大数乘法

  1. #include "iostream"  
  2. #include "string"  
  3. using namespace std;  
  4. int main(void)  
  5. {  
  6.     char str1[1000],str2[1000];  
  7.     int i,j,len1,len2,len;  
  8.     bool flag=false;  
  9.     cout<<"任意两个大数的乘法(用数组来模拟小学三年级的乘法竖式计算过程):"<<endl;  
  10.     cout<<"请输入被乘数:";  
  11.     gets(str1);  
  12.     cout<<"请输入乘数:";  
  13.     gets(str2);  
  14.     len1=strlen(str1);  
  15.     len2=strlen(str2);  
  16.     int *a=new int[len1];  
  17.     int *b=new int[len2];  
  18.     len=len1*len2+1;  
  19.     int *result= new int[len];  
  20.     for(i=0;i<len;i++)  
  21.         result[i]=0;  
  22.     for(i=0;i<len1;i++) //将字符串转换为整数,并倒置过来  
  23.         a[i]=str1[len1-1-i]-'0';  
  24.     for(i=0;i<len2;i++)  
  25.         b[i]=str2[len2-1-i]-'0';  
  26.     for(i=0;i<len1;i++)  //用数组来模拟小学三年级的乘法竖式计算过程  
  27.     {  
  28.         for(j=0;j<len2;j++)  
  29.             result[i+j]+=a[i]*b[j];  
  30.     }  
  31.     for(i=0;i<len;i++)   //处理进位的情况  
  32.     {  
  33.         if(result[i]>9)  
  34.         {  
  35.             result[i+1]+=result[i]/10;  
  36.             result[i]%=10;  
  37.         }  
  38.     }  
  39.     cout<<"两个大整数相乘的结果为:";  
  40.     for(i=len-1;i>=0;i--)  
  41.     {  
  42.         if(flag)  
  43.             cout<<result[i];  
  44.         else if(result[i]!=0)  
  45.         {  
  46.             cout<<result[i];  
  47.             flag=true;  
  48.         }  
  49.     }  
  50.     cout<<endl;  
  51.     delete []a;  
  52.     delete []b;  
  53.     delete []result;  
  54.     system("pause");  
  55.     return 0;  
  56. }  
多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型与确定性模型,旨在应对电力系统中多源不确定性(如可再生能源出力波动、负荷变化等),提升系统运行的安全性与经济性。文档还列举了大量相关的电力系统优化研究案例,涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、配电网重构等多个方向,并提供了YALMIP等工具包的网盘下载链接,支持科研复现与进一步开发。整体内容聚焦于电力系统建模、优化算法应用及鲁棒性分析。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化的工程技术人员;熟悉优化建模(如鲁棒优化、分布鲁棒优化)者更佳。; 使用场景及目标:①开展电力系统动态最优潮流研究,特别是含高比例可再生能源的场景;②学习和复现分布鲁棒优化在IEEE118等标准测试系统上的应用;③进行科研项目开发、论文复现或算法比较实验;④获取相关Matlab代码资源与仿真工具支持。; 阅读建议:建议按文档结构逐步浏览,重点关注模型构建思路与代码实现逻辑,结合提供的网盘资源下载必要工具包(如YALMIP),并在Matlab环境中调试运行示例代码,以加深对分布鲁棒优化方法的理解与应用能力。
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