【2024全国I卷14题解答】

2024全国I卷14题解答

  1. 甲、乙两人各有四张卡片,每张卡片上标有一个数字,甲的卡片上分别标有数字1,3,5,7,乙的卡片上分别标有数字2,4,6,8,两人进行四轮比赛,在每轮比赛中,两人各自从自己持有的卡片中随机选一张,并比较所选卡片上数字的大小,数字大的人得1分,数字小的人得0分,然后各自弃置此轮所选的卡片(弃置的卡片在此后的轮次中不能使用).则四轮比赛后,甲的总得分不小于2的概率为_________.

【答案】0.5

【解析】
首先,可以把甲乙的这个四轮比赛看作一个配对,即把1,3,5,7四个数字和2,4,6,8四个数字进行配对,就像连连看一样。也可以理解成把2,4,6,8四个数字放进四个标号为1,3,5,7的盒子中,这样共有4!=24种可能。

然后,我们可以不计较出牌顺序,因为总体24种情况也不计较顺序(如果计较顺序,分子分母都有个顺序,约掉了)。那么甲要得2分以上,就是2分和3分,这样共有多少种情况我们数一下,然后除以24就是最后的答案。

由于1这张牌出来是必输的,所以赢的可能要么是出3,5,7都赢了(3分);要么3,5赢了或5,7赢了或3,7赢了,其他输了,即得2分的情况。下面列举分类讨论:

用符号(a,b,c)表示3局a,b,c都赢了,输了的局加下划线,比如(3,5,7)3输了,5,7赢了。

情况1. (3,5,7
因为3要赢只能2,5要赢只能4,剩下7要输只能8,所以只有出(2,4,8)这一种情况。
情况2. (3,5,7)
3要赢只能出2, 5要输得出6或者8,因此,有(2,6,4)和(2,8,4),(2,8,6)三种情况。
情况3. (3,5,7)
5要赢可以2或4,然后7要赢只要不是8都行,所以有
(6,2,4),(8,2,4),(4,2,6),(8,2,6),(8,4,6),(8,4,2),(6,4,2)共7种情况。
情况4. (3,5,7)
类似情况1,最后一手7要赢只能出6,所以只有(2,4,6)一种情况。

把4种情况计数都加起来,共有12种情况,故甲的总得分不小于2的概率为12/24=0.5.

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值