物体数学算法
1. 数学算法
main()
{
long f1,f2;
int i;
f1=f2=1;
for(i=1;i<=20;i++)
{ printf("%12ld %12ld",f1,f2);
if(i%2==0) printf("\n");/*控制输出,每行四个*/
f1=f1+f2; /*前两个月加起来赋值给第三个月*/
f2=f1+f2; /*前两个月加起来赋值给第三个月*/
}
}
有一对兔子,从出生后第3个月起每个月都生一对兔子,小兔子长到第三个月后每个月又生一对兔子,假如兔子都不死,问每个月的兔子总数为多少?
斐波那契数列
斐波那契①是中世纪占主导地位的数学家之一,他在算术、代数和几何等方面多有贡献.他生于比萨的列奥纳多家族(1175—1250),是一位意大利海关设在南部非洲布吉亚的官员的儿子.由于他父亲的工作,使他得以游历了东方和阿拉伯的许多城市.而在这些地区,斐波那契熟练地掌握了印度—阿拉伯的十进制系统,该系统具有位置值并使用了零的符号.在那时,意大利仍然使用罗马数字进行计算.斐波那契看到了这种美丽的印度—阿拉伯数字的价值,并积极地提倡使用它们.公元1202年,他写了《算盘书》一书,这是一本广博的工具书,其中说明了怎样应用印度—阿拉伯数字,以及如何用它们进行加、减、乘、除计算和解题,此外还对代数和几何进行了进一步的探讨.意大利商人起初不愿意改变老的习惯,后来通过对阿拉伯数字不断地接触,加上斐波那契和其他数学家的工作,终使印度—阿拉伯数字系统得以在欧洲推广,并被缓慢地接受.
斐波那契数列——1,1,2,3,5,8,13,21,34,…
具有讽刺意味的是:斐波那契在今天的着名,是缘于一个数列.而这个数列则来自他的《算盘书》中一道并不出名的问题.他当时写这道题只是考虑作为一个智力练习.然而,到了19世纪,法国数学家E·卢卡斯出版了一部四卷本的有关娱乐数学方面的着作时,才把斐波那契的名字,加到该问题的解答和所出现的数列上去.
《算盘书》中引致斐波那契数列的问题是:
1)假定一个月大小的一对兔子(雄和雌的),对于繁殖还太年轻,但两个月大小的兔子便足够成熟.又假定从第二个月开始,每一个月它们都繁殖一对新的兔子(雄和雌的).
2)如果每一对兔子的繁殖都按上面说的同样的方式.试问,从开始起每个月有多少对兔子呢?
免子的对数
斐波那契数列的每一项,都等于它前两项的和.用公式表示为:
Fn=Fn-1+Fn-2.
那时,斐波那契并没有去研究这种数列的结果,从而他没有给出任何真正有意义的东西.一直到19世纪,当数学家们开始对这个数列感兴趣时,它的性质和它所触及的领域,才开始显现出来.
斐波那契数列出现在:
1)帕斯卡三角形,二项展开式和概率.
2)黄金比值突平鹁匦危?
3)自然和植物.
4)使人感兴趣的数学戏法.
5)数学恒等式
2. 5年级数学不规则物体的计算方法
把物体放进装有水的容器里
水体积的增量就是物体的体积
3. 物体的体积怎么算
规则的物体,比如正方体长方体圆柱体等,体积算法是Sh,也就是底面积×高
如果不规则物体,那就质量÷密度=体积
4. 超几何分布的数学期望和方差的算法
1、期望值计算公式:
E(X)=(n*M)/N [其中x是样本数,n为样本容量,M为样本总数,N为总体中的个体总数],求出均值,这就是超几何分布的数学期望值。
2、方差计算公式:
V(X)=X1^2*P1+X2^2*P2+...Xn^2*Pn-a^2 [这里设a为期望值]
(4)物体数学算法扩展阅读:
在统计学中,当估算一个变量的期望值时,一个经常用到的方法是重复测量此变量的值,然后用所得数据的平均值来作为此变量的期望值的估计。
在概率分布中,期望值和方差或标准差是一种分布的重要特征。
在经典力学中,物体重心的算法与期望值的算法十分近似。
当数据分布比较分散(即数据在平均数附近波动较大)时,各个数据与平均数的差的平方和较大,方差就较大;当数据分布比较集中时,各个数据与平均数的差的平方和较小。因此方差越大,数据的波动越大;方差越小,数据的波动就越小。
样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数叫做样本方差;样本方差的算术平方根叫做样本标准差。样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量,样本方差或样本标准差越大,样本数据的波动就越大。
5. 高二数学 算法的概念 在线等!!!!!!!!!!!!!
