肝了一天总算把大数质因数分解搞定了，这篇文章主要涉及了 Pollard rho 算法和试除法我用了若干个质数的平方来对比这两个算法的性能，发现：7e5 以上的数用 Pollard rho 算法更快，分解多大的数都不是问题7e5 以下的数用试除法更快最终的质因数分解是由这两个算法构成的，主函数的思路是：当 n > 7e5 时，使用 Miller Rabin 算法判断 n 是不是质数，
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2024-03-11 13:30:05
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经验模式分解(empirical mode decomposition, EMD)方法是Huang提出的,它是一种新的时频分析方法,而且是一种自适应的时频局部化分析方法:①IMF与采样频率相关;②它基于数据本身变化。这点是EMD优于傅立叶变换方法的地方,它摆脱了傅里叶变换的局限性。但EMD比较重要的缺点就是模态混
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2023-12-31 20:45:38
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摘要：在本文中，得出了在信道状态信息（CSI）具有有限反馈（LF）的多用户多输入多输出（MU-MIMO）系统中用户可达到的数据速率的表达式。通过在服务质量（QoS）约束下分配功率来优化能效（EE）。基于数学等价和拉格朗日乘数法，提出了一种具有CSI LF的节能不等功率分配（EEUPA）。仿真结果表明，随着发射天线数量的增加，EE也随之增加，这使得下一代无线通信网络很有希望。此外，可以
目录推导多元线性回归损失函数的解析解推导过程详解一元线性回归解析解多元线性回归解析解凸函数与最优化代码实战：波士顿房价预测 推导多元线性回归损失函数的解析解基于上一节的博客我们基于概率统计中最大似然估计的角度推导了多元线性回归的损失函数，但没有给出具体求解该函数的方式，在本节中我们将再次硬核一波，利用数学公式推得该损失函数的解析解形式。(至于为什么是解析解，这是因为多元线性回归其数值解基于样本的
# Python分解数字：一种有趣的数学探索
在许多数学问题中，数字分解是一个重要的概念。分解数字不仅可以帮助我们理解数字的构成，还可以用于解决各种实际问题。Python作为一种强大的编程语言，提供了丰富的工具和库来轻松实现数字分解。
## 什么是数字分解？
数字分解是将一个整数分解成多个更小的整数的过程。这些整数的积等于原始数字。例如，6可以分解为2和3，因为\(2 \times 3 =
R-MEAD：Reference Point Based Multi-objective Optimization Through Decomposition 原文：https://ieeexplore.ieee.org/document/6256486进了种群的多1.摘要本文提出了一种基于用户定义的进化算法，该算法依靠分解策略将多目标问题转化为一组单目标问题。通过使用参考点，该算法可以将搜索集中
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2024-05-23 10:16:34
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# Python分解数位的实用指南
在Python编程中，我们常常需要分解一个数字的各个数位。这种操作在许多场景中都非常有用，例如在数据分析、数字处理和算法设计中特别常见。本篇文章将为您介绍如何使用Python轻松实现数位分解，并提供相关的代码示例。
## 数位分解的重要性
数位分解的过程可以让我们在需要时轻松访问每一位数字。比如说，我们想对一个数字进行处理，比如计算其数字的总和或者对每一位
较为容易理解的MUSIC算法DOA估计MUSIC算法原理信道模型MUSIC算法估计 MUSIC算法原理首先我们要理解的是MUSIC算法，是一种估计角度的算法，也就是一种估计角度的方法，如果初次理解DOA估计，可以先跳过这种算法去理解DOA估计。( DOA) 是 指 无 线 电 波 到 达 天 线阵列的方向，在这里我们需要用一种方法估计出无线电波到达天线阵列的方向，我们使用的这种方法叫做MUSIC
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2024-08-19 09:45:35
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主要内容： 文章目录1.列表的复制2.列表推导式的使用3.字典使用的注意事项4.字典中update()方法的使用5.字典的几种遍历方式6.集合的基本使用7.集合中运算符的使用] 1.列表的复制什么是可变数据类型和不可变数据类型？ 在python中不可变数据类型有数字，字符串和元组；可变数据类型有字典，列表等。 不可变数据类型会改变内存地址，可变数据类型不改变内存地址。 （1）不可变数据类型，num
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2024-07-12 11:51:12
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## Python EEMD控制分解IMF分量个数
