Diophantineequation：丢番图方程，不定方程丢番图生平播报编辑代数之父─丢番图（Diophantine）是一位古希腊的大数学家，为第一位懂得使用符号代表数来研究问题的人。其中丢番图最著名的可能就是他的墓志铭了：「坟中安葬着丢番图，多么令人惊讶，它忠实地记录了所经历的道路。上帝给予的童

LearningModelPredictiveControlforIterativeTasks.AData-DrivenControlFramework一句话MPC：在每个采用点处，根据被控对象的状态和预测模型，预测系统在未来一段时间内的状态，依据某一性能指标（成本函数）来求解最优的一组控制序列，并将这组控制序列的第一个控制作用作为输出

\[\Large{施工未完成，日后会补上。}\]本来这篇应该包含在Chapter24中，但是篇幅太长故单独分离出来。ThePellEquation重量级人物登场。关于\(x,y\)的形如\(x^2-Dy^2=\pm1\)的方程称为佩尔方程（Pellequation）。其中\(D\)是正整数，不是完全平方数。求解凑出一组特

目录题目题解：模拟题目求解一个给定的方程，将x以字符串"x=#value"的形式返回。该方程仅包含'+'，'-'操作，变量x和其对应系数。如果方程没有解或存在的解不为整数，请返回"Nosolution"。如果方程有无限解，则返回“Infinitesolutions”。题目保证，如果方程中只有一个解，则

20231325贾罗祁2023-2024-2《Python程序设计》实验二报告课程：《Python程序设计》班级：2313姓名：贾罗祁学号：20231325实验教师：王志强实验日期：2024年3月27日必修/选修：公选课1.实验内容设计并完成一个完整的应用程序，完成加减乘除模等运算，功能多多益善；考核基本语法、判定

强化学习笔记主要基于b站西湖大学赵世钰老师的【强化学习的数学原理】课程，个人觉得赵老师的课件深入浅出，很适合入门.第一章强化学习基本概念第二章贝尔曼方程文章目录强化学习笔记一、状态值函数贝尔曼方程二、贝尔曼方程的向量形式三、动作值函数参考资料第

k近邻模型基本思想\(k\)近邻算法还是很直观的，准确的来说它不是一种学习算法，而是一种统计方法，不具备学习过程，一次性就可以给出结果。其本质思想是将特征空间划分成一个个的单元(\(cell\))，其中每个\(cell\)的区域由距离该点比其他点更近的所有点定义，所有的\(cell\)组成了整特征空

原式为\(k+1\)次多项式，所以需要\(k+2\)个点确定。然后转化，前缀和。\[\begin{equation}n=k+2\\\end{equation}\]\[\begin{equation}f(x)=\sum\limits_{i=0}^{n}y_i\prod\limits_{j=0,j\nei}^{n}\frac{x-x_j}{x_i-x_j}\end{equation}\]\[\begin{equation}x_0=

Rootiskeyatequation.在英文中，数学上的“根”通常被称为"root"。当我们谈论方程式的解时，我们通常使用术语"rootofanequation"。例如，如果有一个方程x^2=9，那么这个方程的两个根是+3和-3，因为当x等于+3或-3时，方程成立。在数学上，根通常指的是一个方程的解。想

TrigonometricIdentities(Revision:1.4)TrigonometricIdentitiesyoumustrememberThe“bigthree”trigonometricidentitiesare\(\large\begin{equation}\sin^{2}t+cos^{2}t=1\tag{1}\end{equation}\)\(\large\begin{equation}\sin(

https://discourse.devontechnologies.com/t/numbering-and-tagging-equations-in-mathjax/69524/2IwentaroundincirclestryingtofigureouthowtonumberandtagequationsinMathJaxinDT3.TheMathJaxDocsshowshowtodoautomaticequationnumbering21

题意给定整数\(n\)以及模数\(p\)。你需要构造三元组\((x,y,z)\)满足：\(1\lex<y<z\lep-1\)\((x+y+z)(x^n+y^n+z^n)(x^{2n}+y^{2n}+z^{2n})\bmodx^{3n}+y^{3n}+z^{3n}(modp)\)Sol注意到你如果将左边的式子化简过后，一

