x2

关于三角函数级数的一个重要结论+和差化积+积化和差

[亡魂溺海] 提交于 2019-11-28 15:17:10
文章目录 部分和有界 证明 结论 一个例题 解 补充:积化和差 补充:和差化积 部分和有界 证明: ∑ sin ⁡ n x \sum\sin nx ∑ sin n x 和 ∑ cos ⁡ n x \sum\cos nx ∑ cos n x 的部分和有界 ( x ∈ ( 0 , 2 π ) ) (x\in(0,2\pi)) ( x ∈ ( 0 , 2 π ) ) 证明 这个证明的技巧性太强了 直接骚操作 2 sin ⁡ x 2 ( 1 2 + ∑ k = 1 n cos ⁡ k x ) 2\sin\frac x2(\frac12+\sum\limits_{k=1}^n\cos kx) 2 sin 2 x ​ ( 2 1 ​ + k = 1 ∑ n ​ cos k x ) = sin ⁡ x 2 + ( sin ⁡ 3 2 x − sin ⁡ x 2 ) + . . . =\sin\frac x2+(\sin\frac32x-\sin\frac x2)+... = sin 2 x ​ + ( sin 2 3 ​ x − sin 2 x ​ ) + . . . . . . + [ sin ⁡ ( n + 1 2 ) x − sin ⁡ ( n − 1 2 ) x ] ...+[\sin(n+\frac12)x-\sin(n-\frac12)x] . . . + [ sin ( n + 2

[转]卡方分箱中卡方值的计算

白昼怎懂夜的黑 提交于 2019-11-28 08:06:21
关于卡方分箱,网上有很多文章,但几乎没有文章介绍分箱时相邻区间卡方值计算的方法,而本文在介绍卡方分箱的同时,重点介绍了相邻区间卡方值的计算方法。通过本文,希望大家能对卡方分箱有清楚透彻的认识。 分箱是什么 分箱是将连续的变量离散化,将多状态的离散变量合并成少状态。这里要注意的是,不仅仅是连续变量要分箱,状态多的离散变量也需要分箱,之前接触过公司内特征工程的项目,里边就将超过50个值的离散特征视为连续特征。 基本思想 对于精确的离散化,相对类频率在一个区间内应当完全一致。因此,如果两个相邻的区间具有非常类似的类分布,则这两个区间可以合并;否则,它们应当保持分开。 而低卡方值表明它们具有相似的类分布 。 卡方值的计算方法 对于下面的例子,相邻两个特征值的卡方值的计算方法是这样的: feature y 0 y 1 x 1 a b x 2 c d ... ... ... x n ... ... x 1 和x 2 的卡方值计算公式为: 卡方值计算公式 为什么低卡方值就表示x 1 和x 2 具有相似的类分布呢?可以这样想,当x 1 和x 2 具有相似的类分布的时候,卡方值是怎么样的。卡方值的一般计算公式是这样的: 卡方值的一般公式 其中,A为观测的值,T为理论的值。观测值就是表中样本的数据,那么理论值是什么?其实就是忽略x 1 和x 2 的影响计算出来的值,把x 1 和x 2 合并起来看待

Jcrop图片裁剪

江枫思渺然 提交于 2019-11-28 06:27:19
一、引入js和css 二、实现 1、jsp页面 <%-- Created by IntelliJ IDEA. User: a Date: 2019/8/19 Time: 9:36 To change this template use File | Settings | File Templates. --%> <%@ page contentType="text/html;charset=UTF-8" language="java" %> <html> <head> <title>Title</title> <link rel="stylesheet" type="text/css" href="js/jquery.Jcrop.min.css"> <script type="text/javascript" src="js/jquery-1.8.3.min.js"></script> <script type="text/javascript" src="js/Jcrop_upload.js"></script> <script type="text/javascript" src="js/jquery.Jcrop.min.js"></script> </head> <body> <form id="upload_form" enctype="multipart/form

NOIP模拟测试20「周·任·飞」

╄→гoц情女王★ 提交于 2019-11-27 13:53:39
liu_runda出的题再次$\%\%\%\%\%\%\%\%\%\%\%\%\%\%\%\%\%\%$ 周 题解 不可做~ 任 题解 题目中为什么反复强调简单路径,没有环 没有环的图中点数-边数=联通块数 前缀和维护边的前缀和,和点的前缀和, 在维护边的前缀和不好维护转化为横着边前缀和,竖着边前缀和 注意边的边界问题 看边如何维护 就拿我的举例 你在当前为边且当前左面为边时置为1 那么当你统计答案时 ll bia=bianheng[x2][y2]-bianheng[x1-1][y2]-bianheng[x2][y1]+bianheng[x1-1][y1]; 思考我们统计答案时要把x2相连的边切断 类似的,我们维护竖着的边时也要类似操作 代码 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define ll int #define A 2101 char s[A][A]; ll vis[A][A],stax[4200000],stay[4200000],dian[A][A],bianheng[A][A],bianshu[A][A]; ll cnt=0,n,m,q; const ll nowx[5]={0,0,0,1,-1}; const ll nowy[5]={0,1,-1,0,0}; void dfs(ll x,ll y,ll x1

