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NOIP数学及动态规划-2020.08.18(B).pdf

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简介：
这份PDF文档包含了NOIP竞赛中关于数学和动态规划的相关内容与练习题，适用于备战信息学奥林匹克竞赛的学生学习参考。 本段落汇总了关于NOIP数学的一些资料。其中包括一篇总结了NOIP数学知识点的博客文章以及另一篇提供基础数学模板的博客文章。此外，还有一份PDF文档介绍了NOIP数学与动态规划的相关内容。

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  • NOIP数学及动态规划-2020.08.18(B).pdf
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    这份PDF文档包含了NOIP竞赛中关于数学和动态规划的相关内容与练习题，适用于备战信息学奥林匹克竞赛的学生学习参考。 本段落汇总了关于NOIP数学的一些资料。其中包括一篇总结了NOIP数学知识点的博客文章以及另一篇提供基础数学模板的博客文章。此外，还有一份PDF文档介绍了NOIP数学与动态规划的相关内容。
     
  • NOIP教程 - 动态规划算法深度解析
    优质
    本书籍《NOIP教程-动态规划算法深度解析》专注于信息学奥林匹克竞赛中至关重要的动态规划技术，深入浅出地讲解了从基础概念到高级技巧的应用，并通过丰富实例帮助读者掌握解题策略。适合参赛学生及教练参考学习。 NOIP精品课件-动态规划算法，包含全面的习题和清晰的讲解，由金牌选手打造，被一流学校统一使用。
     
  • 北京大学-动态规划讲解-PDF
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    本PDF文档由北京大学提供，详细介绍了计算机科学中的动态规划算法原理及其应用实例，适合深入学习与研究。 这是一份非常优秀的关于动态规划（DP）的文档，讲解得通俗易懂，并且能够帮助读者掌握DP的设计及转换思路，易于理解。
     
  • 动态规划学习笔记
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    《动态规划学习笔记》是一份系统整理和总结动态规划算法原理及其应用的学习资料。它涵盖了从基础概念到高级技巧的内容，并通过实例解析帮助读者深入理解与灵活运用动态规划解决问题的方法。 昨天在牛客网上做了一道笔试题，用动态规划方法尝试了好久都没能解决，最后参考别人答案才勉强完成，感觉自己水平不够。今天打算总结一下。 动态规划的思路如下： 1. 确定状态与选择，并明确当前的状态和转换方式。 2. 明确dp数组或函数的意义，即它保存的信息（通常为一维或二维）。 3. 寻找状态之间的关系，通过上一个状态以及已知信息推导出当前状态。 题目是关于外卖小哥的保温箱问题。从题意可以看出： 1. 需要找出最少数量的k个保温箱来装下所有的货物； 2. 确定转移货物所需的最短时间，因此在所选中的这k个保温箱中尽可能多地放置货物，则需要进行的货物转移次数就越少，从而节省时间。
     
  • 动态规划DP学习资料
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    本资料为动态规划（DP）学习专集，涵盖基础概念、经典问题及算法实现，适用于编程竞赛与实际项目应用。 动态规划DP资料从入门到优化，涵盖树状dp、状压dp、划分dp等内容，非常全面。
     
  • GADP.rar_自适应动态_GADP_fai_动态规划_MATLAB_动态规划控制
    优质
    本资源提供了一种基于自适应动态规划（GADP）和MATLAB实现的控制系统设计方法，特别适用于解决具有未知非线性动力学系统的最优控制问题。其中，fai参数调整技术用于提升算法性能与稳定性。 求解动态完全未知的连续时间非线性系统的优化控制问题的一种全局自适应动态规划算法。
     
  • 倒立摆_自适应动态规划_ADP_动态规划
    优质
    本项目研究基于自适应动态规划（ADP）技术在控制复杂系统中的应用，重点探讨了其在倒立摆控制系统优化上的实现与效果评估。 利用自适应动态规划来实现单极倒立摆的控制是一个值得学习和参考的方法。
     
  • 神经动态规划
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    神经动态规划是一种结合了机器学习与优化理论的技术，用于解决复杂的决策问题，通过模仿人类大脑的学习机制来优化策略和路径选择。 Neuro-Dynamic Programming by Dimitri P. Bertsekas and John Tsitsiklis is a book that delves into the intersection of neural networks and dynamic programming, providing theoretical foundations and practical applications in the field of reinforcement learning and control theory.
     
  • 动态规划方法
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    动态规划是一种在数学、计算机科学中用于求解具有重复子问题和最优子结构性质的问题的技术。通过将原问题分解为相互重叠的子问题，并保存每个子问题的解来避免重复计算，从而高效地解决问题。 要将长度分别为l1, l2… ln的n个程序放置在磁带T1和T2上，并希望以最小化最大检索时间为目标进行存储安排。这意味着如果存放在T1上的程序集合为A，而存放在T2上的程序集合为B，则需要选择这样的A和B使得max{∑li 1, ∑li2}（其中i1属于A且i2属于B）的值最小化。 为了实现这一目标，可以采用动态规划算法。