慢跑者与狗问题描述一个慢跑者在平面上沿椭圆以恒定的速率𝒗=𝟏跑步，设椭圆方程为:𝒙=𝟏𝟎+𝟐𝟎𝒄𝒐𝒔(𝒕),𝒚=𝟐𝟎+𝟓𝒔𝒊𝒏(𝒕)。突然有一只狗攻击他，这只狗从原点出发，以恒定速率𝒘跑向慢跑者，狗的运动方向始终指向慢跑者。分别求出𝒘=𝟐𝟎,𝒘=𝟓时狗的运动轨迹。模型建立设时刻t慢跑者的坐标为(𝑿(𝒕)，𝒀(𝒕))，狗的坐标为(𝒙(𝒕)，𝒚(𝒕))。则𝑿=𝟏𝟎+𝟐𝟎𝒄𝒐𝒔(𝒕),𝒀=𝟐𝟎+𝟏𝟓𝒔𝒊𝒏(𝒕)，狗从(0,0)出发，建立狗的运动轨迹的参数方程:由于狗始终对准人，因而狗的速度方向平行于狗与人位置的差向量：消去𝝀，得由题意𝑿=𝟏𝟎+𝟐𝟎𝒄𝒐𝒔𝒕,𝒀=𝟐𝟎+1𝟓𝒔𝒊𝒏(𝒕)，狗从(0,0)
数字电路逻辑设计 卡诺图目录前言1、什么是卡诺图2、用卡诺图表示逻辑函数的方法 3、利用卡诺图合并最小项的规律4、任意项前言在学习FPGA的时候，关于竞争和冒险的判断方法之一卡诺图法，当时有看到的说法是用卡诺图查看电路是否存在互斥电路。当时很不理解，然后就去看了一下同学的《数字电路逻辑设计》对这个知识点做个记录。1、什么是卡诺图 将真值表转换成方格图的形式，按循环码的规矩来排列变量的取值组合，所得的真值表称为卡诺图。 循环码：相邻两组之间只有一个变量值不同的编码。（是不是觉得很像格雷码，唯一不同的是循环码还有一个条件就是最大的值与最小的值也只有一个变量不同，例如：
2022年电工杯数模竞赛B题第一问解法分享（附Python代码）题目我们这里只分析第一问1.图1给出14个地点，其中实线代表各地点之间的路线情况。若目前所有应急物资集中在第9个地点，配送车辆的最大载重量为1000千克，采取配送车辆（无人机不参与）的配送模式。请结合附件1，建立完成一次整体配送的数学模型，并给出最优方案。完成一次整体配送所需要的时间是按照配送车辆从出发开始至全部返回到出发地点的时间来计算。附件1：邻接矩阵每个地点的需求量题目分析所有地点的物资需求为762kg，小于车辆的最大载重量1000kg。也就是不需要车辆中途回去再取物资。整个物资配送路径最终得是个回路。由于给了个图，所以需要
我的数独解法有问题。该程序是这样工作的；开始时棋盘是空的，用户在棋盘上添加几个数字，然后点击“求解”按钮，程序会尝试求解。除了将相同的数字放在同一行之外，一切正常。因此，如果用户添加1,1,0,0...0。在拼图中，它无法解决它，因为它的两个1彼此相邻，并且将永远继续尝试找到一个sulotion，即使它无法解决谜。但是，如果它们都是0(空)，它会立即解决它，就像我将1和2放在左上角一样。如果我只是在其中放入一些随机数，它将检测到它无法解决(或者如果它是一个有效的谜题，它将解决它)我在想这句话，当theNumber==(row,col)等于thenNumber==(row+1,col)时
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在处理数字问题时，我们经常遇到需要统计一定范围内各个数字出现次数的情况。这类问题虽然看起来简单，但当数字范围较大时，直接遍历统计的方法就变得不再高效。本文将介绍一种利用数位动态规划（DP）的方法来解决这一问题，具体来说，是统计两个整数a和b之间（包含a和b）所有数字中0到9每个数字出现的次数。原题链接：338.计数问题-AcWing题库数位动态规划概述数位DP是一种用于解决与数字的各个数位相关的问题的动态规划技术。它通常涉及到将问题分解为更小的、更易于管理的子问题，然后使用递归或迭代来解决这些子问题，同时避免重复计算。数位DP问题的关键在于如何定义状态和状态转移方程。在数位统计
02【评价类】模型——TOPSIS法(理想解法、优劣解距离法） 目录02【评价类】模型——TOPSIS法(理想解法、优劣解距离法） 一、引述二、TOPSIS法的应用2.1决策矩阵正向化处理2.1.1效益型指标（极大型指标）2.1.2成本型指标（极小型指标）2.1.3区间型指标2.1.4中间型指标2.1.5问题解决 2.2正向化矩阵规范化处理2.3构造指标的权重向量2.3.1层次分析法求权重向量2.3.2熵权法求权重向量2.3.3默认权重向量2.3.4问题解决2.4求各方案到正、负理想解的距离2.4.1求正、负理想解2.4.2求各方案与正、负理想解的距离2.4.3 求综合指标值三、TOPSIS法
题目该题目取自力扣（LeetCode）面试题17.04.消失的数字该题目主要考察时间复杂度的把握，题目如下：数组nums包含从0到n的所有整数，但其中缺了一个。请编写代码找出那个缺失的整数。你有办法在O(n)时间内完成吗？示例1：输入：[3,0,1]输出：2示例2：输入：[9,6,4,2,3,5,7,0,1]输出：8最后所以的源码放在最后思路一（时间复杂度O(N),空间复杂度O(1))也是最简单的一种思路，就是把一到N个数全部相加再减去一到N用数组表示的数，我也觉得这个方法是最优解，因为他的思想也不难。用1+2+3....+n去减去arr[0]+arr[1]...+arr[n-1]。思路二（时
常微分方程组的数值解法是一种数学方法,用于求解一组多元的常微分方程(OrdinaryDifferentialEquations,ODEs).常微分方程组通常描述了多个变量随时间或其他独立变量的演化方式,这些方程是自然界和工程问题中的常见数学建模工具.解这些方程组的确切解通常难以找到,因此需要数值方法来近似解.与常微分方程数值解法类似,常微分方程组的数值解法也有相应的Euler法和Runge-Kutta法.Euler法考虑一阶常微分方程初值问题{dyidx=fi(x,y1,⋯ ,yN)yi(x0)=yi0\begin{cases}\dfrac{{\rmd}y_i}{{\rmd}x}=f_i(x,
