多项式方程求根

【第11章：生成式AI与创意应用—11.2 音频与音乐生成的探索与实践】再见孙悟空_ #【深度学习・探索智能核心奥秘】人工智能音视频自然语言处理 NLP 深度学习生成式AI DeepSeek
凌晨三点的录音棚里，制作人小林对着空荡荡的混音台抓狂——广告方临时要求将电子舞曲改编成巴洛克风格，还要保留"赛博朋克"元素。当他在AI音乐平台输入"维瓦尔弟遇见霓虹灯"的瞬间，一段融合羽管键琴与合成器的奇妙旋律喷涌而出，这场人与机器的音乐狂想曲正式拉开帷幕。一、声波炼金术：从物理建模到神经作曲1.1传统音频生成的三大门派在AI登场之前，音乐科技已经历三次革命：物理建模派（1980s）：用微分方程模
后量子密码学：量子安全新防线量子信使量子计算密码学信息与通信深度学习安全算法机器学习
目录背景主要算法介绍基于格的密码学格的概念格密码学中的难题加密和解密过程基于多变量多项式的密码学多变量多项式基础多变量多项式密码学中的难题加密和签名过程基于编码的密码学纠错码简介编码密码学中的难题加密和解密过程安全性分析传统密码学算法在量子计算环境下的安全性RSA算法的破解风险椭圆曲线密码算法的脆弱性后量子密码学算法的安全性评估基于格的密码学算法基于多变量多项式的密码学算法基于编码的密码学算法后量
求解插值多项式及其余项表达式 F_D_Z 数理数值分析插值多项式
例求满足P(xj)=f(xj)P(x_j)=f(x_j)P(xj)=f(xj)(j=0,1,2j=0,1,2j=0,1,2)及P′(x1)=f′(x1)P'(x_1)=f'(x_1)P′(x1)=f′(x1)的插值多项式及其余项表达式。解：由给定条件，可确定次数不超过3的插值多项式。此多项式通过点(x0,f(x0)),(x1,f(x1))(x_0,f(x_0)),(x_1,f(x_1))(x0,f
量子计算机可以破解比特币吗 weixin_49526058 量子计算区块链智能合约信任链去中心化分布式账本 web3
量子计算机可能会对当前的加密算法（包括比特币使用的椭圆曲线加密）带来极大的挑战，尤其是因为它能够使用Shor算法高效地解决离散对数问题。然而，具体到量子计算机破解比特币私钥的情况，需要从以下几个方面深入理解：1.Shor算法与离散对数问题Shor算法是由数学家彼得·肖（PeterShor）在1994年提出的一种量子算法，它可以在多项式时间内解决两类经典计算机难以处理的问题：整数分解问题：这涉及RS
elementUI tree树形控件根据数据动态设置禁用，全选时不可选中禁用数据 xuelong-ming elementUI 前端 elementui 前端
需求根据后端返回的数据禁用数据，将tree结构对应的数据设置为禁用状态，并且在点击全选后不可选中禁用数据。效果根据数据动态设置禁用全选时不可选中禁用数据代码...全部员工.........exportdefault{importAPIfrom'@/api.js'...data(){return{...checkAll:false,//是否全选filterText:'',//关键字过滤deptUse
【二分搜索 C/C++】洛谷P1024 一元三次方程求解仟濹算法学习笔记 c语言 c++算法
2025-02-13-第52篇作者(Author):郑龙浩/仟濹(CSND)【二分搜索】P1024一元三次方程求解题目描述有形如：ax3+bx2+cx+d=0ax^3+bx^2+cx+d=0ax3+bx2+cx+d=0这样的一个一元三次方程。给出该方程中各项的系数（a,b,c,da,b,c,da,b,c,d均为实数），并约定该方程存在三个不同实根（根的范围在−100-100−100至1001001
python怎么安装sympy库_SymPy库常用函数 weixin_39528559
简介SymPy是一个符号计算的Python库。它的目标是成为一个全功能的计算机代数系统，同时保持代码简洁、易于理解和扩展。它完全由Python写成，不依赖于外部库。SymPy支持符号计算、高精度计算、模式匹配、绘图、解方程、微积分、组合数学、离散数学、几何学、概率与统计、物理学等方面的功能。(来自维基百科的描述)Sympy安装方法安装命令：pipinstallsympy基本数值类型实数，有理数和整
