众所周知,对一个$n$阶方阵求取特征值需要解一个一元$n$次方程,当$n$很大时,这是很难实现的.但是,在有些涉及矩阵的实际问题中,我们并不需要知道矩阵特征值的准确值,而只需要知道其大概范围就行了,例如判定一个线性系统最终是否会趋于稳定时,只需要看其特征方程的所有特征根是否均有负实部,即所有的特征根是否均落在$x$轴负半轴上就行了:判定一个$n$阶方阵是否半正定,只需要考察其所有特征值是否均非负,类似的例子还有很多,就不一一赘述了.那么对于这类问题,我们迫切地需要这样一个工具,相比于解$n$次的

1.一个环上的各点必定在同一个点双连通分量内: 2.如果一个点双连通分量是二分图,就不可能有奇环: 最基本的二分图中的一个环: #include<cstdio> #include<cstdlib> #include<cstring> #include<iostream> #include<queue> #include<vector> using namespace std; ,M=; int n,m,len,num,sl,tl,cn

运用矩阵树定理进行生成树计数 给定一个n个点m条边的无向图,问生成树有多少种可能 直接套用矩阵树定理计算即可 矩阵树定理的描述如下: 首先读入无向图的邻接矩阵,u-v G[u][v]++ G[v][u]++ 度数矩阵: u-v D[u][u]++ D[v][v]++; 然后计算图G的基尔霍夫矩阵 C=D-G 接着去掉基尔霍夫矩阵的第i行和第i列(必须都是i,i取任意值) 计算剩下的子矩阵的行列式的值得绝对值即为生成树个数 然后对于有向图来说: 边 u->v G[u][v]++ 然后是D[v][v

题目描述 你突然有了一个大房子,房子里面有一些房间.事实上,你的房子可以看做是一个包含n*m个格子的格状矩形,每个格子是一个房间或者是一个柱子.在一开始的时候,相邻的格子之间都有墙隔着. 你想要打通一些相邻房间的墙,使得所有房间能够互相到达.在此过程中,你不能把房子给打穿,或者打通柱子(以及柱子旁边的墙).同时,你不希望在房子中有小偷的时候会很难抓,所以你希望任意两个房间之间都只有一条通路.现在,你希望统计一共有多少种可行的方案. 输入 第一行两个数分别表示n和m. 接下来n行,每行m个字符,每

原文链接www.cnblogs.com/zhouzhendong/p/Cayley-Hamilton.html Cayley-Hamilton定理与矩阵快速幂优化.常系数线性递推优化 引入 在开始本文之前,我们先用一个例题作为引入. 给定一个 \(n \times n\) 的矩阵 \(M\) , 求 \(M ^ k\) . \(n\leq 50, k\leq 10 ^ {50000}\) . 注意到 \(n\) 十分小,但是 $ \log k$ 非常大.如果使用传统的矩阵快速幂,时间复杂度为 \

将学习到什么 好多.   Gersgorin 圆盘定理   对任何 \(A \in M_n\),我们总可以记 \(A=D+B\),其中 \(D=\mathrm{diag}(a_{11},\cdots,a_{nn})\) 集中展现了 \(A\) 的主对角线,而 \(B=A-D\) 的主对角线为零. 如果我们令 \(A_{\varepsilon} = D+\varepsilon B\),那么 \(A_0=D\) 且 \(A_1=A\). \(A_0=D\) 的特征值容易确定. 我们知道,如果 \(\

给一个无向图的度序列判定是否可图化,并求方案: 可图化的判定:d1+d2+……dn=0(mod 2).关于具体图的构造,我们可以简单地把奇数度的点配对,剩下的全部搞成自环. 可简单图化的判定(Havel定理):把序列排成不增序,即d1>=d2>=……>=dn,则d可简单图化当且仅当d’={d2-1,d3-1,……d(d1+1)-1, d(d1+2),d(d1+3),……dn}可简单图化.简单的说,把d排序后,找出度最大的点(设度为d1),把它与度次大的d1个点之间连边,然后这个点就可以不

参考dx11龙书 Chapter2 matrix algebra(矩阵代数) 关于矩阵的一些基本概念定理(例如矩阵加减乘法,逆矩阵,伴随矩阵,转置矩阵等)可以参考维基百科 https://zh.wikipedia.org/wiki/ XNA MATRICES Matrix Types 在xna math中代表一个4*4的矩阵,我们使用XMMATRIX 当在类中存储数据时使用XMFLOAT4X4 用XMMatrixSet创建,原型为 XMMATRIX XMMatrixSet(FLOAT m00,F

[Math for ML]矩阵分解(Matrix Decompositions) (上) I. 奇异值分解(Singular Value Decomposition) 1. 定义 Singular Value Decomposition (SVD)是线性代数中十分重要的矩阵分解方法,被称为"线性代数的基本理论",因为它不仅可以运用于所有矩阵(不像特征值分解只能用于方阵),而且奇异值总是存在的. SVD定理 设一个矩阵\(A^{m×n}\)的秩为\(r∈[0,min(m,n)]\),矩阵

将学习到什么 矩阵 \(A\) 与 \(\dfrac{1}{2}(A+A^T)\) 两者生成相同的二次型,而后面那个矩阵是对称的,这样以来,为了研究实的或者复的二次型,就只需要研究由对称矩阵生成的二次型.   基本概念   定义1: 矩阵 \(A=[a_{ij}] \in M_n\) 称为 Hermite 的,如果 \(A=A^*\):它是斜 Hermite 的,如果 \(A=-A^*\). 对于 \(A,B \in M_n\),可得出很多简单明了的结论:   (1) \(A+A^*\), \(

