探索法

探索法听起来高级,其实就是智商高低的另一种说法.

探索,顾名思义就是需要去探索的一些东西,而智商高的人探索起来自然有他的方法,高效,容易找到解决问题的方法,智商低的人自然需要不断地练习,积累解决问题的一些技巧,并且熟练掌握。

很不幸又很幸运的我是后者,所以正需要此blog来总结一些遇到的有趣的题目,探索一些关于解题方法的技巧


T1

分别试求 (x128+x110x32+x8+x2x) (x1) 除及被 (x+1) 除所得的余式.

【一眼想到的】
一眼想到的应该就是直接多项式除法吧,不过看看这个128,就知道错了.

【一眼想不到的】
http://blog.youkuaiyun.com/qq_37253090/article/details/76149545
关于 an+bn anbn 的两个公式,可以得到, x1 一定整除 xn1 ,故 x+1 也一定整除 xn+1 .

所以原式除以 (x1) 时可以变成:

((x1281)+(x1101)(x321)+(x81)+(x21)(x1)+2)

余式就是2!

原式除以 (x+1) 是一样的.


### 渐进式搜索算的 Matlab 实现 渐进式搜索算是一种基于逐步改进策略的方,通常用于解决优化问题。它通过不断调整变量来寻找最优解。以下是该方的一个简单实现示例。 #### 输入定义 假设目标函数为 `f(x)`,并采用加步探索对其进行优化。以下是一个具体的例子: ```matlab function y = objectiveFunction(x) % 定义目标函数 y = -(21.5 + x(1) * sin(4 * pi * x(1)) + x(2) * sin(20 * pi * x(2))); end ``` 此目标函数来源于遗传算的应用场景[^1],其中为了适应最小化需求,在原表达式前加上了负号。 --- #### 加步探索的核心逻辑 加步探索的主要思路是从初始点出发,按照一定的步长方向试探新的位置,并判断是否能获得更优的目标值。如果找到更好的解,则更新当前最佳解;否则减少步长继续尝试。 下面是完整的 Matlab 实现代码: ```matlab % 初始化参数 x_start = [-3; 12]; % 初始猜测点 step_size = [0.1; 0.1]; % 步长向量 max_iter = 100; % 最大迭代次数 tolerance = 1e-6; % 收敛容忍度 % 当前解初始化 current_x = x_start; best_fval = inf; for iter = 1:max_iter improved = false; % 尝试八个方向 (正/反两个维度组合) directions = [ step_size'; ... -step_size'; ... [step_size(1), 0]; ... [-step_size(1), 0]; ... [0, step_size(2)]; ... [0, -step_size(2)]; ]; for i = 1:size(directions, 1) new_x = current_x + directions(i, :).'; % 计算新点的目标函数值 f_new = objectiveFunction(new_x); if f_new < best_fval best_fval = f_new; current_x = new_x; improved = true; end end % 如果本轮未发现更好解,则减小步长 if ~improved step_size = step_size / 2; end % 输出中间结果 fprintf('Iteration %d: Best Value = %.6f\n', iter, best_fval); % 检查收敛条件 if norm(step_size) < tolerance break; end end fprintf('Optimization Completed.\n'); fprintf('Best Solution Found at (%.6f, %.6f)\n', current_x(1), current_x(2)); fprintf('Objective Function Value: %.6f\n', best_fval); ``` 上述代码实现了基本的加步探索过程,其中包括以下几个部分: 1. **初始设置**:指定起始点、步长以及终止条件。 2. **方向枚举**:考虑多个可能的方向变化以提高搜索效率。 3. **动态调整步长**:当无进一步改善时缩小步幅。 4. **输出最终结果**:展示寻得的最佳解及其对应的目标值。 --- #### 性能分析 与复杂启发式算相比,加步探索结构较为简单,但在高维空间或者存在局部极值的情况下可能会陷入次优解。因此实际应用中需结合具体问题特点加以改进[^3]。 对于涉及图像处理的任务而言,尽管其运算速度较快,但由于现代硬件进步显著降低了传统计算瓶颈的影响[^2],故而此类基础搜索技术仍具有广泛适用价值。 ---
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