演算法高超

⑴ 中國人工智慧專利申請量世界第一，人工智慧到達哪個水平了

人工智慧到達以下水平

⑵ 朋友！你能告訴我勾股定理演算法例子說明嗎

勾股定理的證明

勾股定理的證明：在這數百種證明方法中，有的十分精彩，有的十分簡潔，有的因為證明者身份的特殊而非常著名。

首先介紹勾股定理的兩個最為精彩的證明，據說分別來源於中國和希臘。

1．中國方法：畫兩個邊長為(a+b)的正方形，如圖，其中a、b為直角邊，c為斜邊。這兩個正方形全等，故面積相等。

左圖與右圖各有四個與原直角三角形全等的三角形，左右四個三角形面積之和必相等。從左右兩圖中都把四個三角形去掉，圖形剩下部分的面積必相等。左圖剩下兩個正方形，分別以a、b為邊。右圖剩下以c為邊的正方形。於是
a^2+b^2=c^2。
這就是我們幾何教科書中所介紹的方法。既直觀又簡單，任何人都看得懂。

2．希臘方法：直接在直角三角形三邊上畫正方形，如圖。

容易看出，

△ABA』 ≌△AA'C 。

過C向A』』B』』引垂線，交AB於C』，交A』』B』』於C』』。

△ABA』與正方形ACDA』同底等高,前者面積為後者面積的一半，△AA』』C與矩形AA』』C』』C』同底等高，前者的面積也是後者的一半。由△ABA』≌△AA』』C，知正方形ACDA』的面積等於矩形AA』』C』』C』的面積。同理可得正方形BB』EC的面積等於矩形B』』BC』C』』的面積。

於是， S正方形AA』』B』』B=S正方形ACDA』+S正方形BB』EC，

即 a2+b2=c2。

至於三角形面積是同底等高的矩形面積之半，則可用割補法得到（請讀者自己證明）。這里只用到簡單的面積關系，不涉及三角形和矩形的面積公式。

這就是希臘古代數學家歐幾里得在其《幾何原本》中的證法。

以上兩個證明方法之所以精彩，是它們所用到的定理少，都只用到面積的兩個基本觀念：

⑴ 全等形的面積相等；

⑵ 一個圖形分割成幾部分，各部分面積之和等於原圖形的面積。

這是完全可以接受的樸素觀念，任何人都能理解。

我國歷代數學家關於勾股定理的論證方法有多種，為勾股定理作的圖注也不少，其中較早的是趙爽（即趙君卿）在他附於《周髀算經》之中的論文《勾股圓方圖注》中的證明。採用的是割補法：

如圖，將圖中的四個直角三角形塗上硃色，把中間小正方形塗上黃色，叫做中黃實，以弦為邊的正方形稱為弦實，然後經過拼補搭配，「令出入相補，各從其類」，他肯定了勾股弦三者的關系是符合勾股定理的。即「勾股各自乘，並之為弦實，開方除之，即弦也」。

趙爽對勾股定理的證明，顯示了我國數學家高超的證題思想，較為簡明、直觀。

西方也有很多學者研究了勾股定理，給出了很多證明方法，其中有文字記載的最早的證明是畢達哥拉斯給出的。據說當他證明了勾股定理以後，欣喜若狂，殺牛百頭，以示慶賀。故西方亦稱勾股定理為「百牛定理」。遺憾的是，畢達哥拉斯的證明方法早已失傳，我們無從知道他的證法。

下面介紹的是美國第二十任總統伽菲爾德對勾股定理的證明。

如圖，

S梯形ABCD= (a+b)2

= (a2+2ab+b2)， ①

又S梯形ABCD=S△AED+S△EBC+S△CED

= ab+ ba+ c2

= (2ab+c2)。 ②

比較以上二式，便得

a2+b2=c2。

這一證明由於用了梯形面積公式和三角形面積公式，從而使證明相當簡潔。

1876年4月1日，伽菲爾德在《新英格蘭教育日誌》上發表了他對勾股定理的這一證明。5年後，伽菲爾德就任美國第二十任總統。後來，人們為了紀念他對勾股定理直觀、簡捷、易懂、明了的證明，就把這一證法稱為勾股定理的「總統」證法，這在數學史上被傳為佳話。

