备战NOIP2018计划

noip2018提高组

初赛是10月13号

也就是说有一个月的复习时间

重点复习进制转换,常识,数学方法...(买进就算了吧)

复赛是11月10号

还有很多没有写

我的弱项:

搜索

不写挂就是奇迹

最基本的剪枝...不熟, 更不要说迭代加深,A*,双向搜索,IDA*...

数学知识

暑假自学了一些,但还是不熟,需要巩固

重点:

线性筛,扩展欧几里得,乘法逆元,矩阵乘法

DP...

重点:

背包...及优化

区间DP

环形与后效性处理

状压

倍增,数据结构,单调队列,斜率优化DP

 

还有些重点

逆序对,Hash,Trie,并查集,树状数组,线段树,树链剖分 最小生成树,LCA,KMP...

一堆分治...

dfs序,树上差分...

拓扑排序,最短路,差分约束...

 

希望大佬补充

 

 

 

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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