Giải bài toán in-put on-put trong toán cao cấp
|
Lưu đồ thuật toán là công cụ dùng để biểu diễn thuật toán, mô tả nhập (input), dữ liệu xuất (output) và luồng xữ lý thông qua các ký hiệu hình học. Công cụ này rất thích hợp để bạn học cách tư duy phân tích bài toán. Các ký hiệuĐể vẽ lưu đồ thuật toán, bạn cần nhớ và tuân thủ các ký hiệu sau đây: Lưu đồ thuật toán được duyệt lưu đồ thuật toán theo trình tự sau:
Để cho dễ hình dung, chúng ta sẽ tìm hiểu các bài toàn sau: Bài 1: Cho số nguyên n. Hãy tính giá trị tuyệt đối của n.
Bản chất của bài toán này là bạn cần kiểm tra số nguyên n có nhỏ hơn 0 hay không. Nếu nhỏ hơn 0 thì bạn nhân giá trị của n cho -1 để chuyển thành số nguyên dương. Còn nếu n lớn hơn 0 thì bạn không cần làm gì cả. Sau cùng thì bạn in giá trị của n ra, đó cũng chính là giá trị tuyệt đối mà bạn cần. Bài 2: Giải và biện luận phương trình bậc nhất: ax + b = 0
Bài 3. Vẽ lưu đồ (flowcharts) cho thuật toán nhập vào độ C (Celsius) và chuyển sang độ F (Fahrenheit). Biết rằng C/5 = (F-32)/9. Phân tích: Nhập (Input) vào độ C; Xử lý (Process) là F = C * 1.8 + 32; Hiển thị (Output) độ F Bài 4. Vẽ lưu đồ cho thuật toán nhập vào điểm toán, điểm lý và điểm hoá. Sau đó tính tổng điểm, điểm trung bình và hiển thị kết quả. Phân tích: Nhập vào điểm toán, điểm lý và điểm hóa; Xử lý là tính điểm tổng và điểm trung bình cộng; Hiển thị điểm tổng và điểm trung bình cộng. Bài 5. Vẽ lưu đồ cho thuật toán tính chu vi, diện tích hình tròn. Hiển thị chu vi và diện tích sau khi tính. Phân tích: Nhập vào bán kính r; Xử lý là tính chu vi = 2*PI*r, diện tích = PI*r*r; Hiển thị chu vi và diện tích Bài 6. Vẽ lưu đồ cho thuật toán tìm số lớn nhất trong 3 số a, b và c. Phân tích: Nhập vào 3 số thực; Xử lý tìm số lớn nhất bằng cách so sánh; Hiển thị số lớn nhất Công cụ vẽ lưu đồ thuật toán (flowchart)Để vẽ lưu đồ thuật toán thì bạn có thể sử dụng bất kỳ phần mềm nào có khả năng vẽ. Hoặc đơn giản hơn là dùng Word, PowerPoint cũng được. Tuy nhiên để cho dễ dàng thì mình đề nghị 02 phần mềm sau đây: Se analiza como a traves de la aritmetica en diferentes sistemas de numeracion posicional, se fomenta, desarrolla y promueve el pensamiento numerico. Observando que cuando uno se ve enfrentando a situaciones de trato numerico, suele convertir la resolucion de un problema en la solucion de algoritmos; no se analiza, en cambio si se opera. Se busca que mediante bases numericas diferentes al decimal, se analicen y comprendan los principios posicionales implicitos al operar. La investigacion se centra en tres pilares que contribuyen a desarrollar el pensamiento numerico, tomados del Ministerio de Educacion Nacional y del investigador Luis Rico Romero y su grupo de investigacion, los cuales son: - Comprension de los numeros y de la numeracion. - Comprension del concepto de las operaciones. - Calculos con numeros y aplicaciones de numeros y operaciones. Bài tập toán cao cấp.Tập 3,Phép giải tích nhiều biến số. DSpace/Manakin Repository. ... The Image Conversion Program of Music Notation being Numeric Notation is a character recognition system that accepts input in form of music notation image that produces an output of a DOCX file containing the numeric notation from the input image. Music notation has notation value, ritmic value and written with a music stave. The system consists of four main processes: preprocessing (grayscale and thresholding), notation line segmentation, notation character segmentation, and template matching. Template matching is used to recognize the music notation that obtained after segmentation. The recognition process obtained by comparing the image with the template image that has been inputted before to the database. This system has 100% success rate on segmentation of the character and success rate 38,4843% on the character recognition with template matching. TÓM TẮT: Rút gọn thuộc tính là bài toán quan trọng trong bước tiền xử lý dữ liệu của quá trình khai phá dữ liệu và khám phá tri thức. Trong mấy năm gần đây, các nhà nghiên cứu đề xuất các phương pháp rút gọn thuộc tính trực tiếp trên bảng quyết định gốc theo tiếp cận tập thô mờ (Fuzzy Rough Set FRS) nhằm nâng cao độ chính xác mô hình phân lớp. Tuy nhiên, số lượng thuộc tính thu được theo tiếp cận FRS chưa tối ưu do ràng buộc giữa các đối tượng trong bảng quyết định chưa được xem xét đầy đủ. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất phương pháp rút gọn thuộc tính trực tiếp trên bảng quyết định gốc theo tiếp cận tập thô mờ trực cảm (Intuitionistic Fuzzy Rough Set IFRS) dựa trên các đề xuất mới về hàm thành viên và không thành viên. Kết quả thử nghiệm trên các bộ dữ liệu mẫu cho thấy, số lượng thuộc tính của tập rút gọn theo phương pháp đề xuất giảm đáng kể so với các phương pháp FRS và một số phương pháp IFRS khác. |
