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多项式多点求值的小常数解法

设MULT(f(z),g(z))=∑i=0zi∑j=0([zi+j]f(z))([zj]g(z))MUL^T(f(z),g(z))=\sum_{i=0}z^i\sum_{j=0}([z^{i+j}]f(z))([z^j]g(z))MULT(f(z),g(z))=∑i=0zi∑j=0([zi+j]f(z))([zj]g(z))也就是差卷积。可以发现F(x0)=∑i=0nx0i[xi]F(x)=[x0

Freopen·2020-08-08 19:57

特征多项式及Cayley-Hamilton定理

实际上这是和线性代数中的特征多项式离不开的。学OI的时候，可能会接触到矩阵快速幂求解常系数齐次线性递推的东西，懂了但是只会当模板用。实际上这也和特征多项式有着紧密的联系。言归正传。

Freopen·2020-08-08 19:57

ZJOI2020 抽卡（拉格朗日反演）

题目二元生成函数与拉格朗日反演：比较好的形式：对于二元GFGFGF，第二个元一般来说都是来辅助的，因为一个元用来拉格朗日反演了，另一个元就可以让我们来做多项式操作。

Freopen·2020-08-08 19:56

通俗的说 LDA ----Latent Dirichlet Allocation

文档到主题服从多项式分布，主题到词服从多项式分布。什么是主题因为LDA是一种主题模型，那么首先必须明确知道

南七小僧·2020-08-08 19:41

bzoj3625(NTT+多项式求逆+多项式开根）

这题是我搜NTT搜到的，当时就看到“多项式开根”这样的标题，于是找到了L-leader的博客，补了下幂级数的东西，用两节数学课学会了。题面我再看题解，好像都是教我怎么开方，求逆的，然后又拖了几天。

KKiseki·2020-08-08 18:21

萌新学习手册：亚像素级别角点检测

在现实应用中我们的角点往往并不是整数，所以为了提高我们寻找角点的精确程度，我们需要进行处理，一般有三种方法1.插值方法2.基于图像矩计算3.图线拟合（高斯曲面，多项式，椭圆曲面）其中高斯曲面最为常用具体的使用过程就是我们先用

pbihao·2020-08-08 18:42

牛顿迭代，多项式求逆，除法，开方，exp，ln，求幂

牛顿迭代若G(F0(x))≡0(modx2t)G(F_0(x))\equiv0(mod\x^{2^t})G(F0(x))≡0(modx2t)牛顿迭代F(x)≡F0(x)−G(F0(x))G′(F0(x))(modx2t+1)F(x)\equivF_0(x)-\frac{G(F_0(x))}{G'(F_0(x))}(mod\x^{2^{t+1}})F(x)≡F0(x)−G′(F0(x))G

Cyhlnj·2020-08-08 18:15

拉格朗日插值公式

若P(x)P(x)P(x)是关于xxx的nnn次多项式，那么只要知道000到nnn的点值就可以推出所有的点值了P(x)=∑i=0n(−1)n−iP(i)x(x−1)...(x−n)(n−i)!i!

Cyhlnj·2020-08-08 18:15

矩阵论（补充知识）：特征多项式的展开式

国内线性代数教材上关于n阶矩阵AAA的特征多项式的系数只讲了常数项、n-1次项和n次项的，分别为(−1)ndet(A),−tr(A),1(-1)^ndet(A),-tr(A),1(−1)ndet(A),

exp(i)·2020-08-08 18:24

多项式exp，ln，求逆板子

题目是jzoj5923习题：jzoj6024#include#include#include#definefo(i,a,b)for(inti=a;i=a;--i)#definemax(x,y)((x)>(y)?(x):(y))#definemin(x,y)((x)>=1,x=x*x%mo)if(n&1)t=t*x%mo;returnt;}intn;llfac[N],ifac[N],inv[N],f

lyd729·2020-08-08 17:53

[WC2019] 数树容斥原理+矩阵树定理+树形Dp+计数Dp+生成函数优化Dp+多项式求Exp

[WC2019]数树题目传送门分析最近老是在肝一些神仙生成函数题。。。哎，肝败吓疯。其实luogu题解里面的那篇已经很详细了，这篇题解纯属个人整理，建议是到到luogu题解去看。题目大意：告诉你有俩棵有标号无根树，如果某两个节点共用了某条边，那么这两个点的权值必须相同，点权范围在[1,y][1,y][1,y]内，有三个任务，求在给定2,1,0棵树的情况下构造树和点权的方案数。Task0:简单转化如