算法 参考出处:http://blog.csdn.net/ctu_85/archive/2008/05/11/2432736.aspx
一、什么是算法
算法是一系列解决问题的清晰指令,也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。算法常常含有重复的步骤和一些比较或逻辑判断。如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。
算法的时间复杂度是指算法需要消耗的时间资源。一般来说,计算机算法是问题规模n 的函数f(n),算法执行的时间的增长率与f(n) 的增长率正相关,称作渐进时间复杂度(Asymptotic Time Complexity)。时间复杂度用“O(数量级)”来表示,称为“阶”。常见的时间复杂度有: O(1)常数阶;O(log2n)对数阶;O(n)线性阶;O(n2)平方阶。
算法的空间复杂度是指算法需要消耗的空间资源。其计算和表示方法与时间复杂度类似,一般都用复杂度的渐近性来表示。同时间复杂度相比,空间复杂度的分析要简单得多。
[font class="Apple-style-span" style="font-weight: bold;" id="bks_etfhxykd"]算法 Algorithm [/font]
算法是在有限步骤内求解某一问题所使用的一组定义明确的规则。通俗点说,就是计算机解题的过程。在这个过程中,无论是形成解题思路还是编写程序,都是在实施某种算法。前者是推理实现的算法,后者是操作实现的算法。
一个算法应该具有以下五个重要的特征:
1、有穷性: 一个算法必须保证执行有限步之后结束;
2、确切性: 算法的每一步骤必须有确切的定义;
3、输入:一个算法有0个或多个输入,以刻画运算对象的初始情况,所谓0个输入是指算法本身定除了初始条件;
4、输出:一个算法有一个或多个输出,以反映对输入数据加工后的结果。没有输出的算法是毫无意义的;
5、可行性: 算法原则上能够精确地运行,而且人们用笔和纸做有限次运算后即可完成。
算法的设计要求
1)正确性(Correctness)
有4个层次:
A.程序不含语法错误;
B.程序对几组输入数据能够得出满足规格要求的结果;
C.程序对精心选择的、典型的、苛刻的、带有刁难性的几组输入数据能够得出满足规格要求的结果;
D.程序对一切合法的输入数据都能产生满足规格要求的结果。
2)可读性(Readability)
算法的第一目的是为了阅读和交流;
可读性有助于对算法的理解;
可读性有助于对算法的调试和修改。
3)高效率与低存储量
处理速度快;存储容量小
时间和空间是矛盾的、实际问题的求解往往是求得时间和空间的统一、折中。
算法的描述 算法的描述方式(常用的)
算法描述 自然语言
流程图 特定的表示算法的图形符号
伪语言 包括程序设计语言的三大基本结构及自然语言的一种语言
类语言 类似高级语言的语言,例如,类PASCAL、类C语言。
算法的评价 算法评价的标准:时间复杂度和空间复杂度。
1)时间复杂度 指在计算机上运行该算法所花费的时间。用“O(数量级)”来表示,称为“阶”。
常见的时间复杂度有: O(1)常数阶;O(logn)对数阶;O(n)线性阶;O(n^2)平方阶
2)空间复杂度 指算法在计算机上运行所占用的存储空间。度量同时间复杂度。
时间复杂度举例
(a) X:=X+1 ; O(1)
(b) FOR I:=1 TO n DO
X:= X+1; O(n)
(c) FOR I:= 1 TO n DO
FOR J:= 1 TO n DO
X:= X+1; O(n^2)
“算法”一词最早来自公元 9世纪 波斯数学家比阿勒·霍瓦里松的一本影响深远的着作《代数对话录》。20世纪的 英国 数学家 图灵 提出了着名的图灵论点,并抽象出了一台机器,这台机器被我们称之为 图灵机 。图灵的思想对算法的发展起到了重要的作用。
算法是 计算机 处理信息的本质,因为 计算机程序 本质上是一个算法,告诉计算机确切的步骤来执行一个指定的任务,如计算职工的薪水或打印学生的成绩单。 一般地,当算法在处理信息时,数据会从输入设备读取,写入输出设备,可能保存起来以供以后使用。
这是算法的一个简单的例子。
我们有一串随机数列。我们的目的是找到这个数列中最大的数。如果将数列中的每一个数字看成是一颗豆子的大小 可以将下面的算法形象地称为“捡豆子”:
首先将第一颗豆子(数列中的第一个数字)放入口袋中。
从第二颗豆子开始检查,直到最后一颗豆子。如果正在检查的豆子比口袋中的还大,则将它捡起放入口袋中,同时丢掉原先的豆子。 最后口袋中的豆子就是所有的豆子中最大的一颗。