python：求解爱因斯坦场方程 belldeep python python 爱因斯坦
在物理学中，爱因斯坦的广义相对论（GeneralRelativity）是描述引力如何作用于时空的理论。广义相对论由爱因斯坦在1915年提出，并被阿尔伯特·爱因斯坦、纳森·罗森和纳尔逊·曼德尔斯塔姆共同发展。广义相对论的核心方程是爱因斯坦场方程，它描述了时空的几何结构如何由物质的分布决定。如果你想用Python来探索或模拟广义相对论中的某些现象，你可以从以下几个方面入手：1.使用现有的库Python
拉格朗日插值一条大祥脚算法
你如果能确定一个问题答案一定是一个多项式形式，那么你可以先暴力求出来几个点的解，带入，把这个多项式的系数求出来，接下来给出自变量的话，你直接往这个式子里带入就能得到答案了。具体的原理就是oiwiki上的这个过程这里需要注意的是，对于一个最高次为k的多项式，至少需要k+1个不同的点才能确定全部系数。求系数的过程暴力是O(n2)O(n^2)O(n2)的，这要求我们多项式次数不能太大。不过对于连续的数据
PCS的dq坐标系控制方程化简推导 weixin_42668920 电力电子算法算法电力电子
αβ坐标系下的控制方程为：Uαβ–Eαβ=RIαβ+Ld(Iαβ)/dtUαβ–Eαβ-RIαβ=Ld(Iαβ)/dt令Uαβ–Eαβ-RIαβ=Xαβ有：Xαβ=Ld(Iαβ)/dt根据dq逆变换公式Xαβ=[cosθ-sinθ][Xd][sinθcosθ][Xq]得到Xα=Xdcosθ–XqsinθXβ=Xdsinθ+Xqcos带入Xαβ=Ld(Iαβ)/dt得到Xdcosθ–Xqsinθ=L
差分解方程やっはろ django
差分解方程差分法在数值求解偏微分方程（PDEs）和常微分方程（ODEs）时，可以分为隐式格式和显式格式。以下是两者的主要区别：显式格式（ExplicitScheme）时间推进：显式格式在每一个时间步直接计算出下一个时间步的解。不需要求解非线性方程组，因为每个时间步的解可以直接从上一个时间步的解计算得出。稳定性：通常要求时间步长较小，以保证数值稳定性。稳定性与时间步长和空间步长的比值有关，通常由一个
人工智能的本质解构：从二进制桎梏到造物主悖论 Somnolence.·.·.·. 人工智能人工智能 ai
一、数学牢笼中的困兽：人工智能的0-1本质人工智能的底层逻辑是数学暴力的具象化演绎。晶体管开关的物理震荡被抽象为布尔代数的0-1序列，冯·诺依曼架构将思维简化为存储器与运算器的机械对话。即使深度神经网络看似模拟人脑突触，其本质仍是矩阵乘法的迭代游戏——波士顿动力机器人的空翻动作不过是微分方程求解的物理引擎呈现，AlphaGo的围棋神话只是蒙特卡洛树搜索的概率统计。这种基于有限离散数学的架构，注定人
erf 和 erfc 函数介绍以及在通信系统中的应用正是读书时知识点概率论信息与通信
1.误差函数（erf）误差函数$\text{erf}(x)$是一种特殊函数，在概率、统计和偏微分方程中有广泛应用。它的定义为：\[\text{erf}(x)=\frac{2}{\sqrt{\pi}}\int_0^xe^{-t^2}\,dt\]特性：-$\text{erf}(0)=0$-$\text{erf}(\infty)=1$-\(\text{erf}(-x)=-\text{erf}
工程计算4——线性方程组的问题敏感性 sda42342342423 math
扰动方程方程组（A+△A）x=b+△b为方程Ax=b的扰动方程△A，△b为由舍入误差所产生的扰动矩阵和扰动向量近似解与Ax=b的解x的相对误差不大称为良态方程，否则为病态方程。向量和矩阵的范数为了研究线性方程组近似解的误差估计和迭代法的收敛性，引入的对向量和矩阵的度量。向量的范数定义设XϵRn，||X||表示定义在Rn上的一个实值函数，称之为X的范数，性质非负性：即对一切X∈Rn，X≠0,||Ｘ|
不坑盒子Office插件：全能助手，办公效率的革命性提升不坑老师 microsoft word excel powerpoint wps
