kmod kmax是什么意思

时间: 2023-10-05 10:14:49 浏览: 238
引用\[2\]中提到了一个问题，即给定一个序列和\[l,r\]中的数字mod k的最大值。其中，mod表示取模运算，kmod表示k取模后的结果。kmax表示在\[l,r\]中数字取模k后的最大值。具体来说，对于\[l,r\]中的每个数字，将其与k取模，然后找出取模后的最大值。 #### 引用[.reference_title] - *1* [洛谷P4707 重返现世 kMAX-MIN反演＋DP](https://blog.csdn.net/litble/article/details/90374562)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [L. Mod（预处理+分块）](https://blog.csdn.net/Fighting_Peter/article/details/119083210)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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解释下列代码：function [x, k] = gauss_seidel(A, b, x0, tol, kmax) n = size(A, 1); x = x0; k = 0; while k < kmax k = k + 1; for i = 1:n x(i) = (b(i) - A(i, 1:i-1)*x(1:i-1) - A(i, i+1:n)*x(i+1:n)) / A(i, i); end if norm(A*x - b) / norm(b) < tol return; end end

2. 进入循环，当迭代次数k小于最大迭代次数kmax时，执行以下操作： - 通过一次循环，分别计算每个分量x(i)的更新值； - 若 Ax - b 的相对误差小于误差容限tol，则直接返回求解结果； - 否则，继续迭代； 3. 若...

（1） #include<iostream> using namespace std; #include<cmath> int Factorial(int k) { int result = 1; for (int i = 1; i <= k; i++) { result *= i; } return result; } （2） #include<iostream> #include<cmath> using namespace std; int Factorial(int k) { int res = 1; for (int i = 1; i <= k; i++) { res *= 1; } return res; } int main(){ double c = 1.0; const int kmax = 30; double P[kmax + 1]; for (int k = 0; k <= kmax; k++) { double cpow = pow(c, k); int kfac = Factorial(k); P[k] = exp(-c) * cpow * kfac; cout << "k=" << k << ",c^k=" << cpow << ",k!=" << kfac << ",p(k)=" << P[k] << endl; } return 0; } （3） #include<iostream> #include<cmath> using namespace std; int Factorial(int k) { int res = 1; for (int i = 1; i <= k; i++) { res *= i; } return res; } int main() { double c = 1.0; const int kmax = 30; double P[kmax + 1]; for (int k = 0; k <= kmax; k++) { double lnP0 = -c + k * log(c) - log(Factorial(k)); P[k] = exp(lnP0); cout << "k = " << k << ", P(k) = " << P[k] << endl; } return 0; } 请分别解释这三段代码运行的过程谢谢

通过循环遍历k=0到kmax，依次计算每个k对应的概率密度函数值，并输出结果。 （2）这段代码与第一段代码相比，将计算阶乘的方式改为了错误的方式，导致输出结果不正确。其余部分与第一段代码相同，计算Poisson分布的...

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kmax-pooling 是一种池化方式，它可以保留每个通道的前 k 个最大值，这个方法在处理文本数据时特别有用。下面是 PyTorch 实现 kmax-pooling 的代码： python import torch class KMaxPool(torch.nn.Module): ...

def secant_method(f,x0,x1,tol,kmax): if tol<=0: raise ValueError if kmax<=0: raise ValueError if x0==x1: raise ValueError D=0 k=1 x=[x0,x1] ek=0 for L in range(kmax): D=x[k]-((x[k]-x[k-1

])/((f(x[k])-f(x[k-1]))/(x[k]-x[k-1])) ek=abs(D-x[k]) if ek(D) k+=1 return D 这是一个求解非线性方程的方法，叫做割线法。它的原理是通过两个初始点 x0 和 x1，不断用割线法逼近方程的根。在每一步中，我们...

2) 直观上来看，给定k后P(K)的值需要单独计算e-、c、k!这三项，然后得到P(k)自身。这里选择参数k为int类型、计算结果P(K)为double类型。假设最大的k设置为kmax = 30。请输出从k = 0开始到kmax相应的C、!、以及P(k)。请讨论结果(3) 对于P(k)这种涉及到大数除以大数、但其值往往不大 (在这里e [0.1) 的情况可以使用对它所有的项先求对数、再求指数的计算过程。易知 In P(k) = -c+klnc-In t 请使用这种方法重复计算、并输出 (2) 中的每一个k以及对应的P(k)。

for k in range(kmax+1): c = math.comb(2*k, k) f = math.factorial(k) e = math.exp(-1) p = c * e**k / f print("k={}, c={}, f={}, P(k)={}".format(k, c, f, p)) 输出结果如下： k=0, c=1, f=1,...

beta = 0.95; % 贴现因子 tmax = 1000; % 最大迭代次数 tol = 1e-6; % 收敛阈值 kmin = 0.1; % 最小资本 kmax = 5; % 最大资本 kgap= 0.01 cmin = 0.05; % 最小消费 y = zeros(tmax+1,（kmax-kmin）/kgap+1); % t期y值 V = zeros(tmax+1,kmax-kmin+1); % t期家庭终生效用贴现值 V_new = zeros(tmax+1,kmax-kmin+1); % t+1期家庭终生效用贴现值 % 初始化y和V for k = kmin:kmax if k >= 8.6 y(1,k-kmin+1) = k^0.5; else y(1,k-kmin+1) = k^0.3; end c = (k + y(1,k-kmin+1))/2; % 设定c(t)介于0.05至K(t)之间 V(1,k-kmin+1) = log(c) + log(k); V_new(1,k-kmin+1) = 0; end % 迭代求解 for t = 1:tmax % 更新V_new for k = kmin:kmax c = (k + y(t,k-kmin+1))/2; % 设定c(t)介于0.05至K(t)之间 V_new(t+1,k-kmin+1) = -Inf; for kp = kmin:kmax if kp >= 8.6 yp = kp^0.5; else yp = kp^0.3; end c_p = (kp + yp)/2; % 设定c(t+1)介于0.05至K(t+1)之间 if c_p <= kp % c(t+1)<=K(t+1) V_temp = log(c) + log(k) + beta*interp1(kmin:kmax,V(t,kmin:kmax-kmin+1),kp,'linear','extrap'); if V_temp > V_new(t+1,k-kmin+1) V_new(t+1,k-kmin+1) = V_temp; y(t+1,k-kmin+1) = yp; end end end end % 判断是否收敛 if max(abs(V_new(t+1,:)-V(t,:))) < tol break; end % 更新V V(t+1,:) = V_new(t+1,:); end % 绘制图像 k = kmin:kmax; plot(k,V(t+1,:)); xlabel('Capital'); ylabel('Value'); title('Value Function');运行有误，修改成正确的代码

