2021昆明icpc B 状压+期望dp,一点几何模拟

这篇博客介绍了如何利用概率动态规划(DP)解决一个几何概率问题,即在平面上有多个矩形,求在给定的大矩形内完全涂黑的期望操作次数。博主首先提出初始思路,尝试使用容斥原理,但由于实现难度较高,转而采用扫描线和位运算的方法。通过位运算的状态压缩和转移方程,博主给出了求解该问题的算法,并提供了C++代码实现。文章最后展示了完整的代码并进行了测试。
题意:

平面上有n(n≤10)n(n\leq 10)n(n10)个矩形,每个矩形给出左下角坐标和右上角坐标。每次操作可以随机选择一个,把这个矩形的区域涂黑。给出一个矩形,左下角是(0,0)(0,0)(0,0),右上角是(W,H)(W,H)(W,H),求把这个矩形完全涂黑的期望操作次数

Solution:

显然这是个期望dp,但涂黑的矩形我们再涂没贡献,于是考虑状压记录他,设dp[s]dp[s]dp[s]为涂黑的集合为sss时,期望把(0,0)(W,H)(0,0)(W,H)(0,0)(W,H)这个矩形完全涂黑的操作次数,期望dp,考虑事件,对于每个sss,抽取的事件有两种,第一种抽到没涂过的,第二种抽到涂过的,没涂过的又细分几种,那么转移方程为

dp[s]=popcount(s)ndp[s]+∑{ i∣((s>>i−1)&1)==0}1ndp[s∣(1<<i−1)]+1 dp[s]=\frac{popcount(s)}{n}dp[s]+\sum_{\{i|((s>>i-1)\&1)==0\}} \frac{1}{n}dp[s|(1<<i-1)]+1 dp[s]=npopcount(s)dp[s]+{ i((s>>i1)&1)==0}n1dp[s(1<<i1)]+1

移项化简就可以得到dp[s]的转移方程了

接下来就是初值的设置,如果集合sss足以涂黑,那么dp[s]=0dp[s]=0

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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