lvzelong2014·2020-08-08 17:38

算法学习：插值型求积公式

求积公式是插值型求积公式的特殊形式在插值求积公式∫baf(x)dx≈∫baP(x)dx=∑k=0nAkf(xk)∫abf(x)dx≈∫abP(x)dx=∑k=0nAkf(xk)中所取节点是等距时称为牛顿-柯斯特公式其中插值多项式

lvzelong2014·2020-08-08 17:37

算法学习之：拉格朗日插值

算法学习之：拉格朗日插值定义对某个k次多项式fk(n)fk(n)函数，已知有给定的k+1个点：(x0,y0),…,(xk,yk)(x0,y0),…,(xk,yk)假设任意两个不同的xjxj都互不相同，那么应用拉格朗日插值公式所得到的拉格朗日插值多项式为

lvzelong2014·2020-08-08 17:06

Savitsky-Golay滤波器及源码实现

基于最小二乘原理的多项式平滑算法，也称卷积平滑。为啥叫多项式平滑呢？且看下去。

TiRan_Yang·2020-08-08 17:36

计算数字滤波器的频率响应

/***计算数字滤波器的频率响应*num是数字滤波器的分子多项式系数*den是数字滤波器的分母多项式系数*num_order是分子多项式的阶数*den_order是分母多项式的阶数*sign=0时，x_out

liyuanbhu·2020-08-08 17:33

特征构建：生成多项式特征

解释下特征构建、特征抽取和特征选择：1、当数据拿到手里后，首先需要从现有数据中挑选或将现有数据进行变形，组合形成新特征，此过程称为特征构建。2、当特征维度比较高，通过映射或变化的方式，用低维空间样本来表示样本，称为特征抽取。3、从一组特征中挑选出一些最有效的特征，以达到降低维度和降低过拟合风险的目的，称为特征选择。机器学习，一些比赛竞赛中，通常会给一定的特征数据进行分类或者回归预测。有时需要构建更

levy_cui·2020-08-08 17:41

【特征多项式解线性递推】poj2118

http://www.docin.com/p-724323397.htmla[i]=sigma(a[j]*b[k-j])求第n项标准的常系数线性递推，用矩阵乘法可以做到o(k^3*logn)但是如果用特征多项式优化的话

huyuncong·2020-08-08 16:52

c语言实现CRC校验和

简单的说就是CRC校验和就是将一段二进制数据进行加密（乘以一个多项式），然后得到一个校验码。将这个校验码添加在这段二进制数据后边就行了。然后接收方在接收到数据之后，再对这个校验码进行解码。

huangguangzhi88·2020-08-08 16:36

【bzoj4162】shlw loves matrix II 【特征多项式】【拉格朗日插值】

首先，特征多项式的定义是什么？我们定义矩阵AAA的特征多项式f(x)=det(A−xI)f(x)=det(A-xI)f(x)=det(A−xI)，其中III表示单位矩阵，det

ez_2016gdgzoi471·2020-08-08 15:16

MATLAB教学_10数值微积分

本文学习内容：多项式的微分和积分数值的微分和积分目录多项式的表示方法polyval()polyder()16分钟练习conv()polyint()NumericalDifferentiation39分钟练习

这么大个圈圈·2020-08-08 14:05

数据结构与算法——多项式加法

描述我们经常遇到两多项式相加的情况，在这里，我们就需要用程序来模拟实现把两个多项式相加到一起。首先，我们会有两个多项式，每个多项式是独立的一行，每个多项式由系数、幂数这样的多个整数对来表示。

baidu_21381705·2020-08-08 14:49

python-朴素贝叶斯分类器

利用贝叶斯定理求出后验概率的最大的输出y在sklean中，实现了三个朴素贝叶斯分类器：分类器描述naive_bayes.GaussianNB高斯朴素贝叶斯naive_bayes.MultinomialNB针对多项式模型的朴

