <algorithm>
#include <cstdio>
#include <string>
#include <cstring>
using namespace std;
#define CL(a,b) memset(a,b,sizeof(a))
#define INF 100000000
const int M(300);
int a[M][M];//方程
int free_x[M],num;//自由变元下标及个数
int x[M];//解
inline int gcd(int n,int m)
{
	if(m==0)
		return n;
	return gcd(m,n%m);
}
inline int LCM(int n,int m)
{
	return n*m/gcd(n,m);
}
int gauss(int equ,int var,int p)
{
	int i,j,k,col;
	int max_r;
	num=0;
	CL(free_x,0);
	CL(x,0);
	for(k=0,col=0;k<equ&&col<var;k++,col++)
	{
		max_r=k;
		for(i=k+1;i<equ;i++)
			if(a[i][col]>a[max_r][col])
				max_r=i;
		if(a[max_r][col]==0)
		{
			k--;
			free_x[num++]=col;
			continue;
		}
		if(k!=max_r)
			for(i=0;i<var+1;i++)
				swap(a[k][i],a[max_r][i]);
		for(i=k+1;i<equ;i++)
		{
			if(a[i][col]!=0)
			{
				int lcm,ta,tb;
				lcm=LCM(abs(a[k][col]),abs(a[i][col]));
				ta=lcm/abs(a[i][col]);
				tb=lcm/abs(a[k][col]);
				if(a[i][col]*a[k][col]<0)
				tb=-tb;
				for(j=col;j<var+1;j++)
				{
					a[i][j]=((a[i][j]*ta-a[k][j]*tb)%p+p)%p;
				}
			}
		}
		
	
	}
	
	//debug
	/*		
	printf("\n");
	for(i=0;i<equ;i++)
		{
			for(j=0;j<var+1;j++)
				printf("%d ",a[i][j]);
			printf("\n");
		}*/
	for(i=k;i<equ;i++)//(0,0,0,...,a)是否存在此种无解情况
	{
		if(a[i][col]!=0)
			return -1;
	}
	//printf("%d\n",num);
        
//var-k 自由变量的个数
	int s=(1<<(var-k)),index,cnt=0,l,ret=INF;
	// 枚举自由变量的状态,来确定解,此处为 mod 2 方程,
	
	/*for(i=0;i<s;i++)
	{
		index=i;cnt=0;
		CL(x,0);
		for(j=0;j<var-k;j++)
		{
			x[free_x[j]]=(index&1);
			if(x[free_x[j]])
				cnt++;
			index>>=1;
		}
		for(j=k-1;j>=0;j--)
		{
			int tmp=a[j][var];
			for(l=j+1;l<var;l++)
			{
				if(a[j][l])
					tmp ^= x[l] ;
			}
			x[j] = tmp ;
			if(x[j])
				cnt++;
		}
	//	printf("%d\n",cnt);
		if(ret>cnt)
			ret=cnt;
	}
	return ret;*/
	if(k<var)
		return var-k;
	for(i=var-1;i>=0;i--)
	{
		int tmp=a[i][var];
		for(j=i+1;j<var;j++)
			tmp=((tmp-a[i][j]*x[j])%p+p)%p;
		while(tmp%a[i][i]!=0)
			tmp+=p;
		x[i]=tmp/a[i][i];
	}
	return 0;

}
int main()
{
	int t,n,i,j,m,p;
	scanf("%d%d",&n,&m);
		
	/*	for(i=0;i<n*n;i++)
		{
			for(j=0;j<n*n+1;j++)
				printf("%d ",a[i][j]);
			printf("\n");
		}*/
	int k=gauss(n,m,p);//n个方程,m个变量 mod p 的方程
	if(k==-1)
		printf("无解\n");
	else if(k>0)	
		printf("无穷解\n");
	else
	{
		for(i=0;i<m;i++)
			printf("%d\n",x[i]);
	}
}

