文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

菜鸟的数学建模之路（一）：最短路径算法「建议收藏」

（2）二维矩阵M（nxn），距离矩阵，连通的结点间即为距离，不连通的结点间为正无穷，和 自己的距离为0； （3）一维矩阵pb（1xn），若第i点已找到最短路径，则pb（i）=1，否则等于0，对于初始结点...% （2）二维矩阵M（nxn），距离矩阵，连通的结点间即为距离，不连通的结点间为正无穷，和自己的距离为0； % （3）一维矩阵pb（1xn），若第i点已找到最短路径，则pb（i）=1，否则等于0，...对于初始结点，pb=1； % （4）距离矩阵d（1xn），若第i点已找到最短路径，则的d（i）=最短距离，否则为0，初始结点d=0； % （5）上一结点矩阵path（1xn)，若第i点找到了最短路径...6; %设置矩阵大小 temp=1; %设置起始点 pb(1:length(m))=0;pb(temp)=1;%求出最短路径的点为1，未求出的为0 % 或者pb = [1,0,0,0,0,0];...该函数使用方法： % % 输入：距离矩阵d，一个路由矩阵r % % 输出：d:任意顶点之间的最短路径的距离集合 % % r:最终路径的点的集合 % % % % % % % % % % % %

88520
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    最短路径Dijkstra算法原理及Matlab实现「建议收藏」

    二维矩阵M（nxn），距离矩阵，连通的结点间即为距离，不连通的结点间为正无穷，和自己的距离为0； 一维矩阵pb（1xn），若第i点已找到最短路径，则fp（i）=1，否则等于0，对于初始结点，fp...=1； 距离矩阵d（1xn），若第i点已找到最短路径，则的d（i）=最短距离，否则为0，初始结点d=0； 上一结点矩阵path（1xn)，若第i点找到了最短路径，则path存放这一条最短路径的前一个结点...如果有多个相同的最短距离，任取其中一个。...最终最短路径即距离如下图 附上代码： clc;clear; n=6; %设置矩阵大小 temp=1; %设置起始点 m=zeros(6);%定义n阶零矩阵 m(1,2)=1;m(1,6)=...pb(temp)=1;%求出最短路径的点为1，未求出的为0 d(1:length(m))=0;%存放各点的最短距离 path(1:length(m))=0;%存放各点最短路径的上一点标号 while sum

    98210

    【趣学C语言和数据结构100例】11-15

    【趣学C语言和数据结构100例】问题描述11.求一个 3x3 的整型矩阵对角线元素之和。（扩展）输入 n，求一个 nxn 的整型矩阵对角线元素之和。...对于 nxn 的整型矩阵，先判断n为奇数还是偶数：n为奇数，对角线元素之和为正对角线+副对角线-a[n/2][n/2]n为偶数，对角线元素之和为正对角线+副对角线12.有序数组进行插入for循环遍历，从后往前...（因为数组最后一位为空），检查当前元素是否大于输入的数 num，如果大于，则将当前元素向后移动一位（ array[i+1] = array[i];）。...注意：跳出循环时，输入的数未插入，故加一步array[i + 1] = num。...（扩展）.输入n,求一个 nxn 的整型矩阵对角线元素之和。

    6610

    xmuC语言程序实践week 1 大作业

    其中一个nxn的矩阵除m的余数得到的仍是一个nxn的矩阵，这个矩阵的每一个元素是原矩阵对应位置上的数除m的余数。 　　...其中I表示单位矩阵。 　　若b为偶数，则A^b%m=(A^(b/2)%m)^2%m，即先把A乘b/2次方对m求余，然后再平方后对m求余。 　　...这种方法速度较快，请使用这种方法计算A^b%m，其中A是一个2x2的矩阵，m不大于10000。 输入 输入描述: 　　输入第一行包含两个整数b, m，第二行和第三行每行两个整数，为矩阵A。...{ int m[101][101]; }; int n,b,m; //n*n方阵 A，求矩阵A^b%m Mat a,e; //a是输入的矩阵，e是输出的矩阵 Mat Mul(Mat x,Mat...3*m)->矩阵快速幂o(n^3logm) 矩阵相乘有个o(n^2.7)的听说 ac截图，没办法，作业要这个 ?

