完整版教程下载地址:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第14章 DSP统计函数-最大值,最小值,平均值和功率
递归行为从大问题划分为同等结构的小问题着手,每个小问题都和上一级的大问题是同等结构,同等结构的小问题解决了之后所收集来的信息通过分析能够整合出大问题的返回值。
(1) y=max(X):返回向量X的最大值存入y,如果X中包含复数元素,则按模取最大值。
遇到不知道的函数时,可以使用help 函数名来查看帮助 1 求矩阵A的最大值的函数有3种调用格式,分别是: max(A):返回一个行向量,向量的第i个元素是矩阵A的第i列上的最大值。 [Y,U]=max(A):返回行向量Y和U,Y向量记录A的每列的最大值,U向量记录每列最大值的行号。 max(A,[],dim):dim取1或2。dim取1时,该函数和max(A)完全相同;dim取2时,该函数返回一个列向量,其第i个元素是A矩阵的第i行上的最大值。 求最小值的函数是min,其用法和max完全相同。
线性规划(linear programming)和整数规划(integerprogramming)的主要区别是决策变量的约束不同,其中线性规划的变量为正实数,而纯整数规划的变量为正整数。如果决策变量中一部分为整数,另一部分可以不取整数,则该问题为混合整数规划 (mixedinteger linear programming)。线性规划和整数规划都可以视为混合整数规划的特例,用矩阵和向量表示混合整数规划的数学模型如下:
ST表可以通过 O(nlogn) 的预处理然后在 O(1) 的时间内算出某段区间的最值,空间复杂度也为 O(nlogn)。原理是利用了倍增和动态规划的思想,设 dp[i][j] 表示从第 i 个数开始的 2^j 个数的最值,状态转移为:dp[i][j] = max(dp[i][j-1],dp[i + (2^{j-1})][j-1]),若求最小值则用 min ,即将长度为 2^j 的区间对半分为两个长度为 2^{j-1} 的两个小区间,分别求最值 。由于要用到log运算,介绍一种 log_2 的预处理方法:
步骤4. 对于每一个驻点,计算判别式,如果,则该驻点是极值点,当为极小值, 为极大值;如果,需进一步判断此驻点是否为极值点; 如果则该驻点不是极值点.
今晚是我们学长第二次讲课,讲了一个三分!认真听了一下,感觉不是很难,可能会比二分还简单些!我就把上课讲的内容归纳为一篇文章概述吧!以后也会重点讲解的! 简单点说二分是查找区间,相当于一次函数,三分就是二次函数了,求它的极值,怎么做,数学常用的是求导,计算机就用查找咯,那么请看下面的简单概述吧! 一. 概念 在二分查找的基础上,在右区间(或左区间)再进行一次二分,这样的查找算法称为三分查找,也就是三分法。 三分查找通常用来迅速确定最值。 二分查找所面向的搜索序列的要求是:具有单调性(不一定严格单调);没有单调
极大似然估计是在总体类型已知条件下使用的一种参数估计方法 。它首先是由德国数学家高斯在1821年提出的,
开始使用Octave Octave是一个开源的科学计算以及数值分析的工具,在一定程度上,它与MATLAB语法兼容。 那位要问了:为什么不直接用MATLAB呢?因为MATLAB贵啊! 数值计算 计算数值很简单,只需要输入需要的表达式就可以了: >> 5 + 5 ans = 10 >> 5 / 2 ans = 2.5000 或者调用一些函数: >> 2^2 ans = 4 >> sqrt (4) ans = 2 敲入变量名即可查看变量的值。首先创建两个变量: >> v = 1 + 3; >> x = v
无论是构造函数的方式还是字面量的方式,定义的数组,如果有长度,那么默认是undefined
查询也是一个递归的过程,如果查询的区间已经把当前区间完全包含了,则可以返回该区间了。
当需要其他位置上的值时,我们通过 “任意整数可以表示成若干个 2 的次幂项的和” 这一性质,使用之前求出的代表值拼成所需的值
代入 初值: -1 = f(0) = -1 + C C = 0 f(x) = x - 1
二叉树(Binary Tree)是一种树形结构,它的特点是每个节点最多只有两个分支节点,一棵二叉树通常由根节点、分支节点、叶子节点组成,如下图所示。每个分支节点也常常被称作为一棵子树,而二叉堆是一种特殊的树,它属于完全二叉树。
第十四章 使用递归的方式去思考,去编程14.1 基本介绍14.2 Scala 提倡函数式编程(递归思想)14.3 应用案例1-求和14.4 应用案例2-求最大值14.5 应用案例3-翻转字符串14.6 应用案例4-求阶乘14.7 应用案例5-求x的n次方14.8 应用案例6-求斐波那契数14.9 作业07、作业08和作业0914.9.1 作业0714.9.2 作业0814.9.2 作业09
不仅是拼多多,该题还在诸如 神州信息 和 滴滴出行 这样的互联网大厂笔试中出现过:
MATLAB中定义函数需要新建一个 ‘xxx.m’ 的文件,然后将函数的定义写在文件中,该文件要放在MATLAB打开的文件夹下,某函数定义如下,返回平方数。
本文摘自清北OI学堂内部笔记,作者潘恺璠,来自柳铁一中曾参加过清北训练营提高组精英班,主要记录的是信息学基础算法。笔记非常详细,特分享给大家! NOIP2019年夏令营正在报名中,6大校区10种班型,可前往微信noipnoi报名!
