集训队论文之经典数学题【收藏】

本文深入探讨了NOI’95赛题的数学背景及其算法优化策略,通过试验发现符合条件的m,n遵循Fibonacci数列规律,并详细解析了解题过程中的关键步骤与数学推导。此题旨在揭示数学关系与算法应用的紧密联系,为编程竞赛和算法研究提供宝贵洞察。

[例题1] m,n∈N,1<=m,n<=k<=109,且(n2-mn-m2)2=1,输入k,求m,n使m2+n2最大。(NOI’95)

从数据的规模可“猜想”本题一定蕴含着更为简单的数学关系,但是题目的数学关系不明显,数学分析的难度太大。而用简单的两重循环枚举可以很方便的算出小数据的情况。

K

1

2

3,4

5,6,7

8,9,10,11,12

13…

M

1

2

3

5

8

13…

N

1

1

2

3

5

8…

通过这些试验,我们猜想符合条件的m,n成Fibonacci数列。实际上:

n2-mn-m2= -(m2+mn-n2)

  = -[(m+n)2-mn-2n2]

  = -[(m+n)2- n(m+n) -n2]

更多的猜想来自类比。总之,猜想是一种合情的推理,它有利于对思路的正确诱导。

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
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