公钥密码之RSA密码算法大素数判定:Miller-Rabin判定法! 先存档再说,以后实验报告还得打印上交. Miller-Rabin大素数判定对于学算法的人来讲不是什么难事,主要了解其原理. 先来灌输一下费马小定理:若p为素数,a是正整数且gcd(a,p)=1,则a^(p-1)%p=1.信息安全上俗称同余.本人时常将费马小定理与欧拉定理搞混淆,不过真的很类似.这里既是利用费马小定理来判定素数的. 当然了,费马小定理对于已知素数肯定是适用的,但不免存在一些伪素数也符合这个性质,所以我们需要随机数

原文链接www.cnblogs.com/zhouzhendong/UOJ121.html 前言 完蛋了我越来越菜了贺题都不会了. 题解 $O(n ^ 2 d) $ 暴力送 60 分. Bitset 优化一下说不定更稳.可能有 85 分. 来讲正解. 注意下文中的 "p" 表示原题中的 "k". 首先我们来解决一个问题: 如何在较低的复杂度下判定矩阵 A,B,C 是否满足 \(A\times B = C\) . 做法是:随机 O(1) 个行向量 \(x\),判定 \(

正题 题目链接:https://loj.ac/p/143 题目大意 给出一个数\(p\),让你判定是否为质数. 解题思路 \(Miller-Rabin\)是一种基于费马小定理和二次探测定理的具有较高正确性的高效质数判定算法. 首先讲一下两个定理 费马小定理:$$gcd(a,p)=1\ \ \ \Rightarrow\ \ \ a^{p-1}=1(mod\ p)$$ 二次探测定理:若\(p\)是一个素数且有\(0<x<p\)那么有$$x^n=1(mod\ p)\ \ \ \Rightarrow\

      最近一个月来一直在看Google排序的核心算法---PageRank排序算法[1][2],在多篇论文中涉及到图论.马尔可夫链的相关性质说明与应用[3][4][5],而最为关键,一直让我迷惑的一句话是"A stochastic matrix has principal/primary eigenvalue 1"[3][4][5][6][7][8].可能对于系统学习过矩阵理论的人,它很平淡,不值得单独拿出来讨论或者说明.而我在此不得不承认自己的无知.尽管在高等代数中学习过关于矩

一.期末考试成绩班级前十五名 林晨(93).朱民哲(92).何陶然(91).徐钰伦(91).吴嘉诚(91).于鸿宝(91).宁盛臻(90).杨锦文(89).占文韬(88).章俊鑫(87).颜匡萱(87).王旭磊(87).王泽斌(87).沈伊南(86).李飞虎(86) 二.总成绩计算方法 平时成绩根据交作业的次数决定,本学期共交作业13次,10次以上(包括10次)100分,少一次扣10分. 总成绩=平时成绩*15%+期中考试成绩*15%+期末考试成绩*70% 三.最终成绩及人数 最终成绩 人数 A

以下是OI省选前的数据结构与算法整理,可能还不是很全面.但是已经是全网相对比较全面的了.所有标记为“基础”“进阶”“中级”“提高”的知识为近些年来NOIp考察的内容,需重点掌握. 所有“高级”部分为NOI的考点,省选需要. 不分条的知识点则是省选知识点. 其他的一些算法和数据结构可能就太小众了,就参见Candy?或_rqy的博客,以及TopCoder等网站的教程吧. 每一小项前面的方括号是Markdown里面的checkbox,然而并不能用.悲し. Coder必备类 [ ] LaTeX [ ]

除了分解质因数,还有另一种适用于求几个较小数的最大公约数.最小公倍数的方法 下面是数学证明及算法实现 令[a1,a2,..,an] 表示a1,a2,..,an的最小公倍数,(a1,a2,..,an)表示a1,a2,..,an的最大公约数,其中a1,a2,..,an为非负整数.对于两个数a,b,有[a,b]=ab/(a,b),因此两个数最小公倍数可以用其最大公约数计算.但对于多个数,并没有[a1,a2,..,an]=M/(a1,a2,..,an)成立,M为a1,a2,..,an的乘积.例如:[2,

1006 Football Games 这道题输入也很阴险!!! 这道题过题姿势最优雅的,不是if else if else if.那样很容易wa的. 如果没有平手选项, 赢得加一分的话, 可以用Landau's Theorem(兰道定理)判定. 稍微修改一下这个定理就能做了. 假设S1,S2……Sn是他们的得分序列,从小到排个序.那么这个序列要是合法.那么当且仅当 S1+S2+……+Sn = n(n-1) S1+S2+……+Si >= i(i-1)  ( 1 <= i < n) 其实第

主讲人 网络上的尼采 (新浪微博:@Nietzsche_复杂网络机器学习) 网络上的尼采(813394698) 9:16:05 今天的主要内容:Kernel的基本知识,高斯过程.边思考边打字,有点慢,各位稍安勿躁. 机器学习里面对待训练数据有的是训练完得到参数后就可以抛弃了,比如神经网络:有的是还需要原来的训练数据比如KNN,SVM也需要保留一部分数据--支持向量.很多线性参数模型都可以通过dual representation的形式表达为核函数的形式.所谓线性参数模型是通过非线性的基函数的线性

Problem Description There are N robots standing on the ground (Don't know why. Don't know how). Suddenly the sky turns into gray, and lightning storm comes! Unfortunately, one of the robots is stuck by the lightning!So it becomes overladen. Once a ro