莫比乌斯反演入门

https://www.cnblogs.com/chenyang920/p/4811995.html

我们先令 S,X 都表示集合 比如 S={a,b,c} X={b} 等 并令|S|表示 S中元素的个数

接着定义 集合上的函数 F(S) 为F(S)=|S|

然后再定义 G(S)=sigma(F(X)) (其中X是S的子集) {这里也是一种包含关系,集合的包含!!}

举个例子:
S={a,b,c}
子集包括{a,b,c}=3,{a,b}=2,{a,c}=2,{b,c}=2,{a}=1,{b}=1,{c}=1,一共12个元素。
因此G(S)=F(X1)+F(X2)+…F(X7)=12


但是莫比乌斯反演的意思是,我们不知道F(S),想通过G(S) 来得到 F(S)

这个问题相对于例1就复杂多了,但实际上我们已经有现成的关于集合包含的莫比乌斯反演公式了 :)

F(S)=sigma((-1)^(|S|-|X|) * G(X)) (其中X是S的子集)

是不是感觉有点神奇?

大家可以自己写个程序来验证一下。

下面就是我的验证程序:

我定义F(S)=|S|, 然后先 计算出 F(S) ,接着 计算出 G(S) , 然后 比较由G(S)反演得到的 F(S)和 |S| 的大小

正确性用程序证明的:

#include <iostream>
#include <math.h>
using namespace std;

#define base 3
#define REP(i,n) for(int i=0;i<(n);i++)
int F[1<<base],G[1<<base];
// 集合用二进制表示 base表示集合最多10个元素
//1表示有数,0表示没数 

int Cal(int x){ // 计算 |x|
    int sum=0;
    while(x) 
        sum+=(x&1),x/=2;
    return sum;
}

int main(){
    REP(S,1<<base) //一共十个数,用二进制的十位表示 
    {
        F[S]=Cal(S); // 计算出最开始的F(S)
    }
    //计算出不同的数字对应的集合中的元素个数 

    REP(S,1<<base){   // 计算G(S)
        G[S]=0;
        cout<<"-----"<<endl;
        for(int X=S;X;X=(X-1)&S) ///////////////
        {
            cout<<X<<","<<F[X]; 
            cout<<endl;
            G[S]+=F[X];//用X遍历S集合
        }
        cout<<"G["<<S<<']'<<":"<<G[S]<<endl;

    }

    REP(S,1<<base){     // 计算反演的 F(S)
        F[S]=0;
        for(int X=S;X;X=(X-1)&S)
            F[S]+=(int)pow(-1,Cal(S)-Cal(X))*G[X];
    }
    bool flag=1;    // 验证一下
    REP(S,1<<base)
        if(F[S]!=Cal(S)) flag=0;
    if(flag) cout<<"YES"<<endl;
    else cout<<"NO"<<endl;
}

hdu1695
bzoj 2301 Problem b

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。
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