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午夜,

参与数模竞赛的各个高校的精英也是一头雾水,

他们与林叶、杨青青的想法差不多,有多种方向的思路,但是无法确定哪个方向更好,做出的模型与结果更为接近参考答案。

帝都大学,有一组参赛三年都拿国一的精英队伍,

“老王,要不就从离散数学方向入手吧,再结合其余几种方法的一些亮点,感觉挺合适的。”

“确实,180种方向,怎么看怎么适合用离散模型,再配合几何,我觉得这个思路肯定没问题,且接近参考答案,具体结果还得看老李的算法。”

“我编程没问题的,前提是你们数学模型没问题。”

几個人一起讨论。

老王此刻说道:

“之前我有一种模糊的感觉,现在终于想到了,是不是用分形几何更为靠谱一点?”

另外一个队友周某说道:

“分形几何!?窝巢,我怎么没想到,离散化模型固然不错,但是分形几何更为完美。

那完美的迭代优化简直是太美了,稳了稳了,我都不知道我们怎么输!”

老王兴奋的说道:

“这次高教社杯我们终于是看到希望了,能够想到这种方法的全国绝对不超过十个队伍。

但是能够完美用分形几何里面的知识解决的,恐怕就只有我们与隔壁水木那个队伍。”

第一个小问与后面三个问题息息相关,第一个问题做好了,后面基本稳了,

要是第一个问题做得不好,后续问题做得再完美,也无济于事。

这也是他们觉得稳了的原因。

老李说道:

“所以今年对手还是老对手,呵呵,有趣有趣,今年一定吊打他们。”

锦大数院,

某个去年拿了国一的队伍也分别讨论得十分激烈。

“第一问绝对是离散化模型,180个不同的方位,怎么看怎么像,怎么看怎么完美,不会错的。”

一个队友说道:

“确实,离散数学我们可是学得十分不错,应用起来更是得心应手,炉火纯青。”

做数学模型的队长说道:

“没错,在离散化这块,属于我们的强项,以前模拟不知道做过了多少次,这次稳了,说不定还真有机会冲击高教社杯。”

“队长说得没错。之前李院士还给我们讲了几天的离散数学应用课,到时候我们的方程组模型可能难于求解,但是完全可以再建立一种简化离散模型,

哈哈哈,我都不知道我们怎么输!”

“我也不知道我们怎么输,哈哈,稳了!”

三人十分激动的开始了工作。

民大,

林叶一边在草稿纸上写下思路,一边查阅起了分形几何基础。

林叶现在完美掌握本科阶段所有数学内容。

现在应用起来是得心应手,毫无违和的感觉。

第一个问的思路应该是这么没错了,

林叶在A4草稿纸上写写画画,杨青青也是在自己的电脑前开始写写画画。

不多时,二人就开始讨论了起来,

杨青青说道:

“我想的是首先通过一部分投影值与圆弦长的数据进行最小二乘拟合,确定二者之间的线性关系,初步计算得到增益系数μ值。再进行整体的几何模型建模,建立坐标系,这里就需要用到分形几何里面的知识了。

随后用构造探测器接收信息与旋转中心、探测器位置,及探测器单元之间的距离的函数关系,基于最小二乘的思想进行非线性优化。”

林叶说道:

“我们思路大差不差,分形几何我有所了解,但是你这里思路还需要补充两点。”

杨青青一愣,说道:

“这还要补充,还需要补充两点?”

林叶点了点头,十分肯定的说道:

“需要,一个数学意义上分形的生成是基于一个不断迭代的方程式,即一种基于递归的反馈系统。

为了增加模型的精度和稳定性,我们需要使用分形几何之中的迭代优化的方法对参数进行求解。

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