爱豆文档 - 信息安全文档下载平台 - idocdown.com （部分文档，免费下载）

. . . . . .

列生成算法在电力系统经济调度问题中的应用示例

**列生成算法在电力系统经济调度问题中的应用示例** **题目描述** 考虑一个电力系统经济调度问题：某地区有3个发电机组需要满足未来4个小时的电力需求。每个机组有特定的发电成本函数、最小和最大出力限制，以及爬坡率约束（即相邻时段出力变化限制）。目标是在满足需求的同时最小化总发电成本。 **问题参数** - 时段集合：T = {1, 2, 3, 4} - 机组集合：I = {1, 2, 3} - 需求：D₁=150MW, D₂=200MW, D₃=180MW, D₄=170MW - 机组i的

2025-10-29 12:20:08

基于预训练语言模型的文本生成算法：解码策略详解

**基于预训练语言模型的文本生成算法：解码策略详解** 题目描述：文本生成是自然语言处理的核心任务之一，旨在根据输入内容（如提示文本、上下文等）自动生成连贯的文本序列。基于预训练语言模型（如GPT系列、T5等）的生成任务依赖解码策略从模型的概率分布中选取合适的词元序列。解码策略直接影响生成文本的质量、多样性和可控性。本题要求详解常见的解码策略，包括贪婪搜索、束搜索、顶部采样、核采样等，并分析其优缺点。 --- ### 解题过程 #### 1. **语言模型生成的基本原理** - 预

2025-10-29 12:14:56

基于循环神经网络（RNN）的语言模型算法

**基于循环神经网络（RNN）的语言模型算法** 题目描述：基于循环神经网络的语言模型是一种通过RNN架构来建模自然语言序列概率分布的算法。与传统n-gram语言模型相比，RNN语言模型能够捕捉长距离依赖关系，克服了n-gram模型的固定窗口限制。该模型通过循环隐藏状态来记忆历史信息，从而计算下一个词出现的条件概率。解题过程： 1. 问题定义语言模型的目标是计算一个词序列的概率：P(w₁, w₂, ..., w_T)。根据链式法则，可以分解为： P(w₁, w₂, ..., w_T)

2025-10-29 12:09:39

双步隐式位移QR算法计算复矩阵特征值

**双步隐式位移QR算法计算复矩阵特征值** **题目描述** 双步隐式位移QR算法是计算一般复矩阵特征值的高效数值方法。它通过将矩阵转化为上Hessenberg形式，并应用带双重位移的QR迭代，避免直接处理复数运算，同时保持算法的数值稳定性。该算法特别适用于求解中型到大型复矩阵的全部特征值。 **解题过程** 1. **预处理：转化矩阵为上Hessenberg形式** - 目标：将原复矩阵 \( A \in \mathbb{C}^{n \times n} \) 通过相似变

2025-10-29 11:59:15

非线性规划中的多起点优化方法基础题

**非线性规划中的多起点优化方法基础题** **题目描述** 考虑非线性规划问题：最小化 \( f(x) = (x_1 - 2)^4 + (x_1 - 2x_2)^2 \) 其中 \( x = (x_1, x_2) \in \mathbb{R}^2 \)。要求使用多起点优化方法（Multi-Start Method）寻找全局最优解，并比较不同起点对结果的影响。 --- **解题过程** ### 1. **方法原理** 多起点优化是一种全局优化策略，用于处理非线

2025-10-29 11:53:57

分布式系统中的并发控制：多版本并发控制（MVCC）算法

**分布式系统中的并发控制：多版本并发控制（MVCC）算法** 我将为您讲解多版本并发控制（MVCC）算法，这是一个在分布式数据库系统中广泛使用的并发控制技术。 **1. 问题描述** 在分布式数据库系统中，多个事务可能同时访问相同的数据项。传统的并发控制方法（如两阶段锁）可能导致性能问题： - 读操作可能阻塞写操作，写操作可能阻塞读操作 - 长时间运行的事务可能阻塞其他事务 - 高并发场景下锁竞争激烈 MVCC通过为每个数据项维护多个版本来解决这些问题，允许读操作访问旧版本的数据，而不会