本项目采用C++编程语言结合ROS框架构建了完整的双机械臂控制系统,实现了Gazebo仿真环境下的协同运动模拟,并完成了两台实体UR10工业机器人的联动控制。该毕业设计在答辩环节获得98分的优异成绩,所有程序代码均通过系统性调试验证,保证可直接部署运行。 系统架构包含三个核心模块:基于ROS通信架构的双臂协调控制器、Gazebo物理引擎下的动力学仿真环境、以及真实UR10机器人的硬件接口层。在仿真验证阶段,开发了双臂碰撞检测算法和轨迹规划模块,通过ROS控制包实现了末端执行器的同步轨迹跟踪。硬件集成方面,建立了基于TCP/IP协议的实时通信链路,解决了双机数据同步和运动指令分发等关键技术问题。 本资源适用于自动化、机械电子、人工智能等专业方向的课程实践,可作为高年级课程设计、毕业课题的重要参考案例。系统采用模块化设计理念,控制核心与硬件接口分离架构便于功能扩展,具备工程实践能力的学习者可在现有框架基础上进行二次开发,例如集成视觉感知模块或优化运动规划算法。 项目文档详细记录了环境配置流程、参数调试方法和实验验证数据,特别说明了双机协同作业时的时序同步解决方案。所有功能模块均提供完整的API接口说明,便于使用者快速理解系统架构并进行定制化修改。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO)在微电网多目标优化调度中的应用展开研究,提出了一种改进的智能优化算法以解决微电网系统中经济性、环保性和能源效率等多重目标之间的权衡问题。通过引入非支配排序机制,NSDBO能够有效处理多目标优化中的帕累托前沿搜索,提升解的多样性和收敛性,并结合Matlab代码实现仿真验证,展示了该算法在微电网调度中的优越性能和实际可行性。研究涵盖了微电网典型结构建模、目标函数构建及约束条件处理,实现了对风、光、储能及传统机组的协同优化调度。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能优化算法应用的工程技术人员;熟悉优化算法与能源系统调度的高年级本科生亦可参考。; 使用场景及目标:①应用于微电网多目标优化调度问题的研究与仿真,如成本最小化、碳排放最低与供电可靠性最高之间的平衡;②为新型智能优化算法(如蜣螂优化算法及其改进版本)的设计与验证提供实践案例,推动其在能源系统中的推广应用;③服务于学术论文复现、课题研究或毕业设计中的算法对比与性能测试。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注NSDBO算法的核心实现步骤与微电网模型的构建逻辑,同时可对比其他多目标算法(如NSGA-II、MOPSO)以深入理解其优势与局限,进一步开展算法改进或应用场景拓展。
内容概要:本文详细介绍了使用ENVI与SARscape软件进行DInSAR(差分干涉合成孔径雷达)技术处理的完整流程,涵盖从数据导入、预处理、干涉图生成、相位滤波与相干性分析、相位解缠、轨道精炼与重去平,到最终相位转形变及结果可视化在内的全部关键步骤。文中以Sentinel-1数据为例,系统阐述了各环节的操作方法与参数设置,特别强调了DEM的获取与处理、基线估算、自适应滤波算法选择、解缠算法优化及轨道精炼中GCP点的应用,确保最终获得高精度的地表形变信息。同时提供了常见问题的解决方案与实用技巧,增强了流程的可操作性和可靠性。; 适合人群:具备遥感与GIS基础知识,熟悉ENVI/SARscape软件操作,从事地质灾害监测、地表形变分析等相关领域的科研人员与技术人员;适合研究生及以上学历或具有相关项目经验的专业人员; 使用场景及目标:①掌握DInSAR技术全流程处理方法,用于地表沉降、地震形变、滑坡等地质灾害监测;②提升对InSAR数据处理中关键技术环节(如相位解缠、轨道精炼)的理解与实操能力;③实现高精度形变图的生成与Google Earth可视化表达; 阅读建议:建议结合实际数据边学边练,重点关注各步骤间的逻辑衔接与参数设置依据,遇到DEM下载失败等问题时可参照文中提供的多种替代方案(如手动下载SRTM切片),并对关键结果(如相干性图、解缠图)进行质量检查以确保处理精度。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值