论矩阵优化 Dp

最新推荐文章于 2026-01-03 22:14:00 发布
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#动态规划 #机器学习 #算法

这篇博客通过一系列竞赛题目，如HNOI和CF系列，深入探讨了矩阵优化问题和动态规划在解决复杂问题中的应用，包括公交路线优化、数学作业和矩阵游戏等实际场景的题解。
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控制论与最优化的现代研究
AI天才研究院
11-18 673
《控制论与最优化的现代研究》 关键词： 控制论、优化、控制系统、状态空间分析、智能优化算法 摘要： 本篇文章将深入探讨控制论与最优化的现代研究，从基础概念到实际应用，全面解析这两大领域在当今科学技术发
区间dp,数据结构优化dp等6种dp,各种trick深度讲解
禁止抄袭！！！版权所有，抄袭者会举报（禁止转载）。
09-22 2679
区间DP的核心思想是分治+合并。当我们面对一个区间问题时，可以将其分解为两个或多个子区间，分别求解后再合并。f[l][r]表示区间[l, r]的最优解f[l][r][k]表示区间[l, r]且具有某种特性k时的最优解表示区间两端状态分别为x,y时的最优解为什么枚举长度？因为我们需要保证在计算大区间时，所有小区间都已经计算完成。这是DP的无后效性要求。f[i][j]→f[i%2][j]降维打击：分析状态依赖关系，减少维度DP提高课到这里就真正结束了。
【学习笔记】动态规划—各种 DP 优化
2401_86940371的博客
09-11 1585
设 j=p∗v[i]+r�=�∗�[�]+�，那么原方程可改为： dp[p∗v[i]+r]=max{dp[r+k∗v[i]]+(p−k)∗w[i]}��[�∗�[�]+�]=���{��[�+�∗�[�]]+(�−�)∗�[�]} (r∈[0,v[i]−1],(�∈[0,�[�]−1], p∈[1,⌊(V−r)/v[i]⌋],�∈[1,⌊(�−�)/�[�]⌋], k∈[p−min(⌊V/w[i]⌋,c[i]),p])�∈[�−���(⌊�/�[�]⌋,�[�]),�])
poj3744(概率DP+矩阵优化)
u013509299的专栏
10-24 783
题意：给n个地雷的坐标，每次从1开始走，走一步的概率是p，走两步的概率是1-p，求能安全通过的可能性。 解题思路：dp[i] = p*dp[i-1] + (1-p)*dp[i-2]，其中下标能到达100000000，所以要用矩阵优化。
矩阵dp
weixin_30507269的博客
07-06 316
矩阵dp 　　这里是矩阵dp，不是矩阵乘法优化dp。 　　矩阵上的dp好像也没什么特殊的？大概有一个套路就是从上向下，从左向右进行dp吧。 　　 　　首先第一道题好像不是矩阵dp... 　　1005 矩阵取数游戏：https://www.luogu.org/problemnew/show/P1005 　　题意概述：在一个矩阵里面取数，每次从每行的左或右取一个数，并乘以$2^i$，...
线性动态规划（DP）与前缀和优化
7.15之前尽量一天一更，更新C++，Java的相关代码知识（基础）
07-08 1062
通过前缀和优化，可以显著提升线性DP的效率，将原本的O(n²)复杂度降低到O(n)。在实际应用中，需根据具体问题设计合适的状态定义和前缀和数组，确保优化的有效性。
[dp优化]个人对dp优化的理解
srand(time(0))
02-05 3928
动态规划优化 矩阵乘法 单调队列 斜率优化 决策单调性 四边形不等式
概率期望DP
2401_90042730的博客
06-15 678
骰子爬楼梯问题：设EiE[i]Ei为从第iiiEi116Ei1Ei2⋯Ei6inEn0Ei161​Ei1Ei2⋯Ei6])inEn0赌徒破产问题dpip⋅dpi11−p⋅dpi−1dp00dpN1dpip⋅dpi11−p⋅dpi−1dp00dpN1。
【学习笔记】各类基于决策单调性的dp优化
sophilex的博客
09-16 1800
个人认为已经非常非常全了，从入门到入土的知识点都在里面了,以及本人踩过的所有坑的（泪目
数学建模培训资料 数学建模实战题目真题答案解析解题过程&论文报告 基于邻距离矩阵的SPDP算法 共12页.pdf
11-24
本文介绍的基于邻距离矩阵的SPDP算法，是一种通过特定的矩阵构建方法来解决SPDP（Single Pair Double Digest）问题的创新算法。SPDP问题涉及对DNA序列进行两种不同方式的切割实验——完全消化和短消化，通过比较这两...
精选资源
水库群长期优化调度模型与水力关联矩阵 (2009年)
05-20
然后,以 DP算法与水力关联矩阵相融合为例,解决了将其设计为一般性 算法过程中所遇到的问题,进而开发出具有一定通用性的水库群长期优化调度的算法代码。最后,将 DP、D SPA和 POA算法应用于雅砻江以及混联梯级长期优化...
