Floating-Point Hazard 【数学】

本文探讨了一道编程竞赛题目,要求在给定区间内精确计算立方根导数的累加和,避免浮点数运算的精度误差。通过导数定义和数学变换,采用高效算法实现,确保结果的准确性和格式符合特定要求。

题目链接:http://icpc.upc.edu.cn/problem.php?cid=1740&pid=9

题目描述

Given the value of low, high you will have to find the value of the following expression:

If you try to find the value of the above expression in a straightforward way, the answer may be incorrect due to precision error.

输入
The input file contains at most 2000 lines of inputs. Each line contains two integers which denote the value of low, high (1 ≤ low ≤ high ≤ 2000000000 and high-low ≤ 10000). Input is terminated by a line containing two zeroes. This line should not be processed.

输出
For each line of input produce one line of output. This line should contain the value of the expression above in exponential format. The mantissa part should have one digit before the decimal point and be rounded to five digits after the decimal point. To be more specific the output should be of the form d.dddddE-ddd, here d means a decimal digit and E means power of 10. Look at the output for sample input for details. Your output should follow the same pattern as shown below.

样例输入
复制样例数据
1 100
10000 20000
0 0
样例输出
3.83346E-015
5.60041E-015

解题思路

根据导数定义 设 f ( x ) = x 3 f(x)=\sqrt[3]{x} f(x)=3x ,那么根据导数定义对 f ( x ) f(x) f(x)求导可得 x + 1 0 − 15 3 − x 3 Δ x = 1 3 x − 2 3 \frac{\sqrt[3]{x+10^{-15}}-\sqrt[3]{x}}{\Delta x}=\frac{1}{3}x^{\frac{-2}{3}} Δx3x+1015 3x =31x32
x + 1 0 − 15 3 − x 3 = 1 3 x − 2 3 × Δ x \sqrt[3]{x+10^{-15}}-\sqrt[3]{x}=\frac{1}{3}x^{\frac{-2}{3}}\times{\Delta x} 3x+1015 3x =31x32×Δx Δ x = 1 0 − 15 {\Delta x}=10^{-15} Δx=1015,然后根据求公式 1 3 x − 2 3 × Δ x \frac{1}{3}x^{\frac{-2}{3}}\times{\Delta x} 31x32×Δx在区间 [ x , y ] [x,y] [x,y]上的和。

AC代码

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <string>
#include <cmath>
#include <queue>
#include <stack>
#include <vector>
#include <map>
#include <set>
using namespace std;
#define io ios::sync_with_stdio(0),cin.tie(0)
#define ms(arr) memset(arr,0,sizeof(arr))
#define mc(a,b) memcpy(a,b,sizeof(b))
#define inf 0x3f3f3f
#define fin freopen("in.txt", "r", stdin)
#define fout freopen("out.txt", "w", stdout)
typedef long long ll;
typedef unsigned long long ULL;
const int mod=1e9+7;
const int N=1e5+7;

int main()
{
//    fin;
    int n,m;
    while(scanf("%d%d",&n,&m)&&n+m)
    {
        double ans=0;
        for(int i=n; i<=m; i++)
        {
            ans+=(1.0/3.0)*pow(double(i),(-2.0/3.0));
        }
        int cnt=0;
        while(ans<1)
        {
            ans*=10.0;
            cnt--;
        }
        while(ans>10)
        {
            ans/=10.0;
            cnt++;
        }
        printf("%.5fE-%03d\n",ans,15-cnt);
    }
    return 0;
}

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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