斐波拉契数多种算法

/**
 * 斐波拉契数
 */
public class Fibonacci {

    // 普通算法
    public static int fab(int n ){
        if (n <= 2){
            return 1;
        }
        return fab(n-1) + fab(n-2);
    }

    // 非递归算法  // 不用递归 O(n)
    public static int fabFor(int n ){
        if (n <= 2){
            return 1;
        }
        int f1 = 1;
        int f2 = 1;
        int now = 0;
        for (int i =3; i <= n; i++){
            now = f1 + f2;
            f1 = f2;
            f2 = now;
        }
        return now;
    }

    // 用数组来做缓存 将为了O(n),空间也降至为O(n)
    public static int[] map = new int[n];
    public static int fabMap(int n ){
        if (n <= 2){
            return 1;
        }
        if (map[n] >0){
            return map[n];
        }
        int res = fabMap(n-1) + fabMap(n-2);
        map[n] = res;
        return res;
    }

    /**
     * 尾递归
     * last 上一次运算出来结果
     * beforeLast 上上一次运算出来的结果
     */
    public static int tailfab(int beforeLast,int last,int n) {
        if (n <= 2)
            return last; // 递归的终止条件
        return tailfab(last, beforeLast + last, n - 1);	
    }
}
基于据驱动的 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。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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