在學習了相似三角形以後，我們知道在直角三角形中，斜邊上的高把這個直角三角形所分成的兩個直角三角形與原三角形相似。

如圖，Rt△ABC中，∠ACB=90°。作CD⊥BC，垂足為D。則

△BCD∽△BAC，△CAD∽△BAC。

由△BCD∽△BAC可得BC2=BD ? BA， ①

由△CAD∽△BAC可得AC2=AD ? AB。 ②

我們發現，把①、②兩式相加可得

BC2+AC2=AB（AD+BD），

而AD+BD=AB，

因此有 BC2+AC2=AB2，這就是

a2+b2=c2。

這也是一種證明勾股定理的方法，而且也很簡潔。它利用了相似三角形的知識。

在對勾股定理為數眾多的證明中，人們也會犯一些錯誤。如有人給出了如下證明勾股定理的方法：

設△ABC中，∠C=90°，由餘弦定理

c2=a2+b2-2abcosC，

因為∠C=90°，所以cosC=0。所以

a2+b2=c2。

這一證法，看來正確，而且簡單，實際上卻犯了循環證論的錯誤。原因是餘弦定理的證明來自勾股定理。

人們對勾股定理感興趣的原因還在於它可以作推廣。

歐幾里得在他的《幾何原本》中給出了勾股定理的推廣定理：「直角三角形斜邊上的一個直邊形，其面積為兩直角邊上兩個與之相似的直邊形面積之和」。

從上面這一定理可以推出下面的定理：「以直角三角形的三邊為直徑作圓，則以斜邊為直徑所作圓的面積等於以兩直角邊為直徑所作兩圓的面積和」。

勾股定理還可以推廣到空間：以直角三角形的三邊為對應棱作相似多面體，則斜邊上的多面體的表面積等於直角邊上兩個多面體表面積之和。

若以直角三角形的三邊為直徑分別作球，則斜邊上的球的表面積等於兩直角邊上所作二球表面積之和

⑶ fluent中reference values中的參數都是什麼意思

fluent中referencevalues中的參數：

timestepsize的設定是根據計算需要，一般是特徵長度（比如說管道的長度）除於特徵速度（比如平均速度）的值再小一到兩個量級即可，如果timestipsize太大，計算會提示你的，改小即可。

numberoftimesteps是這樣設定的：＝實際時間積累。比如說，你計算一個射流，你需要計算到1秒時候的情況，那麼（numberoftimesteps）＝1秒／（timestepsize）。

Fluent中非穩態時間步長設置，非穩態計算，若設置太小，計算時間就太長，設置太大的話就會出現GlobalCourantNumber飆升過大的不能繼續進行下去的問題。

單元最小長度除於流場平均流速，不過這個值可能很小，你可以以這個值為基準進行調節，一開始可以取大些，如果沒有問題，可以再放大些，這樣可以縮短計算時間。

若按這種方法，計算下面這個例子：2mm，10個網格，流速1m／s。時間步長timesteps＝0．2／1000＝0．0002。但是在進行計算時，設置為1e－6，都無法進行下去，所以這種換算方法還是只能作為參考。

(3)演算法高超擴展閱讀：

FLUENT軟體採用有限體積法，提供了三種數值演算法：

非耦合隱式演算法；耦合顯式演算法；耦合隱式演算法，

分別適用於不可壓、亞音速、跨音速、超音速乃至高超音速流動。

非耦合隱式演算法：

該演算法源於經典的SIMPLE演算法。其適用范圍為不可壓縮流動和中等可壓縮流動。這種演算法不對Navier－Stoke方程聯立求解，而是對動量方程進行壓力修正。

該演算法是一種很成熟的演算法，在應用上經過了很多廣泛的驗證，這種方法擁有多種燃燒、化學反應及輻射、多相流模型與其配合，適用於低速流動的CFD模擬。

耦合顯式演算法：

這種演算法由FLUENT公司和NASA聯合開發，主要用來求解可壓縮流動。該方法與SIMPLE演算法不同，而是對整個Navier－Stoke方程組進行聯立求解，空間離散採用通量差分分裂格式，時間離散採用多步Runge－Kutta格式，並採用了多重網格加速收斂技術。