TxyITxs·2020-08-08 13:48

FFT多项式乘法学习笔记

其实我不知道我是否真的理解了FFT，但是我会用FFT优化多项式乘法了QAQ。。

Tag_king·2020-08-08 13:30

13.2 RS编码和纠错算法

GF(28)表示域中有256个元素，除0，1之外的254个元素由本原多项式P(x)生成。本原多项式的特性是得到的余式等于

OpenHero·2020-08-08 13:39

MATLAB教程系列-台大-10 exercise

1.画出多项式函数及其微分的函数图像题目要求：代码：x=-2:0.01:1;f=conv([5-7510],[412-3]);w=polyval(f,x);h1=plot(x,w,'--b');set(

zt0205·2020-08-08 12:44

动手学深度学习PyTorch版——Task03学习笔记

过拟合、欠拟合及其解决方案多项式函数拟合实验%matplotlibinlineimporttorchimportnumpyasnpimportsyssys.path.append("/home/kesci

土豆土豆昕昕·2020-08-08 11:26

MatLab学习作业之多项式与数值微积分（台大郭彦甫）

≤1%第一个练习不是很难%用conv实现两多项式的乘法%在运用handle将图片加粗，唯一不明白在于图像legend中英文’的输入不太懂，因为会与本身语法‘’冲突u=[5-7510];v=[412-3]

weixin_42104414·2020-08-08 11:45

【计算机组成原理-chapter2】数据的表示和运算

数制与编码1.1进制转换1.2BCD码（采用四位二进制数表示十进制数）1.3字符与字符串1.4奇偶校验（1位检错，不能纠错）1.5海明码（2位检错，1位纠错）1.6循环冗余码CRC（只能检错，纠错1位或多位由多项式决定

别闹、·2020-08-08 10:18

一元多项式计算器：加、减、乘运算【完整代码+运行截图+实验说明】

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_44119881/article/details/103717231注意【此套代码，有所缺陷！！！】目录1、实验目的、要求2、完整代码3、运行截图1、实验目的、要求2、完整代码#include#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;//调用命名空间std内

是您啊，哒哒子前辈！·2020-08-08 03:14

jzoj3935. 【NOIP2014day2官方数据】解方程

是否在模意义下成立当然这样做无法保证正确性，所以考虑用多模数来做70%的话只需要取998244353和1000000007就够了时间复杂度：O(Tnm)O(Tnm)O(Tnm)（T是模数个数）80%把原多项式变成递推

gmh77·2020-08-08 01:10

OO第一单元作业分析——我们为什么要面向“对象”

一，基于经典度量的分析作业1：多项式“天地玄黄，宇宙洪荒。日月盈昃，辰宿列张。”

aobei1888·2020-08-08 01:02

2016WC 总结

前几天的黑科技(1.26~1.29)讲课内容WC的第一节课就由友(du)善(liu)的Picks给我们用全英文普及了一下小学知识(微积分什么的……)，叫做多项式导论，让我第一次感受到了WC的魅力

YxuanwKeith·2020-08-08 01:48

《零基础学Java语言·翁恺》第5周编程题多项式加法

题目概述：一个多项式可以表达为x的各次幂与系数乘积的和，比如：2x6+3x5+12x3+6x+20现在，你的程序要读入两个多项式，然后输出这两个多项式的和，也就是把对应的幂上的系数相加然后输出。

White_Beard_C·2020-08-08 01:15

自动驾驶（七）---------初探轨迹规划

自动驾驶中轨迹规划是最常见的问题，本文分以下几个场景设计轨迹规划：1.带约束的多项式拟合算法。2.贝赛尔曲线拟合。3.三次样条差值。

一实相印·2020-08-08 01:24

【数据结构和算法】算法时间复杂度及P、NP、NP-Complete、NP-Hard问题

算法的时间复杂度如果某个算法的复杂度可以表示为，即问题规模n出现在底数的位置，这种复杂度称为多项式时间复杂度；如果某个算法的复杂度表示为或，这种复杂度称为指数型时间复杂度。

笑扬轩逸·2020-08-08 01:08

关于ROS中Moveit中运动规划的总结资料和相关问题

或者说下载moveit代码都可以找到源码的，多项式插值之类的算法也都可以找到。要集成自己算法的话，可以参考moveit中已有的算法，也可以通过插件的形式集成，后期进行相应的尝试。

独坐寒江边·2020-08-08 00:20

六轴工业机器人三次样条插值轨迹规划

多项式构造的函数虽然可以实现轨迹的连续，但是存在波动的情况，无法很好的处理插值点处的连续性。由规划器产生的轨迹一定不能激发机械手的机械共振，这就要求轨迹光滑，也就是轨迹本身和它的几阶导数是连续函数。