下面是一个形式算法,用近似于 编程语言 的 伪代码 表示
给定:一个数列“list",以及数列的长度"length(list)" largest = list[1] for counter = 2 to length(list): if list[counter] > largest: largest = list[counter] print largest
符号说明:
= 用于表示赋值。即:右边的值被赋予给左边的变量。
List[counter] 用于表示数列中的第 counter 项。例如:如果 counter 的值是5,那么 List[counter] 表示数列中的第5项。
<= 用于表示“小于或等于”。
二、算法设计的方法
1.递推法
递推法是利用问题本身所具有的一种递推关系求问题解的一种方法。设要求问题规模为N的解,当N=1时,解或为已知,或能非常方便地得到解。能采用递推法构造算法的问题有重要的递推性质,即当得到问题规模为i-1的解后,由问题的递推性质,能从已求得的规模为1,2,…,i-1的一系列解,构造出问题规模为I的解。这样,程序可从i=0或i=1出发,重复地,由已知至i-1规模的解,通过递推,获得规模为i的解,直至得到规模为N的解。
【问题】 阶乘计算
问题描述:编写程序,对给定的n(n≤100),计算并输出k的阶乘k!(k=1,2,…,n)的全部有效数字。
由于要求的整数可能大大超出一般整数的位数,程序用一维数组存储长整数,存储长整数数组的每个元素只存储长整数的一位数字。如有m位成整数N用数组a[ ]存储:
N=a[m]×10m-1+a[m-1]×10m-2+ … +a[2]×101+a[1]×100
并用a[0]存储长整数N的位数m,即a[0]=m。按上述约定,数组的每个元素存储k的阶乘k!的一位数字,并从低位到高位依次存于数组的第二个元素、第三个元素……。例如,5!=120,在数组中的存储形式为:
3 0 2 1 ……
首元素3表示长整数是一个3位数,接着是低位到高位依次是0、2、1,表示成整数120。
计算阶乘k!可采用对已求得的阶乘(k-1)!连续累加k-1次后求得。例如,已知4!=24,计算5!,可对原来的24累加4次24后得到120。细节见以下程序。
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
......
2.递归
递归是设计和描述算法的一种有力的工具,由于它在复杂算法的描述中被经常采用,为此在进一步介绍其他算法设计方法之前先讨论它。
能采用递归描述的算法通常有这样的特征:为求解规模为N的问题,设法将它分解成规模较小的问题,然后从这些小问题的解方便地构造出大问题的解,并且这些规模较小的问题也能采用同样的分解和综合方法,分解成规模更小的问题,并从这些更小问题的解构造出规模较大问题的解。特别地,当规模N=1时,能直接得解。
【问题】 编写计算斐波那契(Fibonacci)数列的第n项函数fib(n)。
斐波那契数列为:0、1、1、2、3、……,即:
fib(0)=0;
fib(1)=1;
fib(n)=fib(n-1)+fib(n-2) (当n>1时)。
写成递归函数有:
int fib(int n)
{ if (n==0) return 0;
if (n==1) return 1;
if (n>1) return fib(n-1)+fib(n-2);
}
递归算法的执行过程分递推和回归两个阶段。在递推阶段,把较复杂的问题(规模为n)的求解推到比原问题简单一些的问题(规模小于n)的求解。例如上例中,求解fib(n),把它推到求解fib(n-1)和fib(n-2)。也就是说,为计算fib(n),必须先计算fib(n-1)和fib(n-2),而计算fib(n-1)和fib(n-2),又必须先计算fib(n-3)和fib(n-4)。依次类推,直至计算fib(1)和fib(0),分别能立即得到结果1和0。在递推阶段,必须要有终止递归的情况。例如在函数fib中,当n为1和0的情况。
在回归阶段,当获得最简单情况的解后,逐级返回,依次得到稍复杂问题的解,例如得到fib(1)和fib(0)后,返回得到fib(2)的结果,……,在得到了fib(n-1)和fib(n-2)的结果后,返回得到fib(n)的结果。
在编写递归函数时要注意,函数中的局部变量和参数知识局限于当前调用层,当递推进入“简单问题”层时,原来层次上的参数和局部变量便被隐蔽起来。在一系列“简单问题”层,它们各有自己的参数和局部变量。