本期教程开始讲解Matlab的简易使用之基础操作,作为学习DSP的必备软件,掌握简单的Matlab操作是必须的。
因子(factor)是R语言中许多强大运算的基础,因子的设计思想来着统计学中的名义变量(分类变量),因子可以简单的看做一个附加了更多信息的向量。
前言 上一篇我们介绍了 Octave 的一些基本情况,大家对 Octave 应该已经有了一个基本的了解,我相信看这篇文章的朋友已经在自己的电脑中安装好 Ocatve 了。矩阵的操作是 Octave 的一大特色。这一节,我将讲述 Octave 对于矩阵的一些操作,希望大家在看文章的过程中可以跟着一起敲一下代码,加深一下印象。 矩阵的生成 Octave 中,我们用一个中括号来表示一个矩阵,用分号来分隔每一行,即使在输入的时候不在同一行就像下面这样: >> A = [1 2; 3 4; 5 6] A =
完整版教程下载地址:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第3章 Matlab简易使用之基础操作 本期教程开始讲解Matl
b≠0,f为二次函数,最大值点在区间端点或者x0=c/(2*b),当L≤x0≤R时,ans=max{f(L),f(R),f(x0)}。
给你n个数,可以花费1使得数字+1,最大加到A,最多花费m。最后,n个数里的最小值为min,为A的有k个,给你cm和cf,求force=min*cm+k*cf 的最大值,和n个数操作后的结果。
众所周知,R语言是个不错的统计软件。今天分享一下利用R语言做点估计的内容。主要有:矩估计、极大似然估计、EM算法、最小二乘估计、刀切法(Jackknife)、自助法(Bootstrap)的相关内容。 点估计是参数估计的一个组成部分。有许多的估计方法与估计理论,具体内容可以参见lehmann的《点估计理论》(推荐第一版,第二版直接从UMVU估计开始的) 一、矩估计 对于随机变量来说,矩是其最广泛,最常用的数字特征,母体的各阶矩一般与的分布中所含的未知参数有关,有的甚至就等
实际开发中, 我们需要编写大量的逻辑代码, 这就势必会涉及到重复的需求. 例如: 求10和20的最大值, 求11和22的最大值, 像这样的需求, 用来进行比较的逻辑代码需要编写两次, 而如果把比较的逻辑代码放到方法中, 只需要编写一次就可以了, 这就是方法. scala中的方法和Java方法类似, 但scala与Java定义方法的语法是不一样的。
在不同的位置设置两个接收机 , 分别是 " 接收机1 " 和 " 接收机2 " ,
如果其中 一个线性规划问题可行 , 但是 目标函数无界 , 则 另外一个问题没有可行解 ;
这节我们将会讲解R语言基础的最后一节,数据的计算,包含了一些简单的统计数字特征和简单的四则运算,逻辑运算等等,也涉及到了矩阵方面的知识,由于数字特征,矩阵是高等数学的知识,所以这里会简单的介绍一下这些知识的数学背景,尽力的让各位知其然,也要知起所以然,如果我有讲解不清楚的,各位可以去翻翻相应的书籍,尽量弄懂这些知识,对于以后的数据分析有很大的帮助,因为许多模型都是需要这些基础知识的,几乎是到处要用.废话不多说,我首先来简单说明其数学含义,然后再用R来实现一次,这些函数语法都很简单,主要是理解数学含义
有时在一些签到题上卡住的时候,不妨去想一想“二分”,这个简单的思想往往是最容易忽视的。
约束条件与约束变量的对应关系 ( 目标函数求最大值 ) : 这里特别注意 , 约束条件与约束变量 大于小于符号是相反的 ;