Amanda1m·2020-08-08 00:18

六轴机器人轨迹规划之三次多项式轨迹插值

1.轨迹规划的定义轨迹规划(trajectoryplanning)是运动规划(motionplanning)研究的主要内容。运动规划指的是运动插补，在起始点和终止点之间插入中间点序列，实现沿着轨迹的平稳运动。运动控制包含路径规划(pathplanning)和轨迹规划，路径规划是规划位置，在起终点之间经过的路径点，轨迹规划是规划时间，将路径点与时间相对应。对于我们的六轴机器人而言轨迹规划可以分为：关

JojenZz·2020-08-07 23:51

多项式曲线，分段曲线，曲线参数化，平面曲线，插值方法的样条曲线

文章目录初步感受一下bezier曲线14.1多项式曲线Polynomialcurves14.2分段曲线Piecewisepolynomialcurves14.3曲线参数化14.4平面曲线样条14.5插值方法

Hali_Botebie·2020-08-07 23:05

Min_25筛--简明版

zjyang12345·2020-08-07 23:48

秘密共享方案

举个例子说明一下：假设有多项式：在这个所有的值都必须模取一个素数，这里取的是13.假设秘密s被

yasinzhang·2020-08-07 22:38

回归模型-评估指标

一、多元线性回归二、正则化防止过拟合三、非线性回归：多项式回归3.1回归模型评估指标四、决策树（分类回归树）分类标准五、相关和回归5.1相关和回归的关系5.2线性相关性度量：皮尔逊相关系数六、一元线性回归

SongpingWang·2020-08-07 21:50

最小二乘法多项式曲线拟合及其python实现

最小二乘法多项式曲线拟合及其python实现多项式曲线拟合问题描述最小二乘法针对overfitting，加入正则项python实现运行结果多项式曲线拟合问题描述问题描述：给定一些数据点，用一个多项式尽可能好的拟合出这些点排布的轨迹

Leo-Ma·2020-08-07 21:07

python练习：1.打印n个正整数 2.计算一元多项式

最近开始看数据结构与算法，在书的开头有几个简单的示例，当作练手用python实现下。编写一个函数，实现传入正整数为n的参数,打印从1到n的全部正整数1.循环实现defprint_n(n:int):foriinrange(1,n+1):print(i)2.递归实现defprint_n2(n:int):ifn>1:print_n2(n-1)print(n)注意：由于上述函数未使用return，即无返回

$万元户￥·2020-08-07 21:14

【模拟退火入门】1：Country Meow 2：经典问题:旅行商问题 3：求多项式最值

学习博客：https://www.cnblogs.com/zwfymqz/archive/2018/04/28/8966901.htmlhttps://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/6474567https://www.cnblogs.com/caijiaming/p/11674182.htmlhttps://www.cnblogs.com/

SakuraJy·2020-08-07 21:53

matlab常见符号运算( 因式分解、展开、合并、简化及通分等,计算导数，积分，符号求和、代数方程和微分方程求解）

常见符号运算因式分解、展开、合并、简化及通分等因式分解factor(f)factor也可用于正整数的分解函数展开expand(f)多项式展开三角函数展开合并同类项collect(f,v):按指定变量v进行合并

weixin_43794332·2020-08-07 21:09

7-9 求两个一元多项式的和 (10分)

7-9求两个一元多项式的和(10分)求两个一元多项式的和。输入格式:输入分2行，每行分别先给出多项式非零项的个数，再以指数递降方式输入一个多项式非零项系数和指数（绝对值均为不超过1000的整数）。

归居·2020-08-07 21:38

模拟滤波器的设计

参考书籍：模拟滤波器与电路设计手册【美】ArthurB.Williams常用的滤波器频率响应是可以用两个含s的负数多项式比来决定，其实s=jw（w为角频率）极点：分母多项式的根零点：分子多项式的根频率响应的幅值为频率点到零点的矢量长度之积除以到极点的矢量长度之积

2020程序员养成中·2020-08-07 21:13

莫比乌斯反演

补：看到一篇利用多项式相乘的系数来讲解卷积的大佬博客：http://www.txrjy.com/thread-394879-1-1.html链接①链接②b站电科大的教学先看前两篇了解个大概，第3篇里把所有证明都证了

nowting_csdn·2020-08-07 21:29

NP-Hard问题--世界七大数学难题之首

P问题与NP(Non-deterministicPolynomial)问题所有能用多项式时间算法计算得到结果的问题，称为多项式问题，也就是P，所有绝对不可能用多项式时间求解的可解问题，称为指数型问题。

Enabler_Rx·2020-08-07 21:52

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