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用Python实现EEMD（Ensemble Empirical Mode Decomposition）算法来控制IMF（Intrinsic Mode Function）分量的个数。下面是整个流程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库和模块 |
| 2
原创
2024-01-27 09:31:58
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题目描述题目描述编写一个程序，输入一个类似 “233,234,235” 格式的字符串，然后提取字符串中的数字，将这些数字存储在列表中，
这个习题适合具有一些编程基础的学习者，因为它涵盖了Python编程的基础知识，包括输入、字符串操作、函数
原创
2023-10-30 17:13:28
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1/6 LU 分解 LU 分解可以写成A = LU，这里的L代表下三角矩阵，U代表上三角矩阵。对应的matlab代码如下：function[L, U] =zlu(A)
% ZLU - LU decomposition for matrix A
% work as gauss elimination
[m, n] = size(A
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2023-07-09 17:07:12
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描述过去、
分析规律和
预测未来，本讲将主要介绍时间序列分析中常用的三种模型：
季节分解、
指数平滑方法和
ARIMA模型一、时间序列的基本概念 时期序列可加，时点序列不可加 时期序列中的观测值反映现象在一段时期内发展过程的总量，不同时期的观测值可以相加，相加结果表明现象在更长一段时间内的活动总量； 而时点序列中的观测值反映现象在某一瞬间上所达到的
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2023-11-23 22:16:56
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# 基于EMD分解与LSTM预测的项目方案
## 引言
在时间序列分析中，长短期记忆网络（LSTM）是一种常用的深度学习方法，应用广泛。然而，时间序列数据常常包含不同的成分，例如趋势、周期和噪声，这使得直接使用LSTM建模可能效果欠佳。为了解决这个问题，我们可以采用经验模态分解（EMD）对时间序列进行预处理，将其分解为一系列本征模态函数（IMFs），然后将这些IMFs作为输入，进行LSTM建模
ELM(Extreme Learning Machine)是一种新型神经网络算法，最早由Huang于2004年提出【Extreme learning
machine: a new learning scheme of feedforward neural networks】。
与SVM，传统神经网络相比，ELM的训练速度非常快，需要人工干扰较少，对于异质的数据集其泛化能力很强。
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2024-08-12 14:14:30
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什么是 Python？请简要回顾本专栏中的 第一篇文章 ，Python 是由 Guido van Rossum 开发的免费高级解释型语言。其语法简单易懂，而其面向对象的语义功能强大（但又灵活）。Python 可以广泛使用并具有高度的可移植性。 什么是状态机？关于状态机的一个极度确切的描述是它是一个有向图形，由一组节点和一组相应的转移函数组成。状态机通过响应一系列事件而“运行”。每个事件都在属于“当
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2024-08-16 21:34:14
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下面主要介绍EM的整个推导过程。1. Jensen不等式 回顾优化理论中的一些概念。设f是定义域为实数的函数，如果对于所有的实数x，，那么f是凸函数。当x是向量时，如果其hessian矩阵H是半正定的（），那么f是凸函数。如果或者，那么称f是严格凸函数。 Jensen不等式表述如
经验模态分解(EMD)为什么要用EMD相比于时频处理方法小波分析的好处克服了基函数无自适应性的问题。
小波分析需要选某个小波基。即使小波基在全局可能是最佳的，但在某些局部可能不是，所以小波分析的基函数缺乏适应性。对于一段未知信号，不需要做预先分析与研究，就可以直接开始分解。
会自动按照一些固模式按层次分好，而不需要人为设置和干预。也就是说，EMD分解信号不需要事先预定或强制给定基函数，
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2024-08-11 11:03:27
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游戏长这样大概玩法是：从地图中猫的位置开始出发，并且经过所有的格子就算过关。游戏还算挺有意思的，经过我的不断努力终于过到了30来关的样子。并且随着游戏关卡的增加。游戏难度也变得越来越大，过一关需要非常久的时间。最近也正好在研究算法，就打算看能不能写个通用的算法来找出每个地图的解。0x01 哥尼斯堡的"七桥问题"这个游戏的玩法和哥尼斯堡的"七桥问题"有点类似。哥尼斯堡的"七桥问题"：18世纪著名古典