Thisangularvelocitycalculatorusestwodifferentangularvelocityformulasdependingonyourinputparameters.Thefirstangularvelocityequationisanalogoustotheequationforlinearvelocity:The**firstangularvelocity**equationisanalogous

1.将结果存在数据库中取用。 2.数据库表结构 3.源代码Equation类： publicclassEquation{ }  Compute类：packageCalculation;  publicclassComputeextendsJFrame{    } 

P41计算球上的Poissonkernel的积分\(\displaystyle\int_{\partialB(0,1)}K(x,y)dS(y)=\frac{1-|x|^2}{n\alpha(n)}\int_{\partialB(0,1)}\frac{1}{|x-y|^n}dS(y)\)令\(I(x)=\displaystyle\int_{\partialB(0,1)}K(x,y)dS(y)\),显然\(\DeltaI(x)=0\)on\(B(0,

ARIMA(p,d,q)forecastingequation: ARIMAmodelsare,intheory,themostgeneralclassofmodelsforforecastingatimeserieswhichcanbemadetobe“stationary”bydifferencing(ifnecessary),perhapsinconjunctionwithnonlineartransformationssuch

题目：fzqoj-luogu前情提示： 此题极度卡常!!!，否则你就会像我这个蒟蒻一样卡题\(3h\)：死亡记录前置知识：  1.线段树的区间修改，不会的可以点这-基础：进阶  2.基本的矩阵乘法：Fibonacci题解部分对于题目给出的6种操作，我们可以用线段树与矩阵乘法来维护思路维护一个四

目录问题描述Bresenham算法Bresenham算法是图形学非常经典的光栅线生成算法，可用于显示直线、圆以及其他曲线。这里通过算法画直线过程，了解其工作原理。问题描述已知线段2端点\((x_0,y_0)(x_e,y_e)\)，屏幕上画出该直线段。由于屏幕是通过像素点显示的，只能通过像素点所在的整

参考:李宏毅老师课件PPO=PolicyGradient从On-policy到Off-policy,再加一些constraintPolicyGradientBasicConceptionActor:动作执行者(智能体)Env:环境RewardFunction:奖励函数Policy\(\pi\):anetworkwithparameter\(\theta\).Input:当前

max-min容斥（极值反演）即为下式；\[\begin{equation}\max\{S\}=\sum_{T\subseteqS}(-1)^{|T|+1}\min\{T\}\label{aa}\end{equation}\]\[\begin{equation}\min\{S\}=\sum_{T\subseteqS}(-1)^{|T|+1}\max\{T\}\label{ab}\end{equation}\]证明：证明\(\ref

投资人是企业所有者Owner借款给企业的人为债权人Credit'sEquity欠款为企业债务liabilitesAssets=Liabilites+Oner'sEquity资产=债务+所有者权益(AccountingEquation会计恒等式)这就是FinancialPosition财务状况，注意债务是正值它也是资产的一部分Assets

thediscountedreturn\[\begin{aligned}G_t&=R_{t+1}+\gammaR_{t+2}+\gamma^2R_{t+3}+\ldots\\&=R_{t+1}+\gamma\left(R_{t+2}+\gammaR_{t+3}+\ldots\right)\\&=R_{t+1}+\gammaG_{t+1}\end{aligned}\]state-valuefunction/the

一、概述  平滑滤波，顾名思义就是对信号进行处理使之整体显得更加平滑，降低噪声影响，提高信号质量，它常见于数学信号处理和图像处理，一般意义上的数字信号多体现于一维数据，图像信号多体现于二维数据。  均值滤波、中值滤波、高斯滤波是三种常见的平滑滤波方法，其中均值滤波和高斯

TheHumanEquation思维题。我们考虑每次\(a\)数组加一减一对于其前缀和\(sum\)的影响。可以发现，假设相邻两次加一和减一的位置分别为\(l\)和\(r\)，那么\(sum\)在\([l,r)\)内会加一。先减后加也同理。所以，一次加减操作相当于将\(sum\)若干段连续序列加一或减一。

LEA:ImprovingSentenceSimilarityRobustnesstoTyposUsingLexicalAttentionBias论文阅读KDD2023原文地址Introduction文本噪声，如笔误(Typos),拼写错误(Misspelling)和缩写(abbreviations),会影响基于Transformer的模型.主要表现在两个方面:Transformer的架