🧓作者:每天都要记得刷题(●’◡’●) 🍉时间:2022/04/04 🍉本篇感悟:举一反三,由求 n的阶乘联想到递归求n个数中的最大值,对递归有了更深的了解。 文章目录 ⭐题目(代码😇在文末) ⭐递归思想 ⭐求前n个斐波那契数 ⭐具体代码(答案😇) ⭐题目(代码😇在文末) 使用递归求 55 ,22, 155, 77, 99这5个数中的最大值 ⭐递归思想 📷 🎈Q: 什么是递归? A1:我们学过函数,知道了函数调用,函数调用就是一个函数调用其他函数,比如主函数调用求两个数之和。 A2:
EM算法是英文expectation-maximization算法的英文简写,翻译过来就是期望最大化算法,其实是一种根据求参的极大似然估计的一种迭代的优化策略,EM算法可以广泛估计是因为他可以从非完整的数据集中对于参数进行极大似然的估计,这样的方法对于处理残缺数据,截尾数据和一些带有噪声的数据来说是很有效的. 在写这篇文章之前,我看了很多篇博客,学习了很多的知识,也参照了很多的资料,希望可以从EM算法的迭代优化理论和一般的步骤中出发,然后能够举一个例子来使我们理解这个EM算法,然后在对其收敛性进行证明,目的
运输问题(transportation problem) 属于线性规划问题,可以根据模型按照线性规划的方式求解,但由于其特殊性,用常规的线性规划来求解并不是最有效的方法。lpSolve包提供了函数lp.transport() 来求解运输问题,用法如下:
很多学校流行一种比较的习惯。老师们很喜欢询问,从某某到某某当中,分数最高的是多少。 这让很多学生很反感。
EM算法是英文expectation-maximization算法的英文简写,翻译过来就是期望最大化算法,其实是一种根据求参的极大似然估计的一种迭代的优化策略,EM算法可以广泛估计是因为他可以从非完整的数据集中对于参数进行极大似然的估计,这样的方法对于处理残缺数据,截尾数据和一些带有噪声的数据来说是很有效的.
大家好,前面通过实例介绍了查询设计的主要步骤,也介绍通配符和常用函数等,本节要介绍的是选择查询分类中的汇总查询。
本文将以具体实例形式,介绍线上判定一元函数的单调性,计算单调性区间的分界点、极值点与拐点,一元函数的极值与最值;判定多元函数的极值点、鞍点以及无条件极值、条件极值与最值的计算
泰勒公式,是一个用函数在某点的信息描述其附近取值的公式。如果函数满足一定的条件,泰勒公式可以用函数在某一点的各阶导数值做系数构建一个多项式来近似表达这个函数。
没错,正如在图1中所见到的那样,今天给大家介绍爬山算法。顾名思义,爬山就是我们日常所理解的爬山运动,而目的就是要登上山顶,想要到达山顶,每一步应该是向着山顶迈进的,经过一步一个脚印终于到达了山顶,就能真正体会到什么是“山登绝顶我为峰”豪迈姿态。当然了也别忘了“山外青山楼外楼”,也许所登山峰在当地是最高峰,但再高也没有珠穆朗玛峰。
遗传算法的基本概念 用遗传算法求函数最大值一:编码和适应值 用遗传算法求函数最大值二:选择、交叉和变异 用遗传算法求函数最大值三:主程序和结果 轮盘赌法简单介绍 Matlab中遗传算法工具箱的使用 遗传算法解决旅行商问题(TSP)一:初始化和适应值 遗传算法解决旅行商问题(TSP)二:选择、交叉和变异 遗传算法解决旅行商问题(TSP)三:主程序和执行结果 遗传算法求解混合流水车间调度问题(HFSP)一:问题介绍 遗传算法求解混合流水车间调度问题(HFSP)二:算法实现一 遗传算法求解混合流水车间调度问题
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