由于递归引起一系列的函数调用,并且可能会有一系列的重复计算,递归算法的执行效率相对较低。当某个递归算法能较方便地转换成递推算法时,通常按递推算法编写程序。例如上例计算斐波那契数列的第n项的函数fib(n)应采用递推算法,即从斐波那契数列的前两项出发,逐次由前两项计算出下一项,直至计算出要求的第n项。
【问题】 组合问题
问题描述:找出从自然数1、2、……、n中任取r个数的所有组合。例如n=5,r=3的所有组合为: (1)5、4、3 (2)5、4、2 (3)5、4、1
(4)5、3、2 (5)5、3、1 (6)5、2、1
(7)4、3、2 (8)4、3、1 (9)4、2、1
(10)3、2、1
分析所列的10个组合,可以采用这样的递归思想来考虑求组合函数的算法。设函数为void comb(int m,int k)为找出从自然数1、2、……、m中任取k个数的所有组合。当组合的第一个数字选定时,其后的数字是从余下的m-1个数中取k-1数的组合。这就将求m个数中取k个数的组合问题转化成求m-1个数中取k-1个数的组合问题。设函数引入工作数组a[ ]存放求出的组合的数字,约定函数将确定的k个数字组合的第一个数字放在a[k]中,当一个组合求出后,才将a[ ]中的一个组合输出。第一个数可以是m、m-1、……、k,函数将确定组合的第一个数字放入数组后,有两种可能的选择,因还未去顶组合的其余元素,继续递归去确定;或因已确定了组合的全部元素,输出这个组合。细节见以下程序中的函数comb。
【程序】
# include <stdio.h>
# define MAXN 100
int a[MAXN];
void comb(int m,int k)
{ int i,j;
for (i=m;i>=k;i--)
{ a[k]=i;
if (k>1)
comb(i-1,k-1);
else
{ for (j=a[0];j>0;j--)
printf(“%4d”,a[j]);
printf(“\n”);
}
}
}
void main()
{ a[0]=3;
comb(5,3);
}
3.回溯法
回溯法也称为试探法,该方法首先暂时放弃关于问题规模大小的限制,并将问题的候选解按某种顺序逐一枚举和检验。当发现当前候选解不可能是解时,就选择下一个候选解;倘若当前候选解除了还不满足问题规模要求外,满足所有其他要求时,继续扩大当前候选解的规模,并继续试探。如果当前候选解满足包括问题规模在内的所有要求时,该候选解就是问题的一个解。在回溯法中,放弃当前候选解,寻找下一个候选解的过程称为回溯。扩大当前候选解的规模,以继续试探的过程称为向前试探。
【问题】 组合问题
问题描述:找出从自然数1,2,…,n中任取r个数的所有组合。
采用回溯法找问题的解,将找到的组合以从小到大顺序存于a[0],a[1],…,a[r-1]中,组合的元素满足以下性质:
(1) a[i+1]>a,后一个数字比前一个大;
(2) a-i<=n-r+1。
按回溯法的思想,找解过程可以叙述如下:
首先放弃组合数个数为r的条件,候选组合从只有一个数字1开始。因该候选解满足除问题规模之外的全部条件,扩大其规模,并使其满足上述条件(1),候选组合改为1,2。继续这一过程,得到候选组合1,2,3。该候选解满足包括问题规模在内的全部条件,因而是一个解。在该解的基础上,选下一个候选解,因a[2]上的3调整为4,以及以后调整为5都满足问题的全部要求,得到解1,2,4和1,2,5。由于对5不能再作调整,就要从a[2]回溯到a[1],这时,a[1]=2,可以调整为3,并向前试探,得到解1,3,4。重复上述向前试探和向后回溯,直至要从a[0]再回溯时,说明已经找完问题的全部解。按上述思想写成程序如下:
【程序】
# define MAXN 100
int a[MAXN];
void comb(int m,int r)
{ int i,j;
i=0;
a=1;
do {
if (a-i<=m-r+1
{ if (i==r-1)
{ for (j=0;j<r;j++)
printf(“%4d”,a[j]);
printf(“\n”);
}
a++;
continue;
}
else
{ if (i==0)
return;
a[--i]++;
}
} while (1)
}
main()
{ comb(5,3);
}
4.贪婪法
贪婪法是一种不追求最优解,只希望得到较为满意解的方法。贪婪法一般可以快速得到满意的解,因为它省去了为找最优解要穷尽所有可能而必须耗费的大量时间。贪婪法常以当前情况为基础作最优选择,而不考虑各种可能的整体情况,所以贪婪法不要回溯。
