Al Zimmermann编程大赛已经开始

新一轮AlZimmermann编程大赛启动,目标为寻找特定数量的正整数组合,通过加减运算产生尽可能多的不同质数。参赛者需提交n个整数,形成3^n个可能的和,质数数量越多得分越高。

    来自MathPuzzle的消息:新一轮的Al Zimmermann编程大赛开始了。这次比赛的问题描述如下:

对于一个给定的n,找出n个正整数,使得通过它们之间的加减运算能够得到尽可能多的质数。

    具体的说,对于一个指定的n,参数选手需要提交n个数A1, A2, ..., An。这n个数将由公式ΣAi*Ci产生3^n个和(其中每个Ci可以取-1、0和1中的任一个),这3^n个和中(不同的)质数越多越好。例如,当n=4时,10, 29, 82, 106可以产生9个不同的质数:

5 = 106 + 10 - 82 - 29
19 = 29 - 10
29 = 29
43 = 82 - 29 - 10
53 = 82 - 29
67 = 106 - 29 - 10
101 = 82 + 29 - 10
149 = 106 + 82 - 29 -10
227 = 106 + 82 + 29 + 10

    参赛者需要完成n=3, 4, ..., 14共12个问题,提交的每一组数的和不能超过2^32-1。比赛将在2008年11月10日结束,你可以在此之前提交任意多次。获胜者可以从下面两个网页中任选一个雕刻品作为奖品。说实话,奖品很诱人,我很想要。
    http://www.bathsheba.com/sculpt/
    http://www.bathsheba.com/math/

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点与二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点与三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 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!
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