在IT领域,动态规划是一种强大的算法工具,常用于解决复杂的问题,如最优化问题。本主题聚焦于"01背包问题",这是一个经典的计算机科学优化问题,与动态规划紧密相关。01背包问题通常出现在资源有限的情况下,我们需要选择最优的物品组合以最大化价值或满足特定目标。 动态规划是一种解决问题的方法,它将复杂问题分解为较小的子问题,并存储子问题的解决方案以避免重复计算。在01背包问题中,我们有一个容量为W的背包和n个物品,每个物品有重量wi和价值vi。目标是选取不超过背包容量的物品,使得总价值最大。 我们定义一个二维数组dp[i][j],其中i表示考虑前i个物品,j表示背包剩余容量。dp[i][j]表示在考虑前i个物品且背包容量为j时能够获得的最大价值。 动态规划的转移方程是关键所在。对于第i个物品,有两种情况: 1. 如果不选第i个物品(即跳过),那么dp[i][j]等于dp[i-1][j],因为我们没有使用第i个物品的任何部分。 2. 如果选择第i个物品,我们必须检查是否背包容量足够装下它。如果j>=wi,我们可以尝试放入这个物品。在这种情况下,dp[i][j]等于dp[i-1][j-wi]加上第i个物品的价值vi,因为我们使用了第i个物品并且背包容量减少了wi。 最终,dp[n][W]就是我们寻找的最优解,即在背包容量W限制下,能获得的最大价值。 在实际应用中,01背包问题可以扩展到多个限制条件,例如物品可能有类别限制、数量限制等。解决这些问题通常需要对基础动态规划方案进行适当的修改和扩展。 在"01 背包问题限定条件最优解动态规划算法.docx"文档中,可能会详细介绍如何处理这些额外的条件,包括如何构造状态和调整转移方程,以及如何通过剪枝技术减少计算量,提高算法效率。这可能是通过引入额外的维度来记录这些条件,或者通过设计更复杂的决策过程来处理约束。 01背包问题及其动态规划解法是理解和掌握动态规划算法的重要案例,它们在实际问题中有着广泛的应用,如资源分配、任务调度、投资组合优化等。深入理解并熟练应用动态规划,对于提升编程能力和解决实际问题能力至关重要。
2024-10-13 13:29:03 10KB 动态规划
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2024-02-23 17:55:40 206KB GB/T标准
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2024-02-23 17:53:30 280KB GB/T标准
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2024-02-23 17:51:59 340KB GB/T标准
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2024-02-23 17:49:24 342KB GB/T标准
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2024-02-23 17:45:40 256KB GB/T标准
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进行了初步的定量研究,以匹配自下而上全息框架中QCD的手性和非限定相变的晶格QCD模拟。 我们限制了狄拉顿场ϕ与度量翘曲因子Ae之间的关系,并在爱因斯坦-狄拉顿系统中得到了几个合理的模型。 使用电位重建方法,我们解决了相应的引力背景。 然后,我们通过将状态方程与两味晶格QCD结果进行比较,来拟合与背景相关的参数。 之后,我们研究了在这些背景溶液下,Polyakov环和手性冷凝物的温度依赖性行为。 我们发现结果与二味晶格结果吻合良好。 所有关于相变的状态方程,Polyakov回路和手性冷凝物信号交叉行为的研究都与当前对具有夸克质量的QCD相变的理解相一致。 此外,提取的转变温度与两味晶格QCD结果相当。
2024-01-12 12:30:53 740KB Open Access
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阿童木潮流限定主题_v1.0(0608).mtz
2022-12-10 01:06:41 16.37MB
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目录 1. 一般最小二乘法 3 1.1. 一次计算最小二乘算法 3 1.2. 递推最小二乘算法 3 2. 遗忘因子最小二乘算法 6 2.1. 一次计算法 6 2.2. 递推算法 6 3. 限定记忆最小二乘递推算法 9 4. 偏差补偿最小二乘法 11 5. 增广最小二乘法 13 6. 广义最小二乘法 15 7. 辅助变量法 17 8. 二步法 19 9. 多级最小二乘法 21 10. Yule-Walker辨识算法 23 Matlab程序附录 24 附录1、最小二乘一次计算法 24 附录2、最小二乘递推算法 25 附录3、遗忘因子最小二乘一次计算法 26 附录4、遗忘因子最小二乘递推算法 27 附录5、限定记忆最小二乘递推算法 29 附录6、偏差补偿最小二乘递推算法 31 附录7、增广最小二乘递推算法 32 附录8、广义最小二乘递推算法 34 附录9、辅助变量法 36 附录10、二步法 38 附录11、多级最小二乘法 39 附录12、Yule-Walker辨识算法 42
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