2025-10-29 11:48:33

生成对抗网络中的Wasserstein距离与WGAN原理

**生成对抗网络中的Wasserstein距离与WGAN原理** ### 题目描述在原始生成对抗网络（GAN）中，生成器与判别器的训练存在梯度不稳定、模式崩溃等问题。Wasserstein GAN（WGAN）通过引入Wasserstein距离替代JS散度作为损失函数，有效改善了训练稳定性。本题要求详解Wasserstein距离的定义、WGAN的改进原理及实现细节。 --- ### 1. 原始GAN的问题根源 **核心矛盾**：原始GAN的判别器使用JS散度（Jensen-

2025-10-29 11:43:22

非线性规划中的序列线性整数规划法基础题

**非线性规划中的序列线性整数规划法基础题** 题目描述：考虑非线性整数规划问题：min f(x) = (x₁-2)² + (x₂-3)²，满足约束条件 x₁ + x₂ ≤ 4，x₁, x₂ ≥ 0，且x₁, x₂为整数。要求使用序列线性整数规划法求解该问题。解题过程： 1. 方法原理介绍序列线性整数规划法（SLIP）将非线性整数规划问题转化为一系列线性整数规划子问题。在每个迭代点，对非线性函数进行线性化近似，然后求解得到的线性整数规划问题，逐步逼近原问题的最优解。 2. 初始化步

2025-10-29 11:32:35

线性判别分析（LDA）算法的原理与降维分类过程

**线性判别分析（LDA）算法的原理与降维分类过程** 我将为你讲解线性判别分析（LDA）这个经典的机器学习算法。LDA既可用于分类也可用于降维，其核心思想是寻找最佳投影方向，使得同类样本尽可能聚集，不同类样本尽可能分离。 **题目描述** 给定一个包含多个类别的数据集，每个样本有d维特征。线性判别分析的目标是找到一个投影方向，将数据投影到低维空间（通常是k维，k≤类别数-1），使得投影后： 1. 同类样本的投影点尽可能紧凑（类内散度小） 2. 不同类样本的投影点尽可能分开（类间散度大）

2025-10-29 11:27:20

基于深度学习的图像去摩尔纹算法：DMCNN

**基于深度学习的图像去摩尔纹算法：DMCNN** **题目描述** 图像采集过程中，当感光元件（如数码相机传感器）的空间频率与被拍摄物体（如屏幕、织物）的纹理频率接近时，会产生一种称为摩尔纹（Moiré Pattern）的干扰性条纹图案。这种图案严重降低了图像的视觉质量和后续分析的准确性。本题目要求理解并讲解一种基于深度学习的图像去摩尔纹算法——DMCNN（Demoiréing Convolutional Neural Network）。该算法的核心目标是，给定一张含有摩尔纹的彩色图像，

2025-10-29 11:15:46

区间动态规划例题：最长重复子数组问题

**区间动态规划例题：最长重复子数组问题** **题目描述** 给定两个整数数组 `nums1` 和 `nums2`（长度分别为 `m` 和 `n`），要求找到两个数组中**连续**的公共子数组的**最大长度**。例如： - 输入：`nums1 = [1,2,3,2,1]`, `nums2 = [3,2,1,4,7]` - 输出：`3`（因为最长公共连续子数组是 `[3,2,1]`，长度为 3）。 **解题思路** 1. **问题分析** - 本题要求的是*

2025-10-29 11:10:20

SM4分组密码算法的密钥扩展算法

**SM4分组密码算法的密钥扩展算法** **题目描述** SM4是一种分组长度为128位、密钥长度为128位的分组密码算法。其密钥扩展算法负责将初始的128位加密密钥扩展为32个32位的轮密钥，供加密过程的32轮运算使用。请详细讲解SM4密钥扩展算法的具体步骤，包括轮常数生成、非线性变换和线性变换等关键操作。 **解题过程** **1. 算法输入与输出** - 输入：128位加密密钥 MK = (MK₀, MK₁, MK₂, MK₃)，每个MK_i为32位 - 输出：32个轮密钥 r

2025-10-29 11:05:03

跳转到页