對於穩態計算，還採用了當地時間步長和隱式殘差光順技術。該演算法穩定性好，內存佔用小，應用極為廣泛。

耦合隱式演算法：

該演算法是其他所有商用CFD軟體都不具備的。該演算法也對Navier－Stoke方程組進行聯立求解，由於採用隱式格式，因而計算精度與收斂性要優於CoupledExplicit方法，但卻佔用較多的內存。該演算法另一個突出的優點是可以求解全速度范圍，即求解范圍從低速流動到高速流動。

⑷ C++演算法求精，看看誰的演算法最優

（1）分別使用二分插入排序和堆排序兩種演算法實現
（2）統計每種演算法所需時間
（3）前n個節點的信息及時間統計結果寫入到文件中
（

⑸ 面試遇到演算法題怎麼辦，都不會

科班出身還是半路出家？半路出家就選別這類崗位。
計算機科學專業的基礎，外加演算法競賽相關的培訓和實戰，不算基礎，培訓過程也至少要耗去一兩年，所以要算能不能和值不值。真正需要演算法能力高超的崗位薪水好，但是，少之又少，競爭慘烈，985本專業畢業生能搶上的都屬於鳳毛麟角。

⑹ 簡述入侵檢測常用的四種方法

入侵檢測系統所採用的技術可分為特徵檢測與異常檢測兩種。

1、特徵檢測

特徵檢測(Signature-based detection) 又稱Misuse detection ，這一檢測假設入侵者活動可以用一種模式來表示，系統的目標是檢測主體活動是否符合這些模式。

它可以將已有的入侵方法檢查出來，但對新的入侵方法無能為力。其難點在於如何設計模式既能夠表達「入侵」現象又不會將正常的活動包含進來。

2、異常檢測

異常檢測(Anomaly detection) 的假設是入侵者活動異常於正常主體的活動。根據這一理念建立主體正常活動的「活動簡檔」，將當前主體的活動狀況與「活動簡檔」相比較，當違反其統計規律時，認為該活動可能是「入侵」行為。

異常檢測的難題在於如何建立「活動簡檔」以及如何設計統計演算法，從而不把正常的操作作為「入侵」或忽略真正的「入侵」行為。

(6)演算法高超擴展閱讀

入侵分類：

1、基於主機

一般主要使用操作系統的審計、跟蹤日誌作為數據源，某些也會主動與主機系統進行交互以獲得不存在於系統日誌中的信息以檢測入侵。

這種類型的檢測系統不需要額外的硬體．對網路流量不敏感，效率高，能准確定位入侵並及時進行反應，但是佔用主機資源，依賴於主機的可靠性，所能檢測的攻擊類型受限。不能檢測網路攻擊。

2、基於網路

通過被動地監聽網路上傳輸的原始流量，對獲取的網路數據進行處理，從中提取有用的信息，再通過與已知攻擊特徵相匹配或與正常網路行為原型相比較來識別攻擊事件。

此類檢測系統不依賴操作系統作為檢測資源，可應用於不同的操作系統平台；配置簡單，不需要任何特殊的審計和登錄機制；可檢測協議攻擊、特定環境的攻擊等多種攻擊。

但它只能監視經過本網段的活動，無法得到主機系統的實時狀態，精確度較差。大部分入侵檢測工具都是基於網路的入侵檢測系統。

3、分布式

這種入侵檢測系統一般為分布式結構，由多個部件組成，在關鍵主機上採用主機入侵檢測，在網路關鍵節點上採用網路入侵檢測，同時分析來自主機系統的審計日誌和來自網路的數據流，判斷被保護系統是否受到攻擊。

⑺ 高超音速氣動熱工程演算法需要用軟體么

你圖上這個，左上角的圖標是vb的默認圖標，所以有很大可能是用vb寫的（當然，如果要確認的話，可以用peid或者petotal之類軟體檢查一下這個exe來確認開發環境）。一般來說，這種工程量計算軟體都相對比較簡單，最常使用的開發軟體是vb和delphi，其次是vc++以及.net，編寫的過程實際就是將人工計算的流程，改成用代碼來計算