    35430

    JAX 中文文档（十三）

    如果未提供 n，则使用由 axis 指定的轴上的输入长度。 axis (int, optional) – 计算 FFT 的轴。如果未给出，则使用最后一个轴。...如果输入比这个短，则用零填充。如果未提供 n，则取为2*(m-1)，其中 m 是由轴指定的输入的长度。 axis（int，可选） – 计算 FFT 的轴。如果未指定，则使用最后一个轴。...转换轴的长度为 n，如果未提供 n，则为2*m - 2，其中 m 是输入的转换轴的长度。...如果输入短于此，则用零填充。如果未给出 n，则取 2*(m-1)，其中 m 是由轴指定的输入的长度。 axis (int, optional) – 计算逆 FFT 的轴。...转换后的轴的长度为 n，或者如果未给出 n，则为 2*(m-1)，其中 m 是输入的转换轴的长度。要获得奇数个输出点，必须指定 n。

    34510

    800道面试题和43道JAVA算法数据结构面试题

    例如，如果输入长度为7的数组{2,3,1,0,2,5,3}，那么对应的输出是重复的数字2或者3。...序列内按照从小至大的顺序，序列间按照开始数字从小到大的顺序 15、题目： 有一副由NxN矩阵表示的图像，这里每个像素用一个int表示，请编写一个算法，在不占用额外内存空间的情况下(即不使用缓存矩阵)，将图像顺时针旋转...给定一个NxN的矩阵，和矩阵的阶数N,请返回旋转后的NxN矩阵,保证N小于等于500，图像元素小于等于256。...给定一个int数组A及数组的大小n，请返回一个int数组，代表每个元素比他大的下一个元素,若不存在则为-1。保证数组中元素均为正整数。...37、题目： 有两个32位整数n和m，请编写算法将m的二进制数位插入到n的二进制的第j到第i位,其中二进制的位数从低位数到高位且以0开始。

    1.2K50

    用Numpy搭建神经网络第二期：梯度下降法的实现

    梯度下降：迭代求解模型参数值 最简单的神经网络包含三个要素，输入层，隐藏层以及输出层。关于其工作机理其完全可以类比成一个元函数：Y=W*X+b。即输入数据X，得到输出Y。...+θnxn，其中wi(i=0，1，2...n）为模型参数，xi（i=0，1，2...n）为每个样本的n个特征值。这个表示可以简化，我们增加一个特征x0=1，这样h(xo，x1，....+θnxn。...梯度下降法的矩阵方式描述 对应上面的线性函数，其矩阵表达式为: ? 损失函数表达式为： ? 其中Y为样本的输出向量。 梯度表达公式为： ? 还是用线性回归的例子来描述具体的算法过程。...grad的求取是根据梯度下降的矩阵求解公式。

    55630

    贝叶斯决策理论（数学部分）

    它叫Variance-Covariance Matrix， 也叫Dispersion Matrix，是一个nxn的矩阵，它的逆$\Sigma^{-1}$也是一个nxn的矩阵。...（这里协方差矩阵和矩阵的逆还有矩阵的转置，也要在附录里温习）ok，回归正题，这个determinant of sigma可能是0也可能是负数，但是如果是负数，1/2次方就会很难计算，因为它会得到一个非常复杂的数...$$P(red|A) = P(red \& A) / P(A) = (20 / 300) / (120 / 300) = 1/6$$ 那么，红色里面来自A的概率是多少呢？...Matrix inverse 在线性代数中，如果一个nxn的方阵A存在一个nxn的方阵B使其满足 $$AB=BA=I_n$$ 则称A为可逆矩阵，B是A的逆。...$I_n$是nxn的Identity Matrix，也被含糊地称为Unit Matrix，单位矩阵，对角线是1，其余是0。

