UVA.12230.Crossing Rivers(期望)

本文介绍了一种计算过河问题中期望时间的方法。通过分析船在河中位置的随机性及其对过河时间的影响,得出每条河过河的总期望时间为2l/v。此外,文章还提供了一个具体的C++实现示例。

题目链接

/*
到达一条河时,船在河中的位置是随机的,所以船到达岸边需要的时间在 0~2l/v 均匀分布,所以船到岸的期望为 (0+2l/v)/2 
过河需要 l/v 的时间,所以过一条河总的期望为 (0+2l/v)/2 + l/v = 2l/v
陆地上的速度是确定的,可以直接先计算出来 
期望是线性的,每条河期望相加即为过河的总期望 
*/
#include<cstdio>
using namespace std;

int main()
{
    int n,d,p,l,v,cas=0;
    while(~scanf("%d%d",&n,&d)&&(n||d))
    {
        double ev=1.0*d;
        for(int i=1;i<=n;++i)
        {
            scanf("%d%d%d",&p,&l,&v);
            ev = ev - l + 2.0*l/v;
            //陆地上速度为1,d即为没有河时的期望时间。有一条河先减掉河占掉陆地的那部分期望,再加上河的期望 
        }
        printf("Case %d: %.3lf\n\n",++cas,ev);
    }

    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/SovietPower/p/8444305.html

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)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,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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