codeforces 851 C (Div#432) Five Dimensional Points

探讨了在五维空间中找到满足特定条件的点的数量,即这些点与其他任意两点连线形成的夹角不是锐角。通过坐标转换和数学推导,证明了在二维空间中点数超过5个时无解,并提出五维空间内的解决方案及AC代码。

五维下,给出一些点,问多少个点满足:与任意其他两点连线间夹角不为锐角。

先考虑二维下:下面证明当点数超过5个时没有满足题意的点。

任取一个点(记为A1)为坐标系原点建系,假设同一象限内有>=2个点,那么从这些任取两点与圆心连线,夹角为必锐角,所以每个象限只能有一个,所以总数不能超过5个(四个象限+原点)。

类似的,在五维时也必有一个上限n,点数超过n后无解。

那么我们卡复杂度即可(若问题有解,必在要求复杂度内,所以卡在复杂度边界必定正确),设置一个n,大约三百左右即可。

AC代码:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main()
{
	int n,cc;
	int a[2000][10];
	memset(a, 0, sizeof(a));
	cc = 0;
	cin >> n;
	for (int i = 1;i <= n;i++)
		for (int j = 1;j <= 5;j++)
			cin >> a[i][j];
	if (n >243)cout << "0" << endl;
	else
	{
		for (int i = 1;i <= n;i++)
		{
			for (int j = 1;j <= n;j++)
			{
				if (j == i)continue;
				for (int k = j + 1;k <= n;k++)
				{
				    long long F=(a[j][1] - a[i][1])*(a[k][1] - a[i][1]) + (a[j][2] - a[i][2])*(a[k][2] - a[i][2]) + (a[j][3] - a[i][3])*(a[k][3] - a[i][3]) + (a[j][4] - a[i][4])*(a[k][4] - a[i][4]) + (a[j][5] - a[i][5])*(a[k][5] - a[i][5]) ;
					if (F> 0)
					{
						a[i][0] = 1;
						break;
					}
				}
				if (a[i][0] == 1)break;
			}
			if (a[i][0] == 0)cc++;
		}
		cout << cc << endl;
		for (int i = 1;i <= n;i++)
			if (a[i][0] == 0) cout << i << endl;
	}
}


基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值