#概率、数学期望#洛谷 1297 单选错位

本文介绍了一种基于模拟的方法来解决特定的概率期望问题。通过数学推导得出概率期望的计算公式,并利用C++实现了一个示例程序。该程序采用直接模拟的方式进行计算,包括随机数生成及概率期望累加。

题目


分析

那么这道题的概率期望应该是 ∑ m i n ( a , b ) a b = ∑ 1 m a x ( a , b ) \sum\frac{min(a,b)}{ab}=\sum\frac{1}{max(a,b)} abmin(a,b)=max(a,b)1
所以直接模拟就可以了


代码

#include <cstdio>
#define rr register
using namespace std;
typedef long long ll;
double ans;
inline ll max(ll a,ll b){return a>b?a:b;}
inline ll modd(ll x,ll mod){
    rr int f=1;
    if (x<0) x=-x,f=-f;
    if (x>=(mod<<4)) x=(x-(mod<<4))%mod;
    else {
        x-=(x>=(mod<<3)?(mod<<3):0);
        x-=(x>=(mod<<2)?(mod<<2):0);
        x-=(x>=(mod<<1)?(mod<<1):0);
        x-=(x>=(mod<<0)?(mod<<0):0);
    }
    return x*f;
}
signed main(){
    rr ll n,t1,t2,t3,now,ls,x;
    scanf("%lld%lld%lld%lld%lld",&n,&t1,&t2,&t3,&now); ls=now;
    while (--n){
        x=modd(ls*t1+t2,100000001);
        ans+=1.0/max(modd(x,t3)+1,modd(ls,t3)+1);
        ls=x;
    }
    ans+=1.0/max(modd(now,t3)+1,modd(ls,t3)+1);
    return !printf("%.3lf",ans);
}
【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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