[NOI2015]程序自动分析

╄→尐↘猪︶ㄣ 提交于 2019-11-27 13:17:25
题目描述 在实现程序自动分析的过程中,常常需要判定一些约束条件是否能被同时满足。 考虑一个约束满足问题的简化版本:假设x1,x2,x3...代表程序中出现的变量,给定n个形如xi=xj或xi≠xj的变量相等/不等的约束条件,请判定是否可以分别为每一个变量赋予恰当的值,使得上述所有约束条件同时被满足。例如,一个问题中的约束条件为:x1=x2,x2=x3,x3=x4,x4≠x1,这些约束条件显然是不可能同时被满足的,因此这个问题应判定为不可被满足。 现在给出一些约束满足问题,请分别对它们进行判定。 输入格式 从文件prog.in中读入数据。 输入文件的第1行包含1个正整数t,表示需要判定的问题个数。注意这些问题之间是相互独立的。 对于每个问题,包含若干行: 第1行包含1个正整数n,表示该问题中需要被满足的约束条件个数。接下来n行,每行包括3个整数i,j,e,描述1个相等/不等的约束条件,相邻整数之间用单个空格隔开。若e=1,则该约束条件为xi=xj;若�e=0,则该约束条件为xi≠xj; 输出格式 输出到文件 prog.out 中。 输出文件包括t行。 输出文件的第 k行输出一个字符串“ YES” 或者“ NO”(不包含引号,字母全部大写),“ YES” 表示输入中的第k个问题判定为可以被满足,“ NO” 表示不可被满足。 输入输出样例 输入 #1 复制 2 2 1 2 1 1 2 0

代码块:三点法计算圆心坐标和圆半径

北慕城南 提交于 2019-11-27 05:59:06
引用“System.Drawing” using System.Drawing; /// <summary> /// 三点法计算圆心坐标和圆半径 /// </summary> /// <param name="px1">第一个点</param> /// <param name="px2">第二个点</param> /// <param name="px3">第三个点</param> /// <param name="X">圆心x坐标</param> /// <param name="Y">圆心y坐标</param> /// <param name="R">圆半径</param> public void CalculateCicular(PointF px1, PointF px2, PointF px3, out float X, out float Y, out float R) { float x1, y1, x2, y2, x3, y3; float a, b, c, g, e, f; x1 = px1.X; y1 = px1.Y; x2 = px2.X; y2 = px2.Y; x3 = px3.X; y3 = px3.Y; e = 2 * (x2 - x1); f = 2 * (y2 - y1); g = x2 * x2 - x1 * x1 + y2 * y2 - y1

虚拟变量陷阱(Dummy Variable Trap)

夙愿已清 提交于 2019-11-26 19:20:28
虚拟变量陷阱(Dummy Variable Trap) :指当原特征有m个类别时,如果将其转换成m个虚拟变量,就会导致变量间出现完全共线性的情况。 假设我们有一个特征“性别”,包含男性和女性两个类别,如果将此特征转换为2个虚拟变量,就是:男x 1 =[1,0],女x 2 =[0,1],意思就是:变量x 1 ,当性别为男时,x 1 =1,否则x 1 =0;变量x 2 ,当性别为女时,x 2 =1,否则x 2 =0。这样,目标y=w 1 x 1 +w 2 x 2 +b。因为x 1 +x 2 =1,因此,变量x 1 和变量x 2 之间存在线性关系,同时使用这两个变量将会导致共线性问题,使得模型参数无法估计。 解决的办法是:把目标y变成y=w 1 (x 1 +x 2 )+(w 2 -w 1 )x 2 +b=(w 2 -w 1 )x 2 +w 1 +b,意思就是把其中一个变量作为基准(这里是用“男”作为基准),将其从目标方程式中删去,这样只通过一个变量x 2 就能推导出所有信息,x 2 =1就表示性别为女,x 2 =0则表示性别为男。 需要注意的是,针对二元定性变量到虚拟变量的转换,直接对类别进行数字编码(男:0,女:1)和将其转换为虚拟变量(男:[0],女:[1])看似一样,但这只是一个巧合而已,这两种方法有本质的区别。前者是直接将类别型变量转变成离散值进行表示,后者是减少一个变量

两通道实信号使用一个FFT同时计算算法

混江龙づ霸主 提交于 2019-11-26 17:18:12
前言 在工程的实际应用场景中,往往是需要最省资源量。而DSP资源和BRAM资源对FPGA来说弥足珍贵。 对于同时存在多个通道的实信号需要做FFT而言,常规做法是每个通道用一个FFT IP,FFT IP的输入为RE+0*j。即输入FFT IP的虚部直接置0。 那有没有可能把这个虚部浪费掉的资源用起来呢,答案是肯定的。 参考文档 http://www.doc88.com/p-0394736871727.html https://wenku.baidu.com/view/e89895af9ec3d5bbfc0a7403.html 基础知识 什么叫复数共轭对? 如果一个复数为a+b*j,那么它的共轭就是a-b*j。两者称为复数共轭对。 FFT的输出规律是啥? 如下图所示,对于N点FFT的输出,第1个点为直流分量,从第2个点开始是关于2N/2这个点共轭对称的。比如第2个点跟第N个点是共轭对称的。 算法流程 有两路同时的实信号需要进行计算,则可以使用1个N点的FFT就可以实现N点双路实信号的并行计算。 (1) 设x1(n)和x2(n)为两个N点的实序列。 (2) 构造新序列:x(n) = x1(n) + x2(n)*j。 (3) 计算x(n)的FFT,得到X(K) = RE(K) + IM(K)*j。 (4) 利用对称性,就有: FFT(x1(n)) = [X(K) + X * (N-K)]