在快节奏的办公环境中，时间就是金钱，效率就是生命。不坑盒子Office插件，一款专为Word、Excel、PPT和WPS三件套设计的全能办公助手，致力于让办公工作变得更加轻松、高效。一键式自动化，让复杂工作变简单自动排版：快速设置正文、标题格式，告别手动调整。OCR文字识别：图片文字快速转换，需要腾讯云OCR接口支持。化学公式编辑：自动排版化学方程式，让科学文档更专业。表格智能填充：一键编号填充，
LeetCode--32. 最长有效括号【栈和dp】 Rinai_R LeetCode leetcode 算法职场和发展 golang 数据结构动态规划
32.最长有效括号前言分享一下dp和栈两个方法正文给你一个只包含'('和')'的字符串，找出最长有效（格式正确且连续）括号子串的长度。这道题与20.有效的括号类似，但是这道题需要计算出最长的有效括号字串的长度，所以做法并不完全一样。动态规划该题目dp方法最难的就是得出状态转移方程，只要克服了这一点，剩下都很简单，下面，我们以字符串"((())()("为例子。从左向右遍历，设定f[i]为包含当前下标
【LeetCode周赛】6433.矩阵中移动的最大次数积跬步方千里 LeetCode leetcode 算法
动态规划五部曲classSolution{public:intmaxMoves(vector>&grid){/*动态规划解决单序列问题：根据题目的特点找出当前遍历元素对应的最优解（或解的数目）和前面若干元素（通常是一个或两个）的最优解（或解的数目）的关系，并以此找出相应的状态转移方程。从题目的描述来看，需要从当前遍历的元素dp更新未来的dp值，这显然不符合动态规划的思想，所以需要将问题进行转换，转
内点法在线性规划中的应用：从理论到实践 ningaiiii 机器学习与深度学习 python 算法
内点法在线性规划中的应用：从理论到实践1.引言内点法（InteriorPointMethod）是求解线性规划问题的另一个重要算法。与单纯形法沿着可行域边界移动不同，内点法通过在可行域内部直接逼近最优解。这种方法最早由Karmarkar在1984年提出，为大规模优化问题提供了一个多项式时间的解决方案。本文将深入探讨内点法的原理和实现，并通过实例展示其在实际优化问题中的应用。2.理论基础2.1线性规划
解锁动态规划的奥秘 zxfbx 动态规划算法
前言：在动态规划的众多问题中，多状态DP问题是一个非常重要的类别。它的难点在于如何设计合适的状态表示和转移方程，从而高效地解决问题。多状态DP的核心思想在于：针对问题的不同属性或限制条件，将状态表示扩展为多个维度，使得状态可以更加精确地描述问题的子结构。这种方法既可以帮助我们更好地分解问题，又能够在求解过程中保留更多的信息，从而为最终的结果提供完整的支持。在实际应用中，多状态DP常用于解决路径规划
背包入门——LeetCode416. 分割等和子集 sunnyLKX LeetCode java 动态规划 leetcode 算法数据结构
题目描述：给定一个只包含正整数的非空数组。是否可以将这个数组分割成两个子集，使得两个子集的元素和相等。注意:每个数组中的元素不会超过100数组的大小不会超过200示例1:输入:[1,5,11,5]输出:true解释:数组可以分割成[1,5,5]和[11].示例2:输入:[1,2,3,5]输出:false解释:数组不能分割成两个元素和相等的子集.思路：动态规划的基本流程是定义状态并找到状态转移方程，
2.【线性代数】——矩阵消元 sda42342342423 math 线性代数矩阵
二矩阵消元1.消元法2.单行或者单列的矩阵乘法2.1单行矩阵乘法2.2单列矩阵乘法3.用矩阵记录消元过程（初等矩阵）【行的线性组合（数乘和加法）】3.1row2-3row1的矩阵描述3.2row3-2row2的矩阵描述3.3矩阵乘法的性质4.用矩阵记录消元过程（置换矩阵）行列交换4.1行交换4.1列交换5.逆矩阵1.消元法求解方程组{x+2y+z=23x+8y+z=124y+z=2\begin{c
Java后端分布式系统的服务路由：智能DNS与服务网格微赚淘客机器人开发者联盟@聚娃科技 java 开发语言