    61330

    图神经网络原理解析及代码实现（PyTorch）

    他们引入了一种可学习的注意力机制，通过在每个源节点和目标节点之间分配权重，使节点能够在聚合来自本地邻居的消息时决定哪个邻居节点更重要，而不是以相同的权重聚合来自所有邻居的信息。...如上所述，ga层的所有输入节点特征向量(h′)都是线性变换的(即乘以一个权重矩阵W)，在PyTorch中，通常是这样做的: import torch from torch import nn...这里的注意力掩码是通过使用图的邻接矩阵来实现的。邻接矩阵是一个NxN矩阵，如果节点i和j之间存在一条边，则在第i行和第j列处为1，在其他地方为0。...将来自每个头部的聚合特征连接或平均以获得h '。...归纳学习:这是一种监督学习任务，其中模型仅在一组标记的训练样例上进行训练，并且在训练过程中完全未观察到的样例上对训练后的模型进行评估和测试。这是一种被称为普通监督学习的学习类型。

    2.1K30

    图注意网力络论文详解和PyTorch实现

    他们引入了一种可学习的注意力机制，通过在每个源节点和目标节点之间分配权重，使节点能够在聚合来自本地邻居的消息时决定哪个邻居节点更重要，而不是以相同的权重聚合来自所有邻居的信息。...如上所述，ga层的所有输入节点特征向量(h′)都是线性变换的(即乘以一个权重矩阵W)，在PyTorch中，通常是这样做的: import torch from torch import nn...这里的注意力掩码是通过使用图的邻接矩阵来实现的。邻接矩阵是一个NxN矩阵，如果节点i和j之间存在一条边，则在第i行和第j列处为1，在其他地方为0。...将来自每个头部的聚合特征连接或平均以获得h '。...归纳学习:这是一种监督学习任务，其中模型仅在一组标记的训练样例上进行训练，并且在训练过程中完全未观察到的样例上对训练后的模型进行评估和测试。这是一种被称为普通监督学习的学习类型。

    44150

    matlab神经网络1

    输入参数net为训练前的网络；P为网络的输入向量矩阵；T表示网络的目标矩阵，默认值为0；Pi表示初始输入延时，默认值为0；Ai表示初始的层延时，默认值为0。...net为待自适应的神经网络；P为网络输入；T为网络目标，默认值为0；Pi为初始输入延迟，默认值为0；Ai为初始层延迟，默认值为0；输出net参数为自适应后的神经网络，Y为网络输出；E为网络误差；Pf为最终输入延迟...E,gW,gA,D,LP,LS) 参数dW为权值变化矩阵；LS为当前学习状态；W为SxR的权值矩阵（可省略）；P为RxQ的输入向量矩阵；Z为SxQ的输入层的权值矩阵（可省略）；N为SxQ的网络输入矩阵（...四、神经网络初始化函数 1.revert函数 该函数用于将更新后的权值和阈值恢复到最后一次初始化的值，函数的调用格式为net = revert(net) 如果网络结果已经发生了变化，也就是说，如果网络的权值和阈值之间的链接关系以及输入...六、神经网络传递函数 1.hardlim函数 A = hardlim(N,FP) 在给定的网络的输入向量矩阵N时，返回该层的输出向量矩阵A，当N中的元素大于等于零时，返回值为1，否则为0。 ?

    65680

    matlab神经网络1

    输入参数net为训练前的网络；P为网络的输入向量矩阵；T表示网络的目标矩阵，默认值为；Pi表示初始输入延时，默认值为；Ai表示初始的层延时，默认值为。...gW,gA,D,LP,LS) 参数dW为权值变化矩阵；LS为当前学习状态；W为SxR的权值矩阵（可省略）；P为RxQ的输入向量矩阵；Z为SxQ的输入层的权值矩阵（可省略）；N为SxQ的网络输入矩阵（可省略...四、神经网络初始化函数1.revert函数 该函数用于将更新后的权值和阈值恢复到最后一次初始化的值，函数的调用格式为net = revert(net) 如果网络结果已经发生了变化，也就是说，如果网络的权值和阈值之间的链接关系以及输入...N = netprod() 3.concur函数 该函数的作用在于使得本来不一直的权值向量和阈值向量的结构一致，以便进行相加或相乘运算，函数的调用格式如下： concur(B,Q) 其中B为Nx1维的权值向量...六、神经网络传递函数 1.hardlim函数 A = hardlim(N,FP) 在给定的网络的输入向量矩阵N时，返回该层的输出向量矩阵A，当N中的元素大于等于零时，返回值为1，否则为0。

