[詹兴致矩阵论习题参考解答]习题1.1

本文针对一组正实数$a_1,\cdots,a_n$,通过积分技巧证明了由这些数构成的特殊矩阵$\left(\frac{1}

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1. 设 $a_1,\cdots,a_n$ 为正实数, 证明矩阵 $$\bex \sex{\frac{1}{a_i+a_j}}_{n\times n} \eex$$ 半正定.

 

 

证明: $$\beex \bea \sum_{i,j=1}^n \frac{1}{a_i+a_j}x_ix_j &=\sum_{i,j=1}^n x_ix_j\int_0^1 t^{a_i+a_j-1}\rd t\\ &=\int_0^1 \sum_{i=1}^n t^{a_i-\frac{1}{2}}x_i\cdot \sum_{j=1}^n t^{a_j-\frac{1}{2}}x_j\rd t\\ &=\int_0^1 y^2(t,x)\rd t\quad\sex{y(t,x)=\sum_{i=1}^n t^{a_i-\frac{1}{2}}x_i}\\ &\geq 0. \eea \eeex$$

<think>嗯,用户想学习算法题,让我随机推荐一道。首先,我需要确定用户的水平。可能是个初学者,所以题目不能太难,但也要有一定挑战性。我得找一个经典的算法题,既能帮助理解基础概念,又有实际应用。然后,想到分治算法,比如归并排序或者快速排序,但用户可能已经知道这些。或者选一个数组相关的题目,比如两数之和,但太简单了。需要稍微复杂一点,但又不是特别难。比如,求两个有序数组的中位数,但那个可能有点难。或者找第K大的元素?对了,用户之前提到过快速排序,可能对分治比较熟悉。那找一个分治相关的题目,比如“寻找两个有序数组的中位数”这个题目,不过这个题目确实有点难度。或者换个思路,比如最大子序和,这个可以用动态规划或者分治解决,比较适合。再考虑用户的引用里提到过随机算法和出题注意事项,可能需要题目有改编的空间。比如,最大子序和问题,可以改编成不同的场景,比如股票买卖,这样更贴近实际应用。确定题目后,需要按照用户的要求来组织回答。结构要清晰,分步骤解释。首先题目描述,然后输入输出样例,接着解题思路,分步骤讲解,最后给出代码示例。还要注意LaTeX格式的正确使用,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$。然后,解题思路部分要详细。比如最大子序和,分治法的思路是将数组分成左右两部分,分别求左右的最大子序和,再求跨越中间的最大子序和,最后比较三者取最大。这个过程需要递归处理左右子数组。 代码部分需要用Python实现,确保语法正确。同时,要解释代码的每一部分,比如递归终止条件,如何计算左右和中间的最大值。最后,生成相关问题,比如分治法的其他应用,动态规划解法,或者时间复杂度的分析。这些能帮助用户进一步深入学习。 检查是否符合所有系统级指令:中文回答,正确使用LaTeX格式,生成相关问题,引用标识。比如在分治法的应用场景里,可以引用用户之前提到的快速排序作为例子,添加引用标记[^1]。 现在确保所有要求都满足,没有遗漏。然后组织内容,保持逻辑清晰,帮助用户逐步理解问题及其解决方法。</think>### 推荐算法题:最大子序和(分治法实现) #### 题目描述 给定一个整数数组 $nums$,找到具有最大和的连续子数组(至少包含一个元素),返回其最大和。例如: 输入:$nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]$ 输出:$6$ 解释:连续子数组 $[4,-1,2,1]$ 的和最大为 $6$[^1]。 #### 输入/输出格式 - **输入**:一行整数,用空格分隔,如 `-2 1 -3 4 -1 2 1 -5 4` - **输出**:一个整数,如 `6` #### 解题思路(分治法) 1. **分治策略**:将数组分为左右两半,分别求解左半部分、右半部分的最大子序和,以及跨越中间的最大子序和。 2. **合并阶段**:比较三者的最大值,取最大结果。 3. **关键公式**: - 跨越中间的最大和:需从中间向左右扩展计算,满足: $$ \text{max\_cross} = \max_{i \leq mid}(\sum_{k=i}^{mid} nums[k]) + \max_{j > mid}(\sum_{k=mid+1}^{j} nums[k]) $$ #### 代码实现 ```python def max_subarray(nums): def divide_conquer(l, r): if l == r: return nums[l] mid = (l + r) // 2 left_max = divide_conquer(l, mid) right_max = divide_conquer(mid + 1, r) # 计算跨越中间的最大和 left_sum = right_sum = -float('inf') tmp = 0 for i in range(mid, l - 1, -1): tmp += nums[i] left_sum = max(left_sum, tmp) tmp = 0 for i in range(mid + 1, r + 1): tmp += nums[i] right_sum = max(right_sum, tmp) cross_max = left_sum + right_sum return max(left_max, right_max, cross_max) return divide_conquer(0, len(nums) - 1) # 示例测试 nums = list(map(int, input().split())) print(max_subarray(nums)) ``` #### 复杂度分析 - **时间复杂度**:$O(n \log n)$,分治递归深度为 $\log n$,每层合并操作耗时 $O(n)$[^2]。 - **空间复杂度**:$O(\log n)$,递归栈空间。 ---
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