$B(x)=A^k(x)$ $\Rightarrow \ln B(x)=\ln A^k(x)$ $\Rightarrow \ln B(x)=k \ln A(x)$ $\Rightarrow B(x)=\exp(k \ln A(x))$ code: #include <cmath> #include ...
分类：
其他好文 时间：
2020-01-29 18:07:36
阅读次数：
69
看了标签：贝尔数？ 这不就是指数型生成函数模板吗..... 考虑有指数型生成函数 $F(x)$，将 $F(x)$ 分散成若干个集合的生成函数就是 $G(x)=e^{F(x)}$，来一个多项式 exp 即可. code: #include <cmath> #include <cstring> #inc ...
分类：
其他好文 时间：
2020-01-29 12:17:52
阅读次数：
72
"Link" 众所周知Kirchhoff定理中的边权可以是多项式。 直接NTT的复杂度是$O(n^4\log n)$。 带$n$个值进去算然后~~快速插值~~Lagrange插值或者Gauss消元是$O(n^4)$的。 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-01-28 22:57:31
阅读次数：
73
~~又是一个多项式板子，又疯一个......~~ 还是看板子： "【模板】多项式乘法逆" 给一个$n 1$次$n$项柿$F(x)$，要你求一个$n 1$次多项式$G(x)$，满足$F(x)G(x)\equiv 1 \ (mod \ x^n)$。 就是把$F(x)G(x)$卷积起来忽略掉次数$\ge ...
分类：
其他好文 时间：
2020-01-28 17:50:00
阅读次数：
76
为什么要用神经网络？ 为了获得非线性假设空间，我们引入神经网络模型。之前文章提到，对于分类问题，对数几率回归结合多项式特征可以得到非线性决策边界；而将多项式特则与线性回归结合也可以拟合非线性函数。既然我们已经可以得到非线性假设空间，为什么还要引入神经网络模型呢？这是因为当数据集特征数$d$增大时，高 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-01-28 17:43:20
阅读次数：
61
"题目链接" problem 给出一个多项式f，求一个多项式g使得$f(x) g(x) \equiv 1 (mod \ x ^ n)$ solution 利用倍增。假设现在我们已经求出了$f(x)$在$mod \ x ^ n$的逆元$g(x)$，考虑如何求出在$mod\ x ^{2n}$下的逆元$g ...
分类：
其他好文 时间：
2020-01-28 13:55:55
阅读次数：
57
十分有趣的多项式推式子题，多多积累. code: #include <cmath> #include <cstring> #include <algorithm> #include <cstdio> #include <string> #define ll long long #define ull ...
分类：
其他好文 时间：
2020-01-27 23:57:12
阅读次数：
129
概率分布（二） 多项式变量 二元变量表示只可能在两种可能值之中取值，若有$K$个互斥状态，则可以用$1 of K$表示法。 取$K=6$，则$\boldsymbol{x},\boldsymbol{\mu}$可以表示成： $$ \boldsymbol{x}=(0,0,1,0,0,0)^T\\ \bol ...
分类：
其他好文 时间：
2020-01-27 22:03:03
阅读次数：
256
~~三模NTT~~ 不会。。。 ~~都0202年了，还有人写三模NTT啊。。。~~ 讲一个好写点的做法吧： 首先取一个阀值$w$，然后把多项式的每个系数写成$aw + c(c using namespace std; typedef long double db; typedef long long ...
分类：
其他好文 时间：
2020-01-27 13:52:59
阅读次数：
43
~~拉普兰德~~ 拉格朗日差值法，它可以通过$n$个点来构造出一个$n 1$次多项式$f(x)$（恩。应该是最多$n 1$次，因为有些高次项的系数可能是$0$）。 8说了。。。康题： "P4781 【模板】拉格朗日插值" 题意：给$n$个点$(x_1,y_1),\dots,(x_n,y_n)$，你要 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-01-25 16:52:42
阅读次数：
75
