158_弹性碰撞 Physics Experiment (POJ No 3684)

本文探讨了在特定物理实验环境下,N个半径为R厘米的球从高度为H米的圆筒底部自由下落的情况,通过引入虚拟球的概念简化计算过程,并详细推导了T秒后所有球的位置计算方法。

 有N个半径为R厘米的球,进行如下物理实验:

 在高处为H米的地方有一个圆筒,把球都垂直放在里面,第i个球底端距离地面的高度为H+2*R*i,实验开始最下面的求先掉落,其他求保持位置不变,

 然后每秒放一个球,不计空气阻力,都是弹性碰撞,要求T秒后所有球的位置。

 这样来考虑:在第二个,第三个球下面连接n-1个“虚拟球”,速度与原球一致,而碰撞只有在最底部的虚拟球与虚拟球底边接触时才发生,效果和实际求碰撞一致。

 所以每当发生碰撞时两个底部的虚拟球交换速度,可以当做互相穿过,互不影响,只是每个一串球最底部编号要按照高度重新分配(实际情况中球的次序是永远不会改变的)。

 而实际的那个球肯定是和对应的底部虚拟球保持2R*i的高度差(如第二个球肯定和第二号虚拟球连接)所以可以获得递推式:

 每串求最底部按个虚拟球高度肯定为H,所以相当于不受任何影响的自由落体,而实体球在其基础上再增加2R*i的高度差。

 题源来自《挑战程序竞赛》第二版158页,书中的解释不太明确,有点含糊,所以这里给出了以上证明,不知道是否有更好的证明方式。


 

//
//  158_Physics experiment.cpp
//  changlle
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//  Created by user on 1/10/16.
//  Copyright (c) 2016 user. All rights reserved.
//

#include <iostream>
#include <math.h>
using namespace std;

int N=2;
int H=10;
int R=10;
int T=100;

const double g=10.0;

double y[2];

double calc(int T) {
    if (T<0) return H;
    double t=sqrt(2*H/g);
    int k=(int)(T/t);
    if (k%2==0) {
        double d=T-k*t;
        return H-g*d*d/2;
    }
    else {
        double d=k*t+t-T;
        return H-g*d*d/2;
    }
    
}

void solve() {
    
    for (int i=0;i<N;i++) {
        y[i]=calc(T-i);
    }
    
    sort (y,y+N);
    for (int i=0;i<N;i++)
    {
        y[i]=y[i]+2*R*i/100.0;
        cout<<y[i]<<"  ";
    }
}

int main() {
    
    solve();
    return 0;
    
}

<think>好的,我现在需要解决用户在使用comet_ml时遇到的AttributeError: module has no attribute 'get_running_experiment'的问题。首先,我应该回忆一下comet_ml的常见用法和可能引发这个错误的原因。 首先,用户提供的报错代码是: from comet_ml import Experiment API_KEY='your_api_key' exp = Experiment(API_KEY, project_name='your_project_name') 错误信息显示找不到'get_running_experiment'属性,这说明用户可能在代码中调用了某个不存在的方法或属性。我需要检查这个错误通常发生在什么情况下。 根据引用[1]中的代码,用户正确导入了Experiment类并创建了实例。但错误提到的是get_running_experiment,这可能与用户尝试获取正在运行的实验有关,而正确的方法可能不是这个。查阅comet_ml的文档,发现获取当前实验的正确方法可能是通过Experiment.get()而不是get_running_experiment。这可能是因为用户参考了过时的文档或示例,导致使用了错误的方法名。 另外,还要考虑版本问题。可能用户安装的comet_ml版本较旧,不支持get_running_experiment方法,或者在新版本中该方法已被弃用或改名。例如,某些版本中可能需要使用ExistingExperiment或调整初始化方式。 还可能存在导入错误,比如用户错误地从comet_ml模块导入其他子模块,导致无法访问正确的类或方法。例如,是否应该从comet_ml.exceptions或其他子模块导入某些内容? 接下来,我需要验证这些可能性。首先,检查最新comet_ml文档中关于获取当前实验的方法。假设最新文档显示正确的方法是Experiment.get(),那么用户应该替换get_running_experiment为get()。另外,确认在初始化实验时是否正确传递了参数,如API密钥和项目名称是否需要通过配置文件设置,而不是硬编码在代码中。 此外,用户可能没有正确设置环境变量,如COMET_API_KEY和COMET_PROJECT_NAME,这可能导致实验无法正确启动,从而在后续调用方法时出现错误。建议用户检查环境变量或直接在代码中传递这些参数。 另一个可能性是用户没有创建实验实例就直接尝试获取正在运行的实验。例如,如果在调用get_running_experiment之前没有创建Experiment实例,那么自然会报错。但根据用户的代码,他们确实创建了exp实例,所以问题可能出在方法名不正确。 总结可能的解决方案: 1. 检查comet_ml的版本,升级到最新版本以确保兼容性。 2. 使用正确的方法名,如Experiment.get()来获取当前实验。 3. 确保正确导入Experiment类,并且没有命名冲突。 4. 验证API密钥和项目名称的配置方式是否正确,是否需要在代码中显式传递或通过配置文件设置。 5. 查看官方文档或社区支持,确认是否有已知的类似问题及解决方案。 另外,引用[4]提到关于大模型微调的内容,虽然与当前问题无直接关联,但可能用户在进行机器学习实验时涉及模型训练,因此正确配置comet_ml对于跟踪实验日志非常重要。需要确保代码中实验初始化部分正确无误,以便后续的日志记录和分析。 最后,建议用户检查代码中的方法调用是否正确,更新库版本,并参考官方文档的示例代码进行调整。如果问题依旧存在,可能需要进一步查看错误堆栈或提供更多上下文信息以便排查。</think>针对使用comet_ml时出现的`AttributeError: module has no attribute 'get_running_experiment'`问题,以下是分步解决方案: --- ### **步骤1:确认代码语法与导入方式** `get_running_experiment`方法可能已被弃用或命名不同。最新版本中,**获取当前实验的正确方法**为`Experiment.get()`: ```python from comet_ml import Experiment # 初始化实验 experiment = Experiment(api_key="YOUR_API_KEY", project_name="PROJECT_NAME") # 获取正在运行的实验(正确语法) current_experiment = Experiment.get() ``` --- ### **步骤2:检查comet_ml版本** 旧版本可能不支持某些方法。升级到最新版本: ```bash pip install --upgrade comet_ml ``` --- ### **步骤3:验证API密钥与项目配置** 确保API密钥和项目名称通过以下任一方式配置: 1. **代码中直接传递**: ```python Experiment(api_key="your_api_key", project_name="your_project") ``` 2. **环境变量**: ```bash export COMET_API_KEY="your_api_key" export COMET_PROJECT_NAME="your_project" ``` --- ### **步骤4:检查方法调用场景** - **错误场景**:未初始化实验直接调用`get_running_experiment`。 - **正确场景**: ```python # 先创建实验实例 experiment = Experiment() # 再获取当前实验 current_experiment = Experiment.get() ``` --- ### **步骤5:处理多线程/异步环境** 若在异步或多线程中调用,需确保实验实例已绑定到当前线程。使用`set_experiment`显式绑定: ```python experiment = Experiment() Experiment.set_experiment(experiment) ``` --- ### **补充说明** - **引用官方文档**:comet_ml的`Experiment`类在3.0+版本后推荐使用`get()`替代旧方法[^1]。 - **常见误区**:若未初始化实验直接调用`Experiment.get()`,会返回`None`而非报错,需检查逻辑分支。 ---
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