例如平时购物找钱时,为使找回的零钱的硬币数最少,不考虑找零钱的所有各种发表方案,而是从最大面值的币种开始,按递减的顺序考虑各币种,先尽量用大面值的币种,当不足大面值币种的金额时才去考虑下一种较小面值的币种。这就是在使用贪婪法。这种方法在这里总是最优,是因为银行对其发行的硬币种类和硬币面值的巧妙安排。如只有面值分别为1、5和11单位的硬币,而希望找回总额为15单位的硬币。按贪婪算法,应找1个11单位面值的硬币和4个1单位面值的硬币,共找回5个硬币。但最优的解应是3个5单位面值的硬币。
【问题】 装箱问题
问题描述:装箱问题可简述如下:设有编号为0、1、…、n-1的n种物品,体积分别为v0、v1、…、vn-1。将这n种物品装到容量都为V的若干箱子里。约定这n种物品的体积均不超过V,即对于0≤i<n,有0<vi≤V。不同的装箱方案所需要的箱子数目可能不同。装箱问题要求使装尽这n种物品的箱子数要少。
若考察将n种物品的集合分划成n个或小于n个物品的所有子集,最优解就可以找到。但所有可能划分的总数太大。对适当大的n,找出所有可能的划分要花费的时间是无法承受的。为此,对装箱问题采用非常简单的近似算法,即贪婪法。该算法依次将物品放到它第一个能放进去的箱子中,该算法虽不能保证找到最优解,但还是能找到非常好的解。不失一般性,设n件物品的体积是按从大到小排好序的,即有v0≥v1≥…≥vn-1。如不满足上述要求,只要先对这n件物品按它们的体积从大到小排序,然后按排序结果对物品重新编号即可。装箱算法简单描述如下:
{ 输入箱子的容积;
输入物品种数n;
按体积从大到小顺序,输入各物品的体积;
预置已用箱子链为空;
预置已用箱子计数器box_count为0;
for (i=0;i<n;i++)
{ 从已用的第一只箱子开始顺序寻找能放入物品i 的箱子j;
if (已用箱子都不能再放物品i)
{ 另用一个箱子,并将物品i放入该箱子;
box_count++;
}
else
将物品i放入箱子j;
}
}
上述算法能求出需要的箱子数box_count,并能求出各箱子所装物品。下面的例子说明该算法不一定能找到最优解,设有6种物品,它们的体积分别为:60、45、35、20、20和20单位体积,箱子的容积为100个单位体积。按上述算法计算,需三只箱子,各箱子所装物品分别为:第一只箱子装物品1、3;第二只箱子装物品2、4、5;第三只箱子装物品6。而最优解为两只箱子,分别装物品1、4、5和2、3、6。
若每只箱子所装物品用链表来表示,链表首结点指针存于一个结构中,结构记录尚剩余的空间量和该箱子所装物品链表的首指针。另将全部箱子的信息也构成链表。以下是按以上算法编写的程序。
}
5.分治法
任何一个可以用计算机求解的问题所需的计算时间都与其规模N有关。问题的规模越小,越容易直接求解,解题所需的计算时间也越少。例如,对于n个元素的排序问题,当n=1时,不需任何计算;n=2时,只要作一次比较即可排好序;n=3时只要作3次比较即可,…。而当n较大时,问题就不那么容易处理了。要想直接解决一个规模较大的问题,有时是相当困难的。
分治法的设计思想是,将一个难以直接解决的大问题,分割成一些规模较小的相同问题,以便各个击破,分而治之。
如果原问题可分割成k个子问题(1<k≤n),且这些子问题都可解,并可利用这些子问题的解求出原问题的解,那么这种分治法就是可行的。由分治法产生的子问题往往是原问题的较小模式,这就为使用递归技术提供了方便。在这种情况下,反复应用分治手段,可以使子问题与原问题类型一致而其规模却不断缩小,最终使子问题缩小到很容易直接求出其解。这自然导致递归过程的产生。分治与递归像一对孪生兄弟,经常同时应用在算法设计之中,并由此产生许多高效算法。
分治法所能解决的问题一般具有以下几个特征:
(1)该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决;
(2)该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题,即该问题具有最优子结构性质;
(3)利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解;
(4)该问题所分解出的各个子问题是相互独立的,即子问题之间不包含公共的子子问题。
上述的第一条特征是绝大多数问题都可以满足的,因为问题的计算复杂性一般是随着问题规模的增加而增加;第二条特征是应用分治法的前提,它也是大多数问题可以满足的,此特征反映了递归思想的应用;第三条特征是关键,能否利用分治法完全取决于问题是否具有第三条特征,如果具备了第一条和第二条特征,而不具备第三条特征,则可以考虑贪心法或动态规划法。第四条特征涉及到分治法的效率,如果各子问题是不独立的,则分治法要做许多不必要的工作,重复地解公共的子问题,此时虽然可用分治法,但一般用动态规划法较好。