⑻ 以色列創新真相

在遙遠的中東，有一個讓我們感到異常神秘的國度——以色列。那裡是一個面積跟北京差不多大的彈丸之國，被敵對的阿拉伯世界包圍，民族沖突剪不清理還亂……這些使我們長期覺得以色列是一個身處荒漠、飽經滄桑、充滿戰火的國度。

然而，當我們深入觀察這個國家之後，才會發現真實的以色列其實是一個經濟富庶、科技發達、環境美麗的現代化國家，其科技水平甚至超過了日本、加拿大、中國、印度等國家。

優秀的文化傳統和先進的教育

最後，我們不得不對猶太人的重智尚德的文化傳統感到欽佩。在美國外交政策專家丹·塞諾和以色列專欄作家索爾·辛格合著的《創業的國度:以色列經濟奇跡的啟示》一書中，作者就將猶太人的優秀的文化傳統視作以色列成為科技創新強國的最重要因素。

這些優秀的文化傳統包括：猶太人在兩千多年顛沛流離的生活中逐步形成的善於博採眾長的傳統；讓猶太民族緊密團結而得以生存和復興的集體意識；在極其困難條件下建設國家、創造奇跡最需要的自強不息的奮斗精神等等。

以色列人在上述文化傳統的基礎上，又進一步構築了十分成功的教育體系。比如，以色列人不迷信權威，不培養「乖孩子」，而要培養有想法、能獨立思考的孩子。他們認為孩子提出問題比解決問題的能力更為重要。在以色列的中學課程中，老師常常要求學生獨立設計問題並提供解決的方案。經過這樣的基礎教育，挑戰約定俗成的東西，擺脫思維條條框框的束縛已然成為以色列年輕人的一種習慣。以色列專家稱：「以前猶太人母親希望孩子成為律師，但現在每位母親都希望自己孩子創業。」

以色列特別注重高校學生的創業創新能力培養，支持每個大學成立自己的科技孵化器並進行資金資助，另外還成立了高校科研成果商業化中心。高校機構在商界也十分活躍，將實驗室研發出的技術成果、知識專利出售，或進行商業化運作。在大學教育中，以色列高校重視將科技創新與商貿管理、經濟、法學、文史哲等學科結合起來，體現出一種全面、系統、綜合的優勢。學校看上一個項目，要組織跨學科專家進行全面考察和評估。當然，也不是所有項目都能成功。比如希伯來大學的風險投資項目，失敗率大概是30%。但是，以色列高校既有鼓勵創新的政策舉措，也有寬容失敗的文化氛圍，允許師生大膽嘗試，也允許犯錯誤。以色列教育界的共識是：創新本身就伴隨著風險和挫折，因此要倡導理解失敗的風氣，對失敗者多一點包容，才能使他們取得突破。

在高等教育之外，以色列還大力發展成人業余教育以推動全民創新，並鼓勵成人學生選修社會發展所急需的高科技課程。隨著以色列高科技創業公司的不斷興起，每年高科技行業新增數千個崗位，因此，政府廣開渠道，為年齡較大的員工免費教授最新科技課程，讓他們填補高科技職位空缺。現在，以色列的中老年、退休人士取得創新成果的事例層出不窮，終身學習已蔚然成風。源源不斷的人才提供了源源不斷的創新動力，從而保證了民族的興盛與國家的繁榮進一步延續下去。

本文源自大科技*網路新說 2016年第11期雜志文章、歡迎廣大讀者關注我們大科技的微信號：hdkj1997

⑼ 求一個java五子棋的人機演算法- -所有都寫完了但是不會寫機器下法。

⑽ 有沒有一本書可以和《演算法設計與分析基礎》搭配使用的

《 Thinking in Java 》，這是我另外一本讀過了三分之二內容還希望不斷翻閱的書籍。這本書寫得很不錯，可以感受到作者是盡力去貼近讀者，講解清晰易懂，涉及比較全面，而且有不少在其它演算法書籍中從不曾講到的東西（比如演算法問題求解基礎，大量引人思考的謎題）。總體來說，可讀性很強，趣味性強，實用性尚可，在理論性和實用化之間進行了很好的平衡和折衷，有很好的啟發作用。如果你希望有一本容易理解的而又具備一定深度的演算法入門書籍，那麼，本書可算是上佳的首選。