Java后端分布式系统的服务路由：智能DNS与服务网格大家好，我是微赚淘客返利系统3.0的小编，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！在分布式系统中，服务路由是确保请求高效、稳定地到达目标服务的关键技术。智能DNS和服努网格是两种不同的服务路由实现方式。服务路由概述服务路由负责将请求根据一定的策略分发到不同的服务实例或集群。智能DNS智能DNS通过域名解析将请求指向最佳的服务节点，通常基于地理位
高等代数复习：线性空间爱吃白饭高等代数线性代数学习笔记
文章目录线性空间定义和性质线性相关性与秩基与维数矩阵的秩同构坐标子空间子空间的定义和性质子空间的和与交直和陪集和商空间解线性方程组本篇文章适合个人复习翻阅，不建议新手入门使用线性空间定义和性质定义：（线性空间）设集合VVV和数域K\mathbb{K}K，在VVV上定义加法+:V×V→V,(α,β)↦α+β+:V\timesV\toV,(\alpha,\beta)\mapsto\alpha+\bet
数学建模与MATLAB实现：稳定状态模型与资源管理策略青橘MATLAB学习 #数学建模 Matlab编程实验数学建模算法
引言在实际问题中，动态过程的瞬时性态往往难以直接分析，而研究其稳定状态的特征则更具实际意义。本章介绍如何通过微分方程稳定性理论，结合再生资源管理、种群竞争等案例，分析系统的平衡点及稳定性，为实际决策提供数学依据。一、微分方程稳定性理论1.1基本概念自治系统：若微分方程组不显含时间变量ttt，则称为自治系统。例如：dxdt=F(x)\frac{dx}{dt}=F(x)dtdx=F(x)非自治系统可通
机器学习: 逻辑回归小源学AI 人工智能机器学习逻辑回归人工智能
概念与定义逻辑回归是一种用于分类问题的统计方法。它通过计算目标变量的概率来预测类别归属，并假设数据服从伯努利分布（二分类）或多项式分布（多分类）。逻辑回归模型输出的是概率值，通常使用sigmoid函数将线性组合映射到0和1之间。1.概念逻辑回归用于解决分类问题，特别是二分类问题。它通过估计输入变量与目标变量之间的关系来预测目标变量的类别。2.定义逻辑回归是一种广义线性模型，其核心思想是将线性组合通
Zane的线代学习笔记 #6 置换与转置 ZaneYooo Zane的线代学习笔记学习笔记算法
前言上篇笔记的末尾我们提到过置换矩阵和转置的内容，不过并不完整，在这篇笔记中，我会对这两个知识点进行补充，讲完之后，我们的线性方程部分就基本上讲完了。正文1.排列与置换矩阵上篇笔记的末尾提到了置换矩阵的概念，不过并不完整，现在，我们将会把一些不严谨的地方补上，然后将上一篇的置换矩阵部分做一个归纳整理。首先，上篇笔记我们说置换矩阵是单位矩阵进行行交换得到的（或者就是单位矩阵本身），但是为什么说置换矩
图像拉格朗日插值法matlab_matlab – 拉格朗日插值方法华亿图像拉格朗日插值法matlab
是的,一些建议(在下面的版本1中实现)：if循环可以与上面的组合(只需通过下面的jr(jr~=j)使索引跳过k);polynomialSize总是等长(outputConv),它总是等于n(因为你有n个数据点,第n-1个多项式有n个系数),所以最后一个for循环和下一个行也可以用简单的L(k,=乘数*outputConv;所以我在http://en.wikipedia.org/wiki/Lagra
2021-09-09二分法求方程近似解【C语言】 xxxjrr 算法学习 c语言
文章目录1.题目描述2.题解思路与算法3.代码1.题目描述二分法是一种求解方程近似根的方法。对于一个函数f(x)，使用二分法求f(x)近似解的时候，我们先设定一个迭代区间（在这个题目上，我们之后给出了的两个初值决定的区间[−20,20]），区间两端自变量x的值对应的f(x)值是异号的，之后我们会计算出两端x的中点位置x′所对应的f(x′)，然后更新我们的迭代区间，确保对应的迭代区间的两端x的值对应
Aitken 逐次线性插值 F_D_Z 数理数值分析 Aitken逐次线性插值
