hrbust 2024/hdu2899 Strange fuction【三分】

本文介绍了一种求解特定形式复杂函数在指定区间内最小值的方法。通过使用三分法而非二分法来应对函数非单调的问题,给出了具体的C语言实现代码及样例输入输出。

Strange fuction

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 5275    Accepted Submission(s): 3767


Problem Description
Now, here is a fuction:
  F(x) = 6 * x^7+8*x^6+7*x^3+5*x^2-y*x (0 <= x <=100)
Can you find the minimum value when x is between 0 and 100.
 

Input
The first line of the input contains an integer T(1<=T<=100) which means the number of test cases. Then T lines follow, each line has only one real numbers Y.(0 < Y <1e10)
 

Output
Just the minimum value (accurate up to 4 decimal places),when x is between 0 and 100.
 

Sample Input
2 100 200
 

Sample Output
-74.4291 -178.8534
 

因为有这样的一组数据,所以直接三分是不能实现的:


测试代码:

        for(int i=0;i<=100;i++)
        {
            double x=i;
            printf("%.3lf\n",f(x,y));
        }



因为不是单调的,所以直接二分是不行的。这里强调一下二分必须是单调的才可以直接使用~

所以这里上三分代码即可:

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<math.h>
using namespace std;
double f(double x,double y)
{
    return 6*pow(x,7)+8*pow(x,6)+7*pow(x,3)+5*x*x-y*x;
}
int main()
{
    int t;
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
        double y;
        scanf("%lf",&y);
        double output=0x1f1f1f1f;
        double l=0;
        double r=100;
        double lm,rm;
        while(r-l>1e-6)
        {
            lm=(2*l+r)/3;
            rm=(l+2*r)/3;
            if(f(lm,y)>f(rm,y))l=lm;
            else r=rm;
        }
        printf("%.4lf\n",f(l,y));
    }
}




根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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