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题目;<h1>Can you solve this equation? </h1><h5>Time Limit : 2000/1000ms (Java/Other)   Memory Limit : 32768/32768K (Java/Other)</h5><h5>Total Submission(s) : 213   Accepted Submission(s) : 79</h5><div class="panel_title" align="left">Problem Description</div><div class="panel_content">Now,given the equation 8*x^4 + 7*x^3 + 2*x^2 + 3*x + 6 == Y,can you find its solution between 0 and 100;<br>Now please try your lucky.</div><div class="panel_bottom"> </div>
<div class="panel_title" align="left">Input</div><div class="panel_content">The first line of the input contains an integer T(1<=T<=100) which means the number of test cases. Then T lines follow, each line has a real number Y (fabs(Y) <= 1e10);</div><div class="panel_bottom"> </div>
<div class="panel_title" align="left">Output</div><div class="panel_content">For each test case, you should just output one real number(accurate up to 4 decimal places),which is the solution of the equation,or “No solution!”,if there is no solution for the equation between 0 and 100.</div><div class="panel_bottom"> </div>
<div class="panel_title" align="left">Sample Input</div><div class="panel_content"><pre><div style="FONT-FAMILY: Courier New,Courier,monospace">2<br>100<br>-4<br></div>
 

Sample Output
1.6152<br>No solution!<br>
 

Author
Redow
 


代码;#include<stdio.h>
#include<math.h>
double fun(double x)
{
	return 8*pow(x,4)+7*pow(x,3)+2*pow(x,2)+3*x+6;
}
int main()
{
	int t;
	double y,mid;
	scanf("%d",&t);
	while(t--)
	{
		scanf("%lf",&y);
		if(fun(1)>y||fun(100)<y)
		{
			printf("No solution!\n");
		}
		else
		{
			double l=0,r=100;
			while(r-l>1e-9)
			{
				mid=(r+l)/2;
				if(fun(mid)>y) r=mid;
				else l=mid;
			}
			printf("%.4lf\n",mid);
		}
	}
	return 0;
}
用二分搜索

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 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!
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