Scheme编程基础练习与解答

1、写出两个表示整数42的不同字面量。

可以是十进制的42,也可以是十六进制的0x2A(十六进制的2A转换为十进制是42)。

2、写出左括号和反斜杠的字面量。

左括号的字面量是 #(,反斜杠的字面量是 #\

3、写出字符串‘absolute value’的字面量。

“absolute value”

4、写出拉丁大写字母 A 的字面量、仅包含该字母的字符串的字面量以及标识符为 ‘A’ 的符号的字面量。

  • 拉丁大写字母 A 的字面量: 'A'
  • 仅包含该字母的字符串的字面量: "A"
  • 标识符为 A 的符号的字面量: A

5、‘1+’ 是标识符吗?‘+1’ 呢?

以下是调整为 Markdown 格式的输出内容:

`1+` 不是标识符,因为十进制数字、加号、减号和句号不能出现在标识符开头;`+1` 也不是标识符,同理。不过单独的加号 `+` 是标识符,通常绑定到 Scheme 的加法过程。

6、‘@@@’是一个标识符吗?

是,因为在Scheme中,任何由一个或多个字母和扩展字母字符组成的序列都可以用作标识符,扩展字母字符包含商业@符号,所以 @@@ 可以作为标识符。

7、当一个过程按顺序接收参数 -13、7 和 -9 时,该过程进行参数相减运算(第一个数减第二个数再减第三个数),会返回什么结果?

-13 - 7 - (-9) = -11,所以结果是 -11。

8、考虑一个函数,它接受两个数x和y作为参数,并计算它们的算术平均值(x + y)/2。这个函数是可结合的吗?它有单位元吗?将其扩展为一个可以接受任意数量参数的通用过程是否合理?请说明你的答案。

这个函数不是可结合的。可结合性要求对于任意的 $ x $、$ y $、$ z $,有:

$$
(x ⊕ y) ⊕ z = x ⊕ (y ⊕ z)
$$

以算术平均值函数为例,设 $ x = 1 $,$ y = 2 $,$ z = 3 $:

  • 先计算 $ \frac{\frac{1 + 2}{2} + 3}{2} = 2.25 $
  • 再计算 $ \frac{1 + \frac{2 + 3}{2}}{2} = 1.75 $

两者不相等,因此该函数不可结合。


该函数没有 单位元 。单位元是指存在一个数 $ v $,使得对于任意数 $ n $,满足:

$$
v ⊕ n = n
$$

假设存在这样的 $ v $,则应满足:

$$
\frac{v + n}{2} = n
$$

解得:

$$
v = n
$$

这意味着 $ v $ 的值随 $ n $ 变化,不是一个固定的数,因此不存在单位元。


将其扩展为 可接受任意数量参数的通用过程 是合理的。算术平均值的概念可以自然地扩展到多个数:

多个数的算术平均值是这些数的总和除以数的个数,与两个数的算术平均值概念一致。

9、考虑一个函数,它接收两个整数作为参数,若其中一个参数为偶数,另一个为奇数,则返回 1;若两个参数均为偶数或均为奇数,则返回 0。这个函数是否满足结合律?它是否有单位元?将其扩展为可以接收任意数量参数的通用过程是否合理?请说明理由。

  1. 结合律判断
    结合律指对于运算⊕,(x ⊕ y) ⊕ z = x ⊕ (y ⊕ z)对任意操作数 x、y、z 都成立。
    设三个整数为 x、y、z,分别讨论不同奇偶组合情况。
    例如,当 x 为偶数,y 为奇数,z 为偶数时:
    - 先算(x ⊕ y) ⊕ z,(x ⊕ y)=1,(x ⊕ y) ⊕ z = 1 ⊕ z = 1;
    - 再算 x ⊕ (y ⊕ z),(y ⊕ z)=1,x ⊕ (y ⊕ z)=x ⊕ 1 = 1。
    经多种奇偶组合验证,该函数满足结合律。

  2. 单位元判断
    单位元是指存在一个元素 e,使得对于任意元素 n,e ⊕ n = n 且 n ⊕ e = n 成立。
    假设存在这样的整数 e:
    - 若 e 为偶数,当 n 为奇数时,e ⊕ n = 1 ≠ n;
    - 若 e 为奇数,当 n 为偶数时,e ⊕ n = 1 ≠ n。
    所以该函数没有单位元。

  3. 扩展合理性判断
    由于该函数满足结合律,意味着在处理多个参数时,计算顺序不影响最终结果。
    虽然没有单位元,但在扩展时可以规定当参数个数为 0 时的返回值(如返回 0)。
    所以将其扩展为可以接收任意数量参数的通用过程是合理的。

10、编写一个lambda表达式,用于计算给定数字的立方。该过程只有一个参数,但在构建参数列表时仍应将该参数括在括号中。(否则,它会被误认为是可变参数过程中的剩余参数。)

(lambda (x) (* x x x))

11、要将以摄氏度(℃)为单位测量的温度转换为华氏度(℉),需将其乘以 9/5 并在乘积上加 32。编写一个 lambda 表达式来实现此转换过程,该过程以摄氏度温度作为参数并返回华氏度温度。然后编写一个过程调用,将此过程应用于

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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