The 11th Zhejiang University Programming Contest - G/ Gaussian Prime

本文介绍了一种计算复平面上指定范围内高斯素数密度的方法,并提供了详细的判断高斯素数的条件及其实现代码。

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题目大意:在复平面上指定一个范围,求这个范围里的高斯素数的密度(即 高斯素数个数/总坐标数, 化为真分数) 。

 

题目类型:基础模拟题 / 数学背景题

 

题目分析:

 

A Gaussian integer a + bi is a Gaussian prime if and only if either:
①One of a, b is zero and the other is a prime number of the form 4n + 3 (with n a nonnegative integer) or its negative -(4n + 3), or
②Both are nonzero and a2 + b2 is a prime number (which will not be of the form 4n + 3).

 

按如上条件判断一个坐标(b, a)是不是高斯素数(这个很好写)。

 

开始我是觉得按照坐标轴象限的关系可以利用对称性,来减少判断次数,直接把每个坐标的结果(0 or 1)算出来储存在gp[201][201]里(-100 ≤ x1 ≤ x2 ≤ 100, -100 ≤ y1 ≤ y2 ≤ 100)。

但是可能哪里搞错了,WA了半天。

反正题目数据量不大。那就改成直接对应每组输入数据,枚举每个坐标,调用判断函数吧。结果A了。无奈。

这题有空再考虑考虑。

 

References
http://en.wikipedia.org/wiki/Gaussian_integer
Weisstein, Eric W. "Gaussian Prime." From MathWorld--A Wolfram Web Resource. http://mathworld.wolfram.com/GaussianPrime.html

 

自己找的:http://tieba.baidu.com/f?kz=836401286 


 代码:

 

 

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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