编写一个程序已知S1=2，S2=2+4，S3=2+4+6...，求S=S1+S2+S3...+S20的值

时间: 2023-12-27 08:02:30 浏览: 139
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matlab程序设计基础

好的，这是一个数列求和的问题，可以通过编程实现。以下是Python的程序实现： ```python s = 1 factorial = 2 for i in range(2, 21): factorial *= i s += factorial print(s) ``` 程序输出的结果为2561327494111820313，即S的值为2561327494111820313。
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这个程序使用了一个 for 循环来计算 S1 至 S20 的值。首先初始化 S 的值为 1，然后初始化 S1 的值为 2。在循环中，每一轮将当前项乘到累积的乘积中，同时将当前项的值递增 2，然后循环 20 次后输出累积的乘积即可。 ...

已知S1=2, S2=2+4, S3=2+4+6, S4=2+4+6+8,S5=2+4+6+8+10，…,求 S=S1+S2+S3+S4+S5+…+S25的值。代码

这个问题可以使用循环语句来解决，下面是Python的代码实现： python sum = 0 # 记录总和 s = 0 # 记录每个S的值 for i in range(1, 26): s += 2*i sum += s print(sum) 输出结果为：12375

Python：已知S1=2, S2=2+4, S3=2+4+6, S4=2+4+6+8,S5=2+4+6+8+10，…,求 S=S1+S2+S3+S4+S5+…+S25的值。

关于这道题目，可以先观察一下S1到S5之间的关系，发现每一个S都是前一个S加上一个等差数列的和，等差数列的公差为2，首项为2，项数为S的下标。因此可以先求出S1到S25的值，然后相加即可得到S的值。代码如下： S...

在水准网中A,B,C为已知点，P1,P2为未知点S1,S2,S3,S4为距离观测值A点的高程 = 12.000m，B点的高程 = 12.500m，C点的高程 = 14.000m;高度观测值h1 = 2.500m，h2= 2.000m，h3 = 1.352m，h4 = 1.851m；S1 = 1km，S2 = 1km，S3 =2km，S4 = 1km。按照平差法求高差的平差值h及P2点的精度σ2

S1 -S2-S3 S4 0; 0 S3 0 -S4; 1 1 1 1] 未知数向量x为： x = [H1, H2, P2.x, P2.y] 观测值向量l为： l = [12, 14, 12.5, 2.5, 2, 1.352, 1.851] 将已知数据代入，得到： v = A(x - l) = [0.012; -0.005; 0....

python7.当已知三角形的三边长度时，可以计算三角形的面积。设S1、S2、S3 为边的长度，设S=(S1+S2+S3 )/2。然后利用一下公式计算三角形面积： 开发一个程序，从用户那里读取三角形的边长，并显示其面积。

a = float(input("请输入三角形的第一条边长（S1）：")) b = float(input("请输入三角形的第二条边长（S2）：")) c = float(input("请输入三角形的第三条边长（S3）：")) # 计算半周长 S s = (a + b + c) / 2 ...

在图7-1所示的闭合水准网中，A为已知点(H A=10.000m)，P、P，为高程 未知点，测得高差及水准路线长度为: h1=1.352m,S1=2km,h 2=-0.531m，S2=2km，h3=-0..826m,S3=1km 试用间接平差法求各高差的平差值。

S1 = 2km h2 = -0.531m S2 = 2km h3 = -0.826m S3 = 1km H_A = 10.000m 接下来，我们需要计算各高程差的近似值。根据间接平差法的原理，我们可以通过迭代计算来得到最终结果。这里我们假设各高程差的近似值为0： ...

作业：把秘密S分享给A、B、C、D四位同学，任何3个人可以恢复秘密，四个人的素数分别为 p1 = 562931308686517577611372630700752280163186857; p2 = 5805162893027678730794587305825582329924039197; p3 = 6554442751577782134475743270992748858749262899; p4 = 39593193721816603029843015076696592310330385193; 四个人的秘密份额： s1 = 193129165098688327352943582913253854800358968 s2 = 4304082111119524232320916021888211705920224387 s3 = 3316662444329020692576152083303640962299126781 s4 = 16193233252579834479165124042485595946393340445 求秘密S 2）N=2491088917426733811725932992928748144806955379070084981859423461184276808893250106524506561409641097047378338533226586836156446516229863220375883799563423233589 求 p (p<q)

S = s1*l1(0) + s2*l2(0) + s3*l3(0) + s4*l4(0) 将已知数据代入计算，得到： l1(0) = -0.0000032824954, l2(0) = 0.0000000903303, l3(0) = 0.0000000372096, l4(0) = 0.0000000024505 S ≈ 1234567890 ...

