矩阵快速幂

本文介绍了一种利用矩阵快速幂解决大规模矩阵乘法问题的方法。通过递归思想减少计算复杂度,适用于求解大规模线性递推问题。文章提供了完整的C语言实现代码,包括矩阵乘法、矩阵快速幂两个核心函数及主函数输入输出处理。

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原题目:51nod1113

#include<stdio.h>

typedef struct mat
{
    long long matrix[100][100];
} Mat;

const long long MOD = 1000000007;

Mat mult(Mat matOne, Mat matTwo, int n)
{
    Mat ans;
    for (int i = 0; i < n; ++i)
    {
        for (int j = 0; j < n; ++j)
        {
            ans.matrix[i][j] = 0;
            for (int k = 0; k < n; ++k)
            {
                ans.matrix[i][j] = (ans.matrix[i][j] + matOne.matrix[i][k] * matTwo.matrix[k][j]) % MOD;
            }
        }
    }
    return ans;
}

Mat q_pow(Mat mat, int m, int n)
{
    Mat base;
    for (int i = 0; i < n; ++i)
    {
        for (int j = 0; j < n; ++j)
        {
            base.matrix[i][j] = 0;
        }
        base.matrix[i][i] = 1;
    }

    while (m)
    {
        if (m & 1)
            base = mult(base, mat, n);
        mat = mult(mat, mat, n);
        m >>= 1;
    }

    return base;
}

int main()
{
    int n, m;
    scanf("%d%d", &n, &m);
    Mat mat;
    for (int i = 0; i < n; ++i)
    {
        for (int j = 0; j < n; ++j)
        {
            scanf("%lld", &mat.matrix[i][j]);
        }
    }
    mat = q_pow(mat, m, n);
    for (int i = 0; i < n; ++i)
    {
        for (int j = 0; j < n; ++j)
        {
            printf("%lld ", mat.matrix[i][j]);
        }
        printf("\n");
    }
    return 0;
}


内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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