    81450

    干货 | 深度学习之卷积神经网络(CNN)的模型结构

    其中，我们叫W为我们的卷积核，而X则为我们的输入。如果X是一个二维输入的矩阵，而W也是一个二维的矩阵。但是如果X是多维张量，那么W也是一个多维的张量。...卷积的结果是一个3x3的矩阵。 ? ? ? 上面举的例子都是二维的输入，卷积的过程比较简单，那么如果输入是多维的呢？...http://cs231n.github.io/assets/conv-demo/index.html CNN的池化层 相比卷积层的复杂，池化层则要简单的多，所谓的池化，个人理解就是对输入张量的各个子矩阵进行压缩...假如是2x2的池化，那么就将子矩阵的每2x2个元素变成一个元素，如果是3x3的池化，那么就将子矩阵的每3x3个元素变成一个元素，这样输入矩阵的维度就变小了。...要想将输入子矩阵的每nxn个元素变成一个元素，那么需要一个池化标准。常见的池化标准有2个，MAX或者是Average。即取对应区域的最大值或者平均值作为池化后的元素值。

    6.3K80

    卷积神经网络(CNN)模型结构

    其中，我们叫W为我们的卷积核，而X则为我们的输入。如果X是一个二维输入的矩阵，而W也是一个二维的矩阵。但是如果X是多维张量，那么W也是一个多维的张量。 3....卷积的结果是一个3x3的矩阵。 ? ? ? 　　　　上面举的例子都是二维的输入，卷积的过程比较简单，那么如果输入是多维的呢？...如果把上面的卷积过程用数学公式表达出来就是：$$s(i,j)=(X*W)(i,j) + b = \sum\limits_{k=1}^{n\_in}(X_k*W_k)(i,j) +b$$ 　　　　其中，$...n\_in$为输入矩阵的个数，或者是张量的最后一维的维数。...要想将输入子矩阵的每nxn个元素变成一个元素，那么需要一个池化标准。常见的池化标准有2个，MAX或者是Average。即取对应区域的最大值或者平均值作为池化后的元素值。

    1.2K20

    Intel的光学AI芯片新进展

    另外一点，实现相同维度的矩阵(NxN)乘法，GridNet结构中需要N列MZI，而FFTNet结构只需要log2(N)列MZI。...以上图为例，N=8, GridNet的深度为8，而FFTnet结构的深度为3，FFTNet结构所需的MZI数目大大减少。 对于任意矩阵，其可以分解为 ?...其中U和V是幺正矩阵，Σ是对角矩阵，β是比例系数。这四个矩阵也对应了上图中的四个小方框。...（图片来自文献2） 整个网络由两个隐藏层构成，图片的像素为28*28，将图片的上半部分和下半部分分别作为数据的实部和虚部，这样输入的矢量为392维。隐藏层矩阵的维度为256*256。...（图片来自文献2） 比较上述两个结构下目标矩阵与实际矩阵的保真度(fidelity), 结果如下图所示， ?

    1.1K10

    理解牛顿法

    广而告之 SIGAI-AI学习交流群的目标是为学习者提供一个AI技术交流与分享的平台。 导言 牛顿法是数值优化算法中的大家族，她和她的改进型在很多实际问题中得到了应用。...迭代方向可以接受的条件是 足够大，由此得到参数的更新规则为： 其中 是一个人工设定的值。...的更新规则取决于人工设定的正常数 和 ，其中： 而 的更新率取决于人工设定的正常数 ，其中： 可行域的边界 更新规则为：...4.如果 ，则迭代结束 5.计算 6.计算 7.令 ，返回步骤2 每一步迭代需要计算nxn的矩阵 ，当n很大时，存储该矩阵非常耗费内存...求解整个问题的坐标下降法流程为（这里只列出了和牛顿法相关的步骤）： 设置各个参数的初始值 如果w还不是最优值，则循环 循环，对j = 1, 2, ..., n 求解如下问题得到牛顿方向

    1.6K20
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券