Aitken逐次线性插值用Lagrange插值多项式Ln(x)L_n(x)Ln(x)计算函数近似值时，如需增加插值节点，那么原来算出的数据均不能利用，必须重新计算。为克服这个缺点，可用逐次线性插值方法求得高次插值。令Ii1,i2,...,in(x)I_{{i_1},{i_2},...,i_n(x)}Ii1,i2,...,in(x)表示函数f(x)f(x)f(x)关于节点xi1,xi2,⋅⋅⋅,xi
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HtmlExtractor是一个Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件，本身并不包含爬虫功能，但可被爬虫或其他程序调用以便更精准地对网页结构化信息进行抽取。 HtmlExtractor是为大规模分布式环境设计的，采用主从架构，主节点负责维护抽取规则，从节点向主节点请求抽取规则，当抽取规则发生变化，主节点主动通知从节点，从而能实现抽取规则变化之后的实时动态生效。如
java编程思想 -- 多态百合不是茶 java 多态详解
一: 向上转型和向下转型面向对象中的转型只会发生在有继承关系的子类和父类中（接口的实现也包括在这里）。父类：人子类：男人向上转型： Person p = new Man() ; //向上转型不需要强制类型转化向下转型： Man man =
[自动数据处理]稳扎稳打,逐步形成自有ADP系统体系 comsci dp
对于国内的IT行业来讲,虽然我们已经有了"两弹一星",在局部领域形成了自己独有的技术特征,并初步摆脱了国外的控制...但是前面的路还很长.... 首先是我们的自动数据处理系统还无法处理很多高级工程...中等规模的拓扑分析系统也没有完成,更加复杂的
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我那个草了！老大怎么回事，怎么做项目评估的？只会说相信你可以做的，试一下，有的是时间！用java开发一个图文处理工具，类似word，任意位置插入、拖动、删除图片以及文本等。文本框、流程图等，数据保存数据库，其余可保存pdf格式。ok,姐姐千辛万苦，
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1 写入文件 @$fp=fopen("$DOCUMENT_ROOT/order.txt", "ab"); if(!$fp){ echo "open file error" ; exit; } $outputstring="date:"." \t tire:".$tire."
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JAVA的抽象--- 接口 --实现百合不是茶
抽象接口实现接口 //抽象类 ,方法 //定义一个公共抽象的类 ,并在类中定义一个抽象的方法体抽象的定义使用abstract abstract class A 定义一个抽象类例如： //定义一个基类 public abstract class A{ //抽象类不能用来实例化，只能用来继承 //
JS变量作用域实例 bijian1013 作用域
<script> var scope='hello'; function a(){ console.log(scope); //undefined var scope='world'; console.log(scope); //world console.log(b);
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实践题目：分解质因数 Step1：单元测试： package com.bijian.study.factor.test; import java.util.Arrays; import junit.framework.Assert; import org.junit.Before; import org.junit.Test; import com.bijian.