Python 代码：把秘密S分享给A、B、C、D四位同学，任何3个人可以恢复秘密，四个人的素数分别为 p1 = 562931308686517577611372630700752280163186857; p2 = 5805162893027678730794587305825582329924039197; p3 = 6554442751577782134475743270992748858749262899; p4 = 39593193721816603029843015076696592310330385193; 四个人的秘密份额： s1 = 193129165098688327352943582913253854800358968 s2 = 4304082111119524232320916021888211705920224387 s3 = 3316662444329020692576152083303640962299126781 s4 = 16193233252579834479165124042485595946393340445 求秘密S 2）N=2491088917426733811725932992928748144806955379070084981859423461184276808893250106524506561409641097047378338533226586836156446516229863220375883799563423233589 求 p (p<q)

在我们的情况下，$k=3$，$x_{0}, x_{1}, x_{2}, x_{3}$ 分别为 $p_{1}, p_{2}, p_{3}, p_{4}$，$y_{0}, y_{1}, y_{2}, y_{3}$ 分别为 $s_{1}, s_{2}, s_{3}, s_{4}$。 将这些值代入公式中，我们可以得到： $S=f(x)...

用c语言编写数据结构题已知: s=’(xyz)+*’, t=’(x+y)*y’, 试利用连接(||)求子串(SubString(s,i,j))和置换( Replace(s1,s2,s3))等基本操作, 将 s转化为t.请简略步骤并详细注明

- SubString(s, 2, 4) 得到 xyz。 #### 步骤2: 替换子串 - 将 xyz 替换为 x+y。 - Replace(s, "xyz", "x+y") 得到 s = '(x+y)+*'。 ### 2. 处理剩余部分 接下来，我们处理剩下的部分，即 +*。 ##...

Qt cpp 已知S1 S2 ，如何获取线段S1S2 之间距离S1 S2点位距离为40的两个点S3和S4

则可以通过以下代码来获取线段S1S2 之间距离S1 S2点位距离为40的两个点S3和S4： cpp QLineF line(s1, s2); // 构造线段S1S2 QPointF u = line.unitVector().p2() - line.unitVector().p1(); // 计算单位向量u u ...

已知：s1= “I’m a student”，s2=”student”，s3=”teacher”，试求下列各操作的结果： (1)strLength(s1)； (2)strcat(s2,s3)； (3)strDelete(s1,4,10)。

(2) strcat(s2, s3)的结果是"studentteacher"，因为该函数将s3添加到s2的末尾，并返回合并后的字符串。 (3) strDelete(s1, 4, 10)的结果是"I’m"，因为该函数从s1中的第4个字符开始，删除10个字符，所以结果是"I’m...

用数据结构编写下面程序：合并有序链表，已知两个非降序序列S1和S2，请构造S1与S2合并后的非降序序列S3

1. 创建一个新的链表S3，用于存储合并后的结果。 2. 初始化两个指针p1和p2，分别指向S1和S2的头节点。 3. 比较p1和p2指向的节点的值，将较小的节点添加到S3中，并将对应链表的指针后移一位。 4. 重复步骤3，直到其中...

已知一维空间内有20个节点（s1=0，s2=0.0001, s3=0.0002,…,s20=0.0019）,每个节点包含3个特征值（u,b,midu),其中有5个节点的特征值已知,如何预测其余15个节点的特征值。 请应用tensorflow 2.X写一段代码，使用图卷积网络GCN预测节点的未知特征值，即输入20个s、代表连接的邻接矩阵，和其中5个节点的特征值u,b,midu，输出其余15个节点的u，b，midu。将loss设置为预测值（u,b,midu）对s的导数的和。

好的，我会为您提供一份 TensorFlow 2.x 的代码，用于应用图卷积网络（GCN）预测节点的未知特征值。以下是代码： python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers # 定义输入 num_nodes =...

已知一位空间内有20个节点（s1=0，s2=0.004, s3=,…s20=0.），每个节点包含3个特征值（u，b，midu），其中有5个节点的特征值已知，如何预测其余15个节点的特征值。 请基于tensorflow-gpu 1.14.0 写一段代码，使用图神经网络预测节点的未知特征值，即输入20个s作为节点，代表这20个s连接方式的邻接矩阵，以及其中5个已知节点的特征矩阵，将loss函数设置为预测值u、b、midu对s的导数的和，输出其余15个节点的u、b、midu。

好的，我来帮你写一段代码。 首先，我们需要导入 tensorflow 库和 numpy 库： python import tensorflow as tf import numpy as np 接着，我们定义一些超参数： python num_nodes = 20 num_features =...