V_temp = log(c) + log(k) + beta*interp1(kmin:kgap:kmax, V(t, :), kp, 'linear', 'extrap'); if V_temp > V_new(t+1, round((k-kmin)/kgap)+1) V_new(t+1, round((k-kmin)/kgap)+1) = V_temp; y(t+1, round(...

sil = [] kl = [] kmax = 10 for k in range(2, kmax + 1): kmeans2 = KMeans(n_clusters=k).fit(pred_images) labels = kmeans2.labels_ SC = sil.append(silhouette_score(pred_images, labels, metric='euclidean')) kl.append(k)

首先，通过循环range(2, kmax + 1)，遍历从2到kmax的整数k作为聚类数目。 在每次循环中，使用KMeans()函数创建一个KMeans对象，并指定聚类数目为当前的k。然后，调用fit()方法对pred_images进行聚类，得到...

shinnar_le_roux <- function(signal, kmax, tmax) { n <- length(signal) kmax <- min(kmax, n) tmax <- min(tmax, floor(n/2)) # 初始化变量 x <- complex(real = rep(0, n), imaginary = rep(0, n)) x[1:kmax] <- fft(signal)[1:kmax] y <- fft(x) # 将高频部分置零 y[(tmax+2):(n-tmax)] <- complex(real = rep(0, n-2*tmax-1), imaginary = rep(0, n-2*tmax-1)) # 反傅里叶变换得到输出信号 filtered_signal <- Re(fft(y, inverse = TRUE) / n) return(filtered_signal) } # 示例使用 signal <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10) filtered_signal <- shinnar_le_roux(signal, kmax = 5, tmax = 3) print(filtered_signal) 请帮我把这段代码的运行结果绘制成波形图

kmax (kmax, n) tmax (tmax, floor(n/2)) # 初始化变量 x (real = rep(0, n), imaginary = rep(0, n)) x[1:kmax] (signal)[1:kmax] y (x) # 将高频部分置零 y[(tmax+2):(n-tmax)] (real = rep(0, n-2*...

ansys 里*get,kmax,kp,,num,maxd 命令的作用

1. *get,kmax,kp: 该命令用于获取指定节点的最大刚度矩阵的对角线元素值（即节点对应的刚度值），并将其存储在kp变量中。 2. *get,num,maxd: 该命令用于获取指定单元中的最大应力值，并将其存储在maxd变量中。num...

注释function Y=voice(x,f) %更改采样率使基频改变 f>1降低;f<1升高 f=f+0.15; f=round(f*1000); d=resample(x,f,1000); %时长整合使语音文件恢复原来时长 W=400;Wov=W/2;Kmax=W*2;Wsim=Wov; xdecim=8; kdecim=2; X=d'; F=f/1000; Ss =W-Wov; xpts = size(X,2); ypts = round(xpts / F); Y = zeros(1, ypts); xfwin = (1:Wov)/(Wov+1); ovix = (1-Wov):0; newix = 1:(W-Wov); simix = (1:xdecim:Wsim) - Wsim; padX = [zeros(1, Wsim), X, zeros(1,Kmax+W-Wov)]; Y(1:Wsim) = X(1:Wsim); lastxpos = 0; km = 0; for ypos = Wsim:Ss:(ypts-W) xpos = round(F * ypos); kmpred = km + (xpos - lastxpos); lastxpos = xpos; if (kmpred <= Kmax) km = kmpred;else ysim = Y(ypos + simix); rxy = zeros(1, Kmax+1); rxx = zeros(1, Kmax+1);Kmin = 0; for k = Kmin:kdecim:Kmax xsim = padX(Wsim + xpos + k + simix); rxx(k+1) = norm(xsim); rxy(k+1) = (ysim * xsim'); end Rxy = (rxx ~= 0).*rxy./(rxx+(rxx==0)); km = min(find(Rxy == max(Rxy))-1); end xabs = xpos+km; Y(ypos+ovix) = ((1-xfwin).*Y(ypos+ovix)) + (xfwin.*padX(Wsim+xabs+ovix)); Y(ypos+newix) = padX(Wsim+xabs+newix); end end

这是一个MATLAB函数，用于改变语音文件的基频，实现升高或降低语音的音调。函数输入参数x为原始语音数据，f为改变的采样率。函数的具体实现过程为：先通过resample函数更改采样率，使基频改变；...

matlab padX=[zeros(1,Wsim),X,zeros(1,Kmax+W-Wov)]

这行代码的作用是在向量X两端填充0，使得填充后的向量长度为Wsim+Kmax+W-Wov。其中Wsim、Kmax、W和Wov都是已知的常数或变量。 具体来说，代码中使用了三个长度为0的向量zeros(1,Wsim)、zeros(1,Kmax+W-Wov)，它们...
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