9、最大公约数与线性丢番图方程的深入探索

最大公约数与线性丢番图方程的深入探索

1. 最大公约数的计算与探索

1.1 计算任务

我们面临一些计算最大公约数的任务,例如:
- 计算((9876543210, 123456789))、((11111111111, 1000000001))和((45666020043321, 73433510078091009))。
- 为上述每对整数找出贝祖系数。

1.2 定理验证与算法比较

  • 验证拉梅定理 :选取几对不同的大正整数来验证拉梅定理。
  • 算法比较 :比较使用欧几里得算法、练习9前言中描述的算法以及练习14前言中描述的最小余数算法来求不同大正整数对的最大公约数所需的步骤数。

1.3 互质整数对比例估计

估计正整数对((a, b))互质的比例,其中(a)和(b)分别不超过(1000)、(10000)、(100000)和(1000000)。可以随机选取少量这样的数对进行测试。

1.4 编程项目

以下是一些编程项目:
1. 给定两个整数,使用欧几里得算法求它们的最大公约数。
2. 给定两个整数,使用练习14前言中给出的修改后的欧几里得算法求它们的最大公约数。
3. 给定两个正整数,不使用除法求它们的最大公约数。
4. 给定一组超过两个的整数,求它们的最大公约数。
5. 给定一对正整数,求它们的贝祖系数。
6. 给定一组超过两个的整数,求它们的贝祖系数。
7. 玩

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比、误差指标柱状等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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