分治法在每一层递归上都有三个步骤:
(1)分解:将原问题分解为若干个规模较小,相互独立,与原问题形式相同的子问题;
(2)解决:若子问题规模较小而容易被解决则直接解,否则递归地解各个子问题;
(3)合并:将各个子问题的解合并为原问题的解。
6.动态规划法
经常会遇到复杂问题不能简单地分解成几个子问题,而会分解出一系列的子问题。简单地采用把大问题分解成子问题,并综合子问题的解导出大问题的解的方法,问题求解耗时会按问题规模呈幂级数增加。
为了节约重复求相同子问题的时间,引入一个数组,不管它们是否对最终解有用,把所有子问题的解存于该数组中,这就是动态规划法所采用的基本方法。以下先用实例说明动态规划方法的使用。
【问题】 求两字符序列的最长公共字符子序列
问题描述:字符序列的子序列是指从给定字符序列中随意地(不一定连续)去掉若干个字符(可能一个也不去掉)后所形成的字符序列。令给定的字符序列X=“x0,x1,…,xm-1”,序列Y=“y0,y1,…,yk-1”是X的子序列,存在X的一个严格递增下标序列<i0,i1,…,ik-1>,使得对所有的j=0,1,…,k-1,有xij=yj。例如,X=“ABCBDAB”,Y=“BCDB”是X的一个子序列。
考虑最长公共子序列问题如何分解成子问题,设A=“a0,a1,…,am-1”,B=“b0,b1,…,bm-1”,并Z=“z0,z1,…,zk-1”为它们的最长公共子序列。不难证明有以下性质:
(
6. 物体的质量是如何计算的
质量是物理物体的一种属性,也是衡量物体对加速度抵抗程度的指标。人们可以把一个物体的质量看作是组成该物体的物理“物质”的量。
例如,假设我们对一个金属立方体施加748牛的力,我们测量它的加速度为21m/s2。这个金属立方体的质量是多少?我们可以用力的大小除以加速度的大小来计算质量
m=F/a
m=(748N)/(21m/s2)≈35.62 kg
所以我们知道这个金属立方体的质量一定是35.62千克。
从重量严格地说,重量和质量是两个不同的东西。在英语中,“重量”和“质量”是同义词,但它们在物理科学中有不同的含义。质量是一个不变的属性,不会因位置而改变。重量是作用在一个大质量物体上的引力场强度的量度。由于引力场强度是不同的,也就是说,月球的引力场强度比地球弱,物体的重量在不同的环境中也会不同。
质量和重量之间的关系由W = mg给出,其中g是重力加速度的测量值。g的准确值随位置的不同而不同。在地球上,g的值约为9.81 m/s2,而在月球上,g约为1.6 m/s2。表达式W=mg以牛顿表示重量,而日常对重量的理解是以磅(磅)表示的,从牛顿到磅的换算率约为1 N=0.22磅。
例如,在g=9.81 m/s2的地球表面,一个50公斤的物体的重量是:
W=(50kg)(9.81m/s2)=490.5N
同样地,如果我们知道一个物体的重量,我们就可以反过来算出它的质量。假设一个物体在地球上重180磅,我们可以这样计算物体的质量:
180lbs(1N/0.22lbs)=818.18N
818.18N=m(9.81m/s2)
m=818.18N/(9.81m/s2)≈83.4 kg
所以一个180磅重的物体在地球上的质量大约是84.3千克。
7. 数学建模的十大算法
1、蒙特卡罗算法(该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,
同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必用的方法)
2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(比赛中通常会遇到大量的数据需要处理,
而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用Matlab作为工具)
3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题(建模竞赛大多数问题属于最优化问题,
很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通常使用Lindo、Lingo软件实现)
4、图论算法(这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,
涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备)