[MongoDB学习笔记一]MongoDB主从复制 bit1129 mongodb
MongoDB称为分布式数据库，主要原因是1.基于副本集的数据备份， 2.基于切片的数据扩容。副本集解决数据的读写性能问题，切片解决了MongoDB的数据扩容问题。事实上，MongoDB提供了主从复制和副本复制两种备份方式，在MongoDB的主从复制和副本复制集群环境中，只有一台作为主服务器，另外一台或者多台服务器作为从服务器。本文介绍MongoDB的主从复制模式，需要指明
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《Java并发编程实战》一书提到的用ExecutorService取代Java Timer有几个理由，我认为其中最重要的理由是：如果TimerTask抛出未检查的异常，Timer将会产生无法预料的行为。Timer线程并不捕获异常，所以 TimerTask抛出的未检查的异常会终止timer线程。这种情况下，Timer也不会再重新恢复线程的执行了;它错误的认为整个Timer都被取消了。此时，已经被
SQL 优化原则 chicony sql
一、问题的提出　在应用系统开发初期，由于开发数据库数据比较少，对于查询SQL语句，复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣，但是如果将应用系统提交实际应用后，随着数据库中数据的增加，系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据，劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍，可见对于一个系统
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最近java学到线程，于是做了一个线程弹球的小游戏，不过还没完善这里是提纲 1.线程弹球游戏实现 1.实现界面需要使用哪些API类 JFrame JPanel JButton FlowLayout Graphics2D Thread Color ActionListener ActionEvent MouseListener Mouse
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配置清单 gengzg 配置
1、修改grub启动的内核版本 vi /boot/grub/grub.conf 将default 0改为1 拷贝mt7601Usta.ko到/lib文件夹拷贝RT2870STA.dat到 /etc/Wireless/RT2870STA/文件夹拷贝wifiscan到bin文件夹，chmod 775 /bin/wifiscan 拷贝wifiget.sh到bin文件夹，chm
Windows端口被占用处理方法 huqiji windows
以下文章主要以80端口号为例，如果想知道其他的端口号也可以使用该方法..........................1、在windows下如何查看80端口占用情况?是被哪个进程占用?如何终止等. 这里主要是用到windows下的DOS工具,点击"开始"--"运行",输入&
开源ckplayer 网页播放器，跨平台(html5, mobile)，flv, f4v, mp4, rtmp协议. webm, ogg, m3u8 ！天梯梦 mobile
CKplayer，其全称为超酷flv播放器，它是一款用于网页上播放视频的软件，支持的格式有：http协议上的flv,f4v,mp4格式，同时支持rtmp视频流格式播放，此播放器的特点在于用户可以自己定义播放器的风格，诸如播放/暂停按钮，静音按钮，全屏按钮都是以外部图片接口形式调用，用户根据自己的需要制作出播放器风格所需要使用的各个按钮图片然后替换掉原始风格里相应的图片就可以制作出自己的风格了，
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最近一个群友的boss让研究hbase，让hbase的入库速度达到5w+/s，这可愁死了，4台个人电脑组成的集群，多线程入库调了好久，速度也才1w左右，都没有达到理想的那种速度，然后就想到了这种方式，但是网上多是用mapreduce来实现入库，而现在的需求是实时入库，不生成文件了，所以就只能自己用代码实现了，但是网上查了很多资料都没有查到，最后在一个网友的指引下，看了源码，最后找到了生成Hfile
jsp web tomcat 编码问题王新春 tomcat jsp pageEncode
今天配置jsp项目在tomcat上，windows上正常，而linux上显示乱码，最后定位原因为tomcat 的server.xml 文件的配置，添加 URIEncoding 属性： <Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTi

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