欧拉定理--杭电1395

欧拉定理
就是a和m互质,且a小于m,设x为欧拉函数的值,则a^x%m=1恒成立。由于题上的说明是a为二
则只要m是奇数,且m不等于1即可

                            2^x mod n = 1

Problem Description
Give a number n, find the minimum x(x>0) that satisfies 2^x mod n = 1.

Input
One positive integer on each line, the value of n.

Output
If the minimum x exists, print a line with 2^x mod n = 1.

Print 2^? mod n = 1 otherwise.

You should replace x and n with specific numbers.

Sample Input
2
5

Sample Output
2^? mod 2 = 1
2^4 mod 5 = 1

题意 :如果有值就输出,没有则用?代替

代码:

# include <iostream>
# include <cstdio>

int main(){

    int n,m;
    int i,j,k;

    while(scanf("%d",&n)!=EOF){

        if(n%2==0||n==1) printf("2^? mod %d = 1\n",n);
        else{
            int i = 1;
            m = 1;
            while(1){
                m =m*2%n;//数据这样处理防止溢出
                if(m==1){printf("2^%d mod %d = 1\n",i,n); break;    } 
                i++;
            }



        }

    }

    return 0;
}
<think>嗯,用户想要找关于Python中隐式欧拉预测-校正法的实现或解释。首先,我需要确认隐式欧拉法和预测-校正法的基本概念,以及它们如何结合使用。 隐式欧拉法是一种数值解法,用于常微分方程(ODE),它属于隐式方法,通常需要解方程来得到下一步的值。而预测-校正法则结合了显式和隐式方法,先用显式方法预测一个值,再用隐式方法进行校正,以提高精度和稳定性。 接下来,我得考虑如何将这两者结合起来。预测步可能使用显式欧拉法,校正步使用隐式欧拉法。例如,预测步用显式欧拉计算一个初步解,然后用隐式欧拉法对这个预测值进行校正。 然后,我需要思考如何在Python中实现这个算法。可能需要定义一个函数,接受ODE、初始条件、步长等参数。对于隐式步骤,可能需要数值方法如牛顿迭代法来求解非线性方程。 用户可能需要具体的代码示例,所以我得构造一个简单的ODE例子,比如dy/dt = -ky,这样隐式方程容易解,不需要复杂的迭代。然后展示预测-校正的步骤,并编写相应的Python代码。 还要注意代码的可读性,添加注释说明预测和校正的步骤。同时,提醒用户对于复杂的ODE可能需要更高级的数值方法,比如牛顿法,来求解隐式步骤中的方程。 最后,生成相关问题,帮助用户进一步理解,比如比较显式和隐式方法,步长选择的影响,或者预测-校正法的其他变体如Adams方法。</think>### 隐式欧拉预测-校正法实现详解 隐式欧拉法(后向欧拉法)需要求解非线性方程,通常结合预测-校正法可降低计算复杂度。以下是分步实现说明: #### 1. 算法原理 预测-校正流程: 1. **预测步**:用显式欧拉法计算初值 $$y_{n+1}^{(0)} = y_n + h f(t_n, y_n)$$ 2. **校正步**:用隐式欧拉法迭代修正 $$y_{n+1}^{(k+1)} = y_n + h f(t_{n+1}, y_{n+1}^{(k)})$$ #### 2. Python实现代码 以常微分方程$\frac{dy}{dt} = -ky$为例: ```python def implicit_euler_predictor_corrector(f, y0, t_span, h, k_max=3): t0, tf = t_span n = int((tf - t0)/h) t = np.linspace(t0, tf, n+1) y = np.zeros(n+1) y[0] = y0 for i in range(n): # 预测步(显式欧拉) y_pred = y[i] + h * f(t[i], y[i]) # 校正步(隐式欧拉迭代) for _ in range(k_max): y_corr = y[i] + h * f(t[i+1], y_pred) if np.abs(y_corr - y_pred) < 1e-6: break y_pred = y_corr y[i+1] = y_corr return t, y # 示例方程 dy/dt = -ky k = 0.5 f = lambda t, y: -k * y t, y = implicit_euler_predictor_corrector(f, y0=1, t_span=(0, 5), h=0.1) ``` #### 3. 关键改进说明 - **迭代终止条件**:添加了容差控制`1e-6`[^1] - **稳定性**:隐式方法对刚性方程更稳定[^2] - **参数优化**:可通过调整`k_max`控制迭代次数 #### 4. 误差分析 局部截断误差为$O(h^2)$,全局误差$O(h)$,比显式欧拉法稳定性更好[^3]
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