WXYZ与绿豆饼——未

Problem Description

WXYZ很喜欢吃绿豆饼,而且每次都能吃很多。但是担心WXYZ长的太胖,妈妈把买回来的一卷卷的绿豆饼排成一列(每卷绿豆饼的高度可能是不一样的),规定WXYZ只能取其中一段连续的并且高度严格上升的绿豆饼来吃。
可怜的WXYZ发现,根据这个规则,每次他只能拿到很少的绿豆饼,于是他想到了一个办法:趁妈妈不注意的时候改变某一卷绿豆饼的高度(压扁或拉长它)。WXYZ知道,这样就可以拿到一段长得多的连续的而且高度严格上升的绿豆饼了。
真是太聪明了!不过应该改变哪一卷绿豆饼的高度才能使得可以拿走的连续的一段高度严格上升的绿豆饼最多呢?嗯,这个问题就交给你了,如果你能成功解答说不定WXYZ会分给你一些绿豆饼呢。
注意:修改之后绿豆饼的高度最小为1,最大为10000,并且高度只能是整数。

Input

输入有多组测试数据,每组测试数据的第1行为一个正整数N(<=10000),表示有绿豆饼的卷数。
输入的第2行为N个正整数,表示这N卷绿豆饼的高度,两个正整数之间会有一个空格,高度值不会大于10000

Output

对于每组测试数据输出一行,包括一个整数,表示修改之后最长的一段连续且高度严格上升的绿豆饼的长度。

Sample Input

6
6 1 2 2 4 4

Sample Output

4

Author

HYNU 




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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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