【AGC005D】~K Perm Counting（计数抽象成图）
2301_77025310的博客
10-01 3698
注意到位置为id，权值为v ,不合法的情况，当且仅当 v = id+k或 v= id-k。dp(i,j,pd)表示考虑到第i号点， 连了j条边，是否有连接i 到 i-1号点。因此，我们把每一个位置和权值抽象成点 ，不合法的情况之间连一条边，可以构成二分图。由此可知，当选了n条边，就恰好n个位置不合法，限制条件是：连的边不能相邻，求出f(m) ，f(m)指代至少有m个位置不合法的方案数。由此总共有2n 个点 k 条链，链与链之间无边 互不干涉。把二分图展开成k条链，进行dp。简单的乘法原理罢了。
【机器学习】深度信念网络（DBN）
2401_84149564的博客
01-03 807
深度信念网络（DBN）是由Geoffrey Hinton提出的一种生成式深度学习模型，通过堆叠多个限制玻尔兹曼机（RBM）构建深层结构。其核心特点包括：1）采用无监督预训练和有监督微调的两阶段训练策略，有效解决梯度消失问题；2）能够自动提取数据的多层级抽象特征；3）兼具生成和判别能力。本文详细介绍了DBN的网络结构、RBM组件原理、训练流程（对比散度算法和微调方法），并提供了完整的Python实现代码，包括数据预处理、模型构建、训练过程和可视化分析。
机器学习——贝叶斯
2401_83998832的博客
12-29 1434
正向概率：假设袋子里有10个白球，90个黑球，然后从袋子里面拿出1个球，拿出的球是白球的概率是多少？显然，白球的概率是1/10逆向概率：如果我们事先并不知道袋子里白球、黑球的比例，然后通过多次试验，根据拿出来的球的颜色推测袋子里白球、黑球的比例贝叶斯分类器的代码使用：朴素贝叶斯算法，中文处理classalpha=1.0参数：1.多项式分布的朴素贝叶斯。2.控制模型拟合时的平滑度定义：alpha是一个浮点数，表示添加剂（拉普拉斯/Lidstone）平滑参数。
【机器学习】02_线性模型
Dasi_C_upup的博客
12-31 819
本文系统介绍了机器学习中的线性模型，包括线性回归、对数几率回归和线性判别分析三大核心算法。重点讲解了线性回归的最小二乘法求解和L1/L2正则化特性，对比了岭回归与Lasso回归的几何意义和应用场景。详细推导了对数几率回归的sigmoid函数和交叉熵损失函数，并解释其优于均方误差的原因。此外，阐述了LDA算法的类内散度和类间散度矩阵，以及多分类策略和类别不平衡处理方法。全文通过数学公式推导、几何直观解释和对比表格，为理解线性模型提供了全面的理论基础。
0-机器学习与大模型开发数学教程
最新发布
yuanmomoya的博客
01-03 531
《机器学习与大模型开发数学教程》系统介绍了机器学习所需的数学基础，涵盖微积分、线性代数、概率统计、优化方法等核心内容。全书共8章，从预备知识（集合、向量、概率等）开始，逐步深入单变量/多变量微积分、矩阵运算、概率分布与统计推断，重点讲解梯度下降等优化算法及数值计算技巧，并专章探讨大模型相关的注意力机制、Transformer数学原理等专题，最后延伸至最优传输理论、图神经网络等前沿领域，为读者构建完整的机器学习数学知识体系。
【机器学习】生成对抗网络（GAN）
2401_84149564的博客
01-02 800
生成对抗网络（GAN）是一种通过生成器与判别器对抗博弈来学习数据分布的深度学习模型。生成器试图生成逼真样本，判别器则负责区分真实与生成样本。本文详细介绍了GAN的核心思想、数学目标、训练流程及常见挑战（如梯度消失、模式崩溃），并列举了DCGAN、WGAN等经典变体。通过Python代码实现了一个生成正弦曲线的简易GAN，展示了训练过程和结果可视化。实验表明，经过100轮训练后，生成器能产生与真实正弦曲线相似的样本，验证了GAN在数据生成任务中的有效性。
机器学习--K-means聚类&DBSCAN&TF-IDF
2301_77717128的博客
12-30 1079
本文摘要介绍了三种机器学习方法：K-means聚类、DBSCAN和TF-IDF。K-means聚类通过欧式距离和轮廓系数评估聚类效果，需预先设定K值。DBSCAN基于密度聚类，能发现任意形状簇并识别噪声点。TF-IDF通过词频和逆文档频率提取文本关键词，适用于文本分析。文中还提供了Python实现示例，包括参数设置和实际应用代码，展示了从数据预处理到模型评估的完整流程。
因果推理在机器学习中的集成路径
min181123456的博客
12-28 655
摘要：本文系统探讨了因果推理与机器学习的集成路径，旨在解决传统机器学习模型在可解释性、鲁棒性和泛化能力方面的局限性。文章首先分析了因果推理的核心概念与传统机器学习的不足，提出两者互补融合的理论依据。随后详细阐述了三种核心集成路径：数据层（因果特征选择、混淆变量控制）、模型层（因果嵌入、正则化、生成模型）和算法层（因果损失函数、优化算法、元学习）的集成方法。通过医疗健康、金融风控等典型应用场景展示了集成技术的实践价值，同时指出了当前面临的计算复杂度高、评估标准不统一等挑战，并对未来发展方向提出展望。研究表明，
水力关联矩阵驱动的水库群长期优化调度算法
本文档探讨了"水库群长期优化调度模型与水力关联矩阵"这一主题，主要针对水利工程中的优化决策问题。作者首先概述了长期优化调度模型的重要性，特别是在单个水库、梯级和混联水库群的背景下，这些模型对于水资源管理...
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