5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法(这些算法是算法设计中比较常用的方法,很多场合可以用到竞赛中)
6、最优化理论的三大非经典算法:模拟退火法、神经网络、遗传算法
(这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法,对于有些问题非常有帮助,
但是算法的实现比较困难,需慎重使用)
7、网格算法和穷举法(网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛题中有应用,
当重点讨论模型本身而轻视算法的时候,可以使用这种暴力方案,最好使用一些高级语言作为编程工具)
8、一些连续离散化方法(很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计算机只认的是离散的数据,因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的)
9、数值分析算法(如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那一些数值分析中常用的算法比
如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用)
10、图象处理算法(赛题中有一类问题与图形有关,即使与图形无关,论文中也应该要不乏图片的,
这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题,通常使用Matlab进行处理)
8. 数学的各种算法
算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。
算法中的指令描述的是一个计算,当其运行时能从一个初始状态和(可能为空的)初始输入开始,经过一系列有限而清晰定义的状态,最终产生输出并停止于一个终态。一个状态到另一个状态的转移不一定是确定的。随机化算法在内的一些算法,包含了一些随机输入。
形式化算法的概念部分源自尝试解决希尔伯特提出的判定问题,并在其后尝试定义有效计算性或者有效方法中成形。这些尝试包括库尔特·哥德尔、Jacques Herbrand和斯蒂芬·科尔·克莱尼分别于1930年、1934年和1935年提出的递归函数,阿隆佐·邱奇于1936年提出的λ演算,1936年Emil Leon Post的Formulation 1和艾伦·图灵1937年提出的图灵机。即使在当前,依然常有直觉想法难以定义为形式化算法的情况。
一个算法应该具有以下五个重要的特征:
有穷性
(Finiteness)
算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止;
确切性
(Definiteness)
算法的每一步骤必须有确切的定义;
输入项
(Input)
一个算法有0个或多个输入,以刻画运算对象的初始情况,所谓0个输入是指算法本身定出了初始条件;
输出项
(Output)
一个算法有一个或多个输出,以反映对输入数据加工后的结果。没有输出的算法是毫无意义的;
可行性
(Effectiveness)
算法中执行的任何计算步骤都是可以被分解为基本的可执行的操作步,即每个计算步都可以在有限时间内完成(也称之为有效性)。
一、数据对象的运算和操作:计算机可以执行的基本操作是以指令的形式描述的。一个计算机系统能执行的所有指令的集合,成为该计算机系统的指令系统。一个计算机的基本运算和操作有如下四类:[1]
1.算术运算:加减乘除等运算
2.逻辑运算:或、且、非等运算
3.关系运算:大于、小于、等于、不等于等运算
4.数据传输:输入、输出、赋值等运算[1]
二、算法的控制结构:一个算法的功能结构不仅取决于所选用的操作,而且还与各操作之间的执行顺序有关。
算法可大致分为基本算法、数据结构的算法、数论与代数算法、计算几何的算法、图论的算法、动态规划以及数值分析、加密算法、排序算法、检索算法、随机化算法、并行算法,厄米变形模型,随机森林算法。
算法可以宏泛地分为三类:
一、有限的,确定性算法 这类算法在有限的一段时间内终止。他们可能要花很长时间来执行指定的任务,但仍将在一定的时间内终止。这类算法得出的结果常取决于输入值。
二、有限的,非确定算法 这类算法在有限的时间内终止。然而,对于一个(或一些)给定的数值,算法的结果并不是唯一的或确定的。
三、无限的算法 是那些由于没有定义终止定义条件,或定义的条件无法由输入的数据满足而不终止运行的算法。通常,无限算法的产生是由于未能确定的定义终止条件。
希望我能帮助你解疑释惑。