c++作业3

本文深入探讨了编程中涉及的数学应用与金融计算,包括多分数段函数求值与定期存款利息计算的实现。通过实例代码,详细解释了如何运用编程解决实际问题。

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(一)本月有几天?

#include<iostream>
using namespace std;
int main()
{
    int year,month,days;
    cout<<"请输入年份";
    cin>>year;
    cout<<"请输入月份";
    cin>>month;
    switch(month)
    {
    case 1:
    case 3:
    case 5:
    case 7:
    case 8:
    case 10:
    case 12: days=31;break;
    case 4:
    case 6:
    case 9:
    case 11: days=30;break;
    case 2:
        if( (year%4==0 && year%100!=0) || year%400==0)
            days=29;
        else days=28;break;
    }
    cout<<"该年该月的天数为:"<<days<<endl;
    return 0;
}


(二)定期存款利息计算器

#include<iostream>
using namespace std;
int main()
{
    int m,n;
    double r,t,s,i;
    cout<<"欢迎使用利息计算器!"<<endl;
    cout<<"请输入存款金额:";
    cin>>m;
    cout<<"======存款期限======"<<endl;
    cout<<"1、3个月\n2、6个月\n3、一年\n4、二年\n5、三年\n6、五年\n"<<endl;
    cout<<"请输入存款期限的代号:";
    cin>>n;
    switch(n)
    {
    case 1:t=0.25;r=0.0310;break;
    case 2:t=0.50;r=0.0330;break;
    case 3:t=1.00;r=0.0350;break;
    case 4:t=2.00;r=0.0440;break;
    case 5:t=3.00;r=0.0500;break;
    case 6:t=5.00;r=0.0550;break;
    }
    i=m*t*r;
    s=m+i;
    cout<<"到期利息为:"<<i<<"本息合计共"<<s<<endl;
    cout<<"感谢您的使用,欢迎下次光临!"<<endl;
    return 0;
}

(三)多分数段函数求值

#include <iostream>
#include <cmath>
using namespace std;
int main( )
{
    double x,y;
    cout<<"输入x的值:"<<endl;
    cin>>x;
    if(x<2)
        y=x;
    else if(x<6)
        y=x*x+1;
    else if(x<10)
        y=sqrt(x+1);
    else if(x>=10)
        y=1/(x+1);
    cout<<"y的值是"<<y<<endl;
    return 0;
}



内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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