10.12

本文探讨了一个有趣的数学问题,即寻找n个整数,使得它们的平方根之和等于给定的m。通过分析整数的质因数分解,证明了在满足条件的情况下,整数的组合只能是两个平方数或共享无理数因子的情况。由此,我们可以利用组合数来解决此类问题。该问题涉及到数论和组合数学的知识,对于理解数学的内在结构有深刻启示。

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一个组合数问题

问题描述:

给定一个 n n n m m m,通过寻找n个整数,使他们开根号之和等于 m \sqrt{m} m 。同种选取,不同排列属于不同答案。求方案数。

分析:

首先,一个整数开根号,只有两种情况。一个是直接等于整数,一个是等于一个整数乘上一个无理数。考虑一个整数 x = p 1 c 1 p 2 c 2 . . . p n c n x=p_1^{c_1}p_2^{c_2}...p_n^{c_n} x=p1c1p2c2...pncn p i p_i pi均为质因子。我们把所有的 c i c_i ci m o d mod mod 2,那么 c i c_i ci要不是1就是0.假如此时 x ′ = p 1 p 2 . . p m , x'=p_1p_2..p_m, x=p1p2..pm, 那么 x ′ \sqrt{x'} x 一定是无理数。假如存在整数 x 1 , x 2 , x 1 + x 2 = x ′ , x1,x2,\sqrt{x1}+\sqrt{x2}=\sqrt{x'}, x1,x2,x1 +x2 =x , 那么 p 1 p 2 . . . p m = x 1 + x 2 + 2 x 1 x 2 p_1p_2...p_m=x1+x2+2\sqrt{x1x2} p1p2...pm=x1+x2+2x1x2 ,则 x 1 x 2 \sqrt{x1x2} x1x2 为整数。 那么只有两种可能,一是 x 1 , x 2 x1,x2 x1,x2均为平方数,二是 x 1 , x 2 x1,x2 x1,x2含有相同的,开根号为无理数的因子,那么 x 1 , x 2 x1,x2 x1,x2经化简仍然能表示为同一个无理数的整数倍。因此假设不成立,定理得证。
这样以后,就可以直接通过求组合数求解这道题了。

数据集介绍:淋巴细胞、中性粒细胞与鳞状细胞癌检测数据集 一、基础信息 数据集名称:淋巴细胞、中性粒细胞与鳞状细胞癌检测数据集 数据规模: - 训练集:5,205张医学图像 - 验证集:240张医学图像 - 测试集:220张医学图像 病理分类: - Lymphocytes(淋巴细胞):免疫系统核心细胞,参与病毒防御与肿瘤监控 - NE(中性粒细胞):急性炎症标志物,反映感染与组织损伤 - SCC(鳞状细胞癌):常见上皮组织恶性肿瘤,需早期精准识别 标注规范: - YOLO格式标注,支持目标检测模型训练 - 包含多边形坐标标注,适配病理切片分析需求 二、核心应用 数字病理诊断系统: 支持开发白细胞亚型自动分类系统与鳞癌检测算法,辅助显微镜图像分析,提升病理科工作效率。 血液病辅助诊断: 通过淋巴细胞/中性粒细胞比例分析,为白血病、淋巴瘤等血液疾病提供AI辅助判断依据。 癌症筛查研究: 包含鳞状细胞癌阳性样本,适用于皮肤癌、头颈癌等上皮源性肿瘤的早期筛查模型开发。 医学影像教学: 提供标注规范的病理图像数据,适用于医学院校的细胞形态学教学与AI医疗交叉学科实训。 三、核心优势 临床病理学深度适配: 涵盖血液系统关键细胞类型与高发癌症类别,标注经病理专家双重校验,确保医学准确性。 多场景检测能力: 同时支持血涂片细胞分类与组织切片癌变区域检测,满足复合型医疗AI产品开发需求。 数据分布专业化: 按医学研究标准划分训练集/验证集/测试集,包含典型病例与边缘案例,强化模型鲁棒性。 跨任务兼容性: YOLO标注格式可直接用于目标检测训练,同时支持转换为分类、实例分割等扩展任务。
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