如何算gama(1/2)=sqrt(pi)?

* content:核心思想是向以(0,0),(0,1),(1,0),(1,1)为顶点的正方形中投掷随机点. * 统计(0.5,0.5)为圆心的单位圆中落点占总落点数的百分比,即可算出单位圆的面积Pi/4, * 然后乘以4即得到Pi的近似值.从输入文件中读入一行内容.每一行都是一个数字, * 代表随机投掷那么多点来估算Pi的值.在Mapper中则随机生成指定数量的随机点(x,y). * x和y的范围在0-1之间.然后求出(x,y)与(0.5,0.5)的距离. * 如果超过0.5,则输出 输入的文

Evaluate integral $$\int_{0}^{1}{x^{-x}(1-x)^{x-1}\sin{\pi x}dx}$$ Well,I think we have $$\int_{0}^{1}{x^{-x}(1-x)^{x-1}\sin{\pi x}dx}=\frac{\pi}{e}$$ and $$\int_{0}^{1}{x^{x}(1-x)^{1-x}\sin{\pi x}dx}=\frac{e\pi}{24}$$ With such nice result of these

最近学习了matplotlib的内容,在这里做一些总结. 参考:vamei博客(Python的也可以看其教程)http://www.cnblogs.com/vamei/archive/2013/01/30/2879700.html http://reverland.org/python/2012/09/07/matplotlib-tutorial/ http://myshare.dscloud.me/scipydoc/matplotlib_intro.html#axis(这个文章很好的解释了fi

python作为一门脚本语言,其好处是语法简单,很多东西都已经封装好了,直接拿过来用就行,所以实现同样一个功能,用Python写要比用C/C++代码量会少得多.但是优点也必然也伴随着缺点(这是肯定的,不然还要其他语言干嘛),python最被人诟病的一个地方可能就是其运行速度了.这这是大部分脚本语言共同面对的问题,因为没有编译过程,直接逐行执行,所以要慢了一大截.所以在一些对速度要求很高的场合,一般都是使用C/C++这种编译型语言来写.但是很多时候,我们既想使用python的简介优美,又不想损失太

1. (1) 联解两个曲线方程得到交点为 $(0,0)$, $(1,e)$, 因此围成的面积\[ A= \int_0 ^1 (x e -xe^x ) dx= \frac{e}{2} x^2 \bigg|_0^1 - x e^x \bigg|_{0}^1 +\int_0^1 e^x dx =\frac e 2-1.\](注意到:当 $0<x<1$ 时 $e^x < e$) (2) 容易解得曲线与 $x$ 轴有三个交点, 分别是 $-1,0,2$, 则围成的面积\[ A= \int_{-1}

浅谈无需工作量证明的加密货币 Iddo Bentov1,Ariel Gabizon2,Alex Mizrahi (Computer Science Dept., Technion; chromawallet.com) 译者:shylocks ([email protected]) 摘要:本文研究了那些并没有使用 PoW(工作量证明)协议的加密货币.这些协议通常采用 PoS(权益证明)协议,也就是采用了一种使担任验证工作的人获得在系统中相关权限的协议.我们对拥有较多矿工的系统进行了分析.最后,提出

序列比对那点事儿 2012-04-17 ~ ADMIN 本来这应该是一本书,那样的话的确需要花一点心思,就写成一篇短文吧. 从字符比对开始说起吧.第一个问题最简单,如何判断两个字符串是相等的. int strcmp(const char *s1, const char *s2) { int ret = 0; while (!(ret = *(unsigned char *) s1 - *(unsigned char *) s2) && *s2) ++s1, ++s2;   if (ret

数学. x^2 % n = 1 则 (x+1)(x-1) = kn. 设 x+1 = k1*n1, x-1=k2*n2. 则 k1*k2=k , n1*n2=n. 算出每个大于sqrt(n)的约数,然后分别作n1,n2尝试是否可行. 算x一定要取模.否则1会变成n+1. #include<cstdio> #include<algorithm> #include<cstring> #include<iostream> #include<cmath>

一.算法概述 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法.与划分和层次聚类方法不同,它将簇定义为密度相连的点的最大集合,能够把具有足够高密度的区域划分为簇,并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类(笔者认为是因为他不是基于距离的,基于距离的发现的是球状簇). 该算法利用基于密度的聚类的概念,即要求聚类空间中的一定区域内所包含对象(点或其他空间对象)的数目不小于某一给