n^k 求和公式推導
在高中的時候,我們就已經知道
但是我們並不知道i ^ 4 , i ^ 5...的求和公式。
今天在組合數學中學習了查分序列,這些求和公式就會計算了。如下:
其中( n)
(m)
代表的是從n中選取m的方法數。是高中時的C(n, m)
只要是n的多項式都可以算。
相關推薦
n^k 求和公式推導
在高中的時候,我們就已經知道 但是我們並不知道i ^ 4 , i ^ 5...的求和公式。 今天在組合數學中學習了查分序列,這些求和公式就會計算了。如下: 其中( n) (m) 代表的是從n中選取m的方法數。是高中時的C(n, m) 只要是n的多項式
1*1+2*2+...n*n和1*1*1+2*2*2+...+n*n*n和公式推導
首先推導1*1+2*2+...n*n=(n*(2n+1)*(n+1))/6; 易知道(n+1)*(n+1)*(n+1)=n*n*n+3*n*n+3*n+1 (n+1)*(n+1)*(n+1)-n*n*n=3*n*n+3*n+1 n * n * n - (n - 1)*
n階乘後面0的個數+組合數學結果0的個數舉例+公式推導
先掛上一題,用作例子。 (n!%(10^k))==0. 已知n,求能使上式成立的k的最大值。 例如 5!= 120 有1個0,10!= 3628800 ,有2個0。 很明顯,階乘中所有數的因
求和(數學公式推導、取餘運算)
1275: 求和 Time Limit:1000MS Memory Limit:65536KB Total Submit:12 Accepted:3 Page View:28 S
HDU 2114 Calculate S(n)(立方階求和公式)
Calculate S(n) Time Limit: 10000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)
K:劍指offer-56 題解 誰說數位電路的知識不能用到演算法中?從次數統計到數位電路公式推導,一文包你全懂
前言: 本題解整理了一位大佬在leetcode中的程式碼的方法,該博文致力於讓所有人都能夠能夠看懂該方法。為此,本題解將從統計數字出現次數的解題方式開始講起,再推匯出逐位統計的解題方式,期望以循序漸進的方式得出最終程式碼的思想。 相關知識關鍵字: 二進位制、位運算、真值表、邏輯表示式、狀態機 題目: 劍指of
POJ 2140 Herd Sums 公式推導
cpp true typedef 因數 固定 ostream highlight ring sum 題意:給出n<=1e7 求有多少個連續數之和等於k x+x+1+....x+k=n (k+1)k/2+(k+1)x=n (k+1)k+(k+1)2x=2*n (k
vijos - P1543極值問題(斐波那契數列 + 公式推導 + python)
找到 span add gin python3 abi pri n) fill P1543極值問題 Accepted 標簽:[顯示標簽] 背景 小銘的數學之旅2。 描寫敘述 已知m、n為整數,且滿足下列兩個條件: ①
vijos - P1302連續自然數和 (公式推導 + python)
.net ble tags ucid stat down bsp z-index fontsize P1302連續自然數和 Accepted 標簽:[顯示標簽] 描寫敘述 對一個給定的自然數M,求出所有的連續的自然數段(連續個數大於1)
解釋一下核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis, KPCA)的公式推導過程(轉載)
線性不可分 itl 專註 out center forest 測試 重要 原因 KPCA,中文名稱”核主成分分析“,是對PCA算法的非線性擴展,言外之意,PCA是線性的,其對於非線性數據往往顯得無能為力,例如,不同人之間的人臉圖像,肯定存在非線性關系,自己做的基於ORL數據
HDU 4704 Sum(隔板原理+組合數求和公式+費馬小定理+快速冪)
ace php 模板 erl char printf 證明 style ron 題目傳送:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4704 Problem Description Sample Input 2 Sam
求解多邊形面積2S= Σ【Xi (Yi+1-Yi-1)】,(i屬於1~n),公式解析及編程實現
poi logs 驗證 地圖 class view hide 對比 turn yogurt今天要個大家分享一個基礎的二維空間多邊形面積求算方法,主要也是為了下一篇《橢球體上某區域面積的求算,及Albers投影與墨卡托投影後該區域面積對比》打一個基礎。關於投影的相關過
SVM公式推導筆記
svm width org sin .org 參考資料 zhang www http 參考資料: 對偶函數-http://blog.pluskid.org/?p=702 KTT和拉格朗日乘子-http://www.cnblogs.com/zhangchaoyan
反向傳播算法(過程及公式推導)
不能 簡化 會有 geo 之前 代碼 求和 不同 eof 一、反向傳播的由來 在我們開始DL的研究之前,需要把ANN—人工神經元網絡以及bp算法做一個簡單解釋。關於ANN的結構,我不再多說,網上有大量的學習資料,主要就是搞清一些名詞:輸入層/輸入神經元,輸出層/輸出神經元,
機器學習之支持向量機(一):支持向量機的公式推導
根據 監督式 art 通用 利用 哪些 這就是 在線 方法 註:關於支持向量機系列文章是借鑒大神的神作,加以自己的理解寫成的;若對原作者有損請告知,我會及時處理。轉載請標明來源。 序: 我在支持向量機系列中主要講支持向量機的公式推導,第一部分講到推出拉格朗日對偶函數的對偶因
L1-9 N個數求和
n) 判斷 整數 str 要求 只有一個 因數 個數 整型 本題的要求很簡單,就是求N個數字的和。麻煩的是,這些數字是以有理數“分子/分母”的形式給出的,你輸出的和也必須是有理數的形式。 輸入格式: 輸入第一行給出一個正整數N(<=100)。隨後一行按格式“a1/
最速降線問題公式推導
關系 工作 第一個 int sub dash calc quad 證明 以前對物理特別感興趣的時候就專門研究過一段時間的變分法,記得當時閱讀了一本十分不錯的書籍,其作者名挺有趣的—老大中先生的《變分法基礎》(真的很不錯的一本講變分法的書,有興趣的同學可以去看
機器學習 LR中的參數叠代公式推導——極大似然和梯度下降
jpg blog 我們 應該 圖片 最大似然 gpo 機器學習實戰 pos 機器學習 LR中的參數叠代公式推導——極大似然和梯度下降 Logistic本質上是一個基於條件概率的判別模型(DiscriminativeModel)。
線性回歸 及 正則化 公式推導
tail 損失函數 csdn .net net nbsp art 公式推導 模型 基礎公式: ?BA/?A = BT ?ATB/?A = B ?ATBA/?A = 2BA 模型函數: hθ(x) = xθ 無正則化損失函數: J(θ) = 1/2(Xθ-Y)2
點到超平面距離公式 推導
idt ima .net || mage sub detail eight 技術 公式: d = |wx0 + b|/||w||2 推導: 參考文獻: https://blog.csdn.net/yutao03081/article/details/7