一個旅行家想駕駛汽車從城市A到城市B(設(shè)出發(fā)時油箱是空的)。給定兩個城市之間的距離dis、汽車油箱的容量c、每升汽油能行駛的距離d、沿途油站數(shù)n、油站i離出發(fā)點的距離d[i]以及該站每升汽油的價格p[i],i=1,2,…,n。設(shè)d[1]=0<d[2]<…<d[n]。要花最少的油費從城市A到城市B,在每個加油站應(yīng)加多少油,最少花費為多少?
上傳時間: 2013-12-31
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用FFT分別計算Xa(n) (p=8, q=2)與Xb(n) (a =0.1,f =0.0625)的16點循環(huán)卷積和線性卷積。
上傳時間: 2013-12-09
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產(chǎn)生服從正態(tài)、瑞利、泊松分布的隨機數(shù)。分別為N(0,1),N(0,3.6),Rayleigh(0,1),R(0,3.6),P(0,1),P(0,3.6)
上傳時間: 2014-11-28
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替代加密: A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W 密文 Y Z D M R N H X J L I O Q U W A C B E G F K P 明文 X Y Z T S V I HAVE A DREAM!# 密文?? 用ARM編程實現(xiàn)替代加密。
標(biāo)簽: 加密
上傳時間: 2016-07-17
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For sigma-delta modulated Factional-N P
標(biāo)簽: Factional-N sigma-delta modulated For
上傳時間: 2016-11-09
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生成給定分布律的隨機數(shù) % r=specrnd(x,p)返回一個來自分布律P(x)=p的隨機數(shù) % r=specrnd(x,p,m,n)返回m*n隨機數(shù)矩陣 % p的默認(rèn)值為等概率
標(biāo)簽: specrnd 隨機數(shù) 分布 矩陣
上傳時間: 2014-01-17
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//Euler 函數(shù)前n項和 /* phi(n) 為n的Euler原函數(shù) if( (n/p) % i == 0 ) phi(n)=phi(n/p)*i else phi(n)=phi(n/p)*(i-1) 對于約數(shù):divnum 如果i|pr[j] 那么 divnum[i*pr[j]]=divsum[i]/(e[i]+1)*(e[i]+2) //最小素因子次數(shù)加1 否則 divnum[i*pr[j]]=divnum[i]*divnum[pr[j]] //滿足積性函數(shù)條件 對于素因子的冪次 e[i] 如果i|pr[j] e[i*pr[j]]=e[i]+1 //最小素因子次數(shù)加1 否則 e[i*pr[j]]=1 //pr[j]為1次 對于本題: 1. 篩素數(shù)的時候首先會判斷i是否是素數(shù)。 根據(jù)定義,當(dāng) x 是素數(shù)時 phi[x] = x-1 因此這里我們可以直接寫上 phi[i] = i-1 2. 接著我們會看prime[j]是否是i的約數(shù) 如果是,那么根據(jù)上述推導(dǎo),我們有:phi[ i * prime[j] ] = phi[i] * prime[j] 否則 phi[ i * prime[j] ] = phi[i] * (prime[j]-1) (其實這里prime[j]-1就是phi[prime[j]],利用了歐拉函數(shù)的積性) 經(jīng)過以上改良,在篩完素數(shù)后,我們就計算出了phi[]的所有值。 我們求出phi[]的前綴和 */
標(biāo)簽: phi Euler else 函數(shù)
上傳時間: 2016-12-31
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該函數(shù)是求出N*P矩陣的各行間的1減去平均灰色關(guān)聯(lián)度對稱矩陣,并用矩陣Z輸出
標(biāo)簽: 矩陣 函數(shù) 減 灰色關(guān)聯(lián)度
上傳時間: 2017-03-08
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數(shù)字基帶傳輸系統(tǒng)的MATLAB仿真實現(xiàn) function [sampl,re_sampl]=system_1(A,F,P,D,snr,m,N) 輸入變量A ,F,P分別為輸入信號的幅度、頻率和相位,D為量化電平數(shù),snr 為信道信噪比,N為D/A轉(zhuǎn)換時的內(nèi)插點數(shù);輸出變量sampl為抽樣后的輸入 信號,re_sampl為恢復(fù)出的輸入信號。 數(shù)字基帶傳輸系統(tǒng)的MATLAB仿真實現(xiàn) [sampl,quant,pcm]=a_d_1(A,F,P,D) [changed_ami]=signal_encod_1(pcm) [ami_after_channel]=channel_1(changed_ami,snr) [adjudged_ami]=adjudg_1(ami_after_channel,m) re_pcm=signal_decod_1(adjudged_ami) [re_voltag,re_sampl,re_sampl1]=d_a_1(re_pcm,sampl,D,N)
標(biāo)簽: function re_sampl MATLAB system
上傳時間: 2017-04-21
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Introduction to probability solution Dimitri P. Bertsekas and John N Tsitsiklis MIT
標(biāo)簽: P. Introduction probability Tsitsiklis
上傳時間: 2014-01-15
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