hdu2841 Visible Tree

基于MATLAB的太阳能光伏电力仿真,模拟每日太阳能发电,可视化功率曲线,并通过数值积分计算总能量输出。.zip 1.版本:matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 立即下载

题目的意思是从(0,0)这个点去看一个矩阵,这样的话每条线就只能看到第一个了,如果把一条直线上的坐标表示为(ai,bi)的话,他们拥有的特点就是ai/bi = k ,此题也就是找k的不同个数。由于每一个k都唯一对应一组互质的(a,b),那么此题转换成了求(100000,100000)内的互质对的对数。

#include<stdio.h>
#include<string.h>

// count[n]记录n有多少个质因子,num[i][j]表示数i中的第j个因子是多少
__int64 prim[100001],count[100001],num[100001][20];
__int64 not_prim(int m,int n,int k) // 在1——n中有多少个数与m不是互质的
{
int i,j;
__int64 ans=0;
if(m==1) return 0;
for(i=k;i<count[m];i++) // 用递归实现容斥原理。n/num[m][i]表示在1——n中有n/num[m][i]个数,被m的第i
ans+=n/num[m][i]-not_prim(m,n/num[m][i],i+1); // 个质因数整除
return ans;
}
int main()
{
int t,n,m,i,j;
memset(prim,0,sizeof(prim));
memset(count,0,sizeof(count));
for(i=2;i<=100000;i++) // 将1——100000中的所有数进行质因数分解
if(prim[i]==0)
{
num[i][0]=i;
count[i]++;
for(j=i*2;j<=100000;j+=i)
{
num[j][count[j]]=i;
count[j]++;
prim[j]=1;
}
}
scanf("%d",&t);
while(t--){
scanf("%d%d",&m,&n);
if(m>n)
{
int temp=n;
n=m;
m=temp;
}
__int64 ans=n;
for(i=2;i<=m;i++) //容斥原理:在1——n中与i互质的个数等于n减去所有能被i的质因数整除的个数
ans+=n-not_prim(i,n,0);
printf("%I64d\n",ans);
}
return 0;
}

【电力负荷预测】项目介绍 MATLAB实现基于BO-Transformer-LSTM贝叶斯优化算法(BO)优化Transformer-LSTM组合模型进行居民用户多步电力负荷预测(含模型描述及部分示例 内容概要:本文介绍了一个基于BO-Transformer-LSTM的组合模型,用于实现居民用户多步电力负荷预测的完整项目实例。该模型融合Transformer的全局注意力机制与LSTM的局部时序记忆能力,构建能够捕捉长时依赖与周期性特征的深度学习架构,并引入贝叶斯优化(BO)自动搜索最优超参数组合,提升预测精度与训练效率。项目涵盖从原始数据清洗、特征工程、滑动窗口样本构建、模型设计到超参数优化、反归一化及多步误差评估的全流程,强调时间顺序划分以防止信息泄露,并通过周期编码、外生变量融合等方式增强数据表达能力。文中提供了详细的MATLAB代码示例,包括数据预处理、网络搭建、贝叶斯优化配置和预测结果评估等关键步骤。 适合人群:具备一定机器学习和时间序列分析基础,熟悉MATLAB编程环境,从事电力系统预测、智能电网、负荷管理等相关领域的研究人员、工程师及研究生。 使用场景及目标:①应用于居民级或多用户聚合负荷的短期至中期多步预测(如未来24小时);②服务于配电系统运行调度、需求响应基线设定、家庭能源管理系统优化、分布式能源协调控制等实际工程场景;③为科研提供可复现的深度学习+贝叶斯优化的技术路线参考。 阅读建议:此资源以实际项目为导向,建议读者结合提供的代码逐步实现并调试模型,重点关注数据质量控制、时间特征编码、组合网络结构设计与贝叶斯优化稳定性之间的协同关系,在实践中深入理解多步预测中的误差累积机制与超参数敏感性问题。 立即下载

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