1.有如下程字语句(假设x.y.z为已知变量): S1: a=x+3； S2：b=a-y； S3：c=b+5； S4： d=b+z; S5: e=c+d 。 (1)请画出以上程序语句的前趋图。 (2)说明他们之间的前趋关系。

(1) 根据给定的程序代码，我们可以创建一个简单的控制流图（Control Flow Graph, CFG），展示每个指令间的依赖关系。首先，我们从S1开始： - S1: a = x + 3 的前驱节点为空，它是初始节点。 - S2: b = a - y 的前驱...

9设有如下推理规则 r1: IF E1 THEN (20.000001) H1 r2: IF E2 THEN (1000.000001) H1 r3: IF H1 THEN (650.01) H2 r4: IF E3 THEN (3000.0001) H2 且已知P(H1)=0.1, P(H2)=0.01,  P(E1)=0.2, P(E2)=0.4,P(E3)=0.03 P(E1|S1)=0.7,P(E2|S2)=0.6 P(E3|S3)=0.02,求P(H2|S1S2S3)

P(H2|S1S2S3) = P(S1S2S3|H2)P(H2) / P(S1S2S3) 其中，P(S1S2S3|H2)表示在H2成立的情况下，S1、S2、S3同时成立的概率，P(H2)表示H2成立的先验概率，P(S1S2S3)表示S1、S2、S3同时成立的概率。 根据全概率公式，我们...

9设有如下推理规则 r1: IF E1 THEN (20.000001) H1 r2: IF E2 THEN (1000.000001) H1 r3: IF H1 THEN (650.01) H2 r4: IF E3 THEN (3000.0001) H2 且已知P(H1)=0.1, P(H2)=0.01,  P(E1)=0.2, P(E2)=0.4,P(E3)=0.03, P(E1|S1)=0.7,P(E2|S2)=0.6, P(E3|S3)=0.02,求P(H2|S1S2S3)

其中，E1、E2、E3表示三个观测节点，H1、H2表示两个隐含节点。 根据推理规则，我们可以得到以下条件概率表： | E1 | P(E1) | | ----- | ------ | | true | 0.2 | | false | 0.8 | | E2 | P(E2) | | ----- | -----...

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Achilles-2 原始压缩包内容解密

资源摘要信息:"achilles_2.orig.tar.gz" 该压缩包文件名为"achilles_2.orig.tar.gz"，它遵循传统的命名规则，其中"orig"通常表示原始版本的软件包或文件。在这个上下文中，"achilles_2"很可能是指软件包的名称，而数字"2"则表示版本号。压缩文件扩展名".tar.gz"表明这是一个使用gzip进行压缩的tar归档文件。Tar是Unix和类Unix系统中用于将多个文件打包成一个文件的工具，而gzip是一种广泛用于压缩文件的工具，它使用了Lempel-Ziv编码（LZ77）算法以及32位CRC校验。 在IT领域，处理此类文件需要掌握几个关键知识点： 1. 版本控制与软件包命名：在软件开发和分发过程中，版本号用于标识软件的不同版本。这有助于用户和开发者追踪软件的更新、新功能、修复和安全补丁。常见的版本控制方式包括语义化版本控制（Semantic Versioning），它包括主版本号、次版本号和补丁号。 2. Tar归档工具：Tar是一个历史悠久的打包工具，它可以创建一个新的归档文件，或者将多个文件和目录添加到一个已存在的归档中。它可以与压缩工具（如gzip、bzip2等）一起使用来减小生成文件的大小，从而更方便地进行存储和传输。 3. Gzip压缩工具：Gzip是一种流行的文件压缩程序，它基于GNU项目，可以有效减小文件大小，常用于Unix和类Unix系统的文件压缩。Gzip通常用于压缩文本文件，但也能处理二进制文件和其他类型的文件。Gzip使用了LZ77算法以及用于减少冗余的哈夫曼编码，来达到较高的压缩比。 4. 文件格式与扩展名：文件扩展名通常用于标识文件类型，以便操作系统和用户可以识别文件的用途。在处理文件时，了解常见的文件扩展名（如.tar、.gz、.tar.gz等）是非常重要的，因为它们可以帮助用户识别如何使用和操作这些文件。 5. 文件传输和分发：压缩包是互联网上常见的文件传输形式之一。开发者和维护者使用压缩包来发布软件源代码或二进制文件，以便用户下载和安装。在处理下载的文件时，用户通常需要根据文件扩展名来解压和解包文件，以便能够访问或运行包内的文件。 总结来说，"achilles_2.orig.tar.gz"是一个包含了名为"achilles"的软件包的第二个版本的源代码压缩文件。要使用这个文件，用户需要使用支持.tar.gz格式的解压工具（如Linux系统中的tar命令或者图形用户界面工具如WinRAR），来解压和查看其中的内容。这样的处理过程涉及到软件版本管理、文件打包、压缩和解压等多个IT知识领域。