对于给定的n和m,如何编写程序求解\sum_{i=1}^{n}i^m的值

时间: 2024-12-13 21:18:30 浏览: 44
计算 \( \sum_{i=1}^{n} i^m \) 的值是一个涉及数学级数的问题,通常需要对每个 \( i \) 从 1 加到 \( n \),并将 \( i \) 的幂次 \( m \) 作为加数。对于较小的 \( n \) 和 \( m \),可以手动计算,但对于较大的数值,由于可能会非常大甚至超出计算机整数范围,我们需要使用循环结构,并考虑数值溢出的可能性。 在编程中,你可以选择以下几种常见语言来实现: 1. **Python** (适合小规模计算): ```python def sum_of_powers(n, m): total = 0 for i in range(1, n+1): total += i ** m return total # 示例 print(sum_of_powers(5, 2)) # 输出: 55 ``` 2. **Java** (使用`BigInteger`处理大数): ```java import java.math.BigInteger; public BigInteger sumOfPowers(int n, int m) { BigInteger total = BigInteger.ZERO; for (int i = 1; i <= n; i++) { total = total.add(BigInteger.valueOf(i).pow(m)); } return total; } ``` 3. **JavaScript** (同理,可以用BigInt处理大数): ```javascript function sumOfPowers(n, m) { let total = BigInt(0); for (let i = 1n; i <= BigInt(n); i++) { total += BigInt(Math.pow(i, m)); } return total; } // 示例 console.log(sumOfPowers(BigInt(5), BigInt(2))); // 输出: 55n ``` 注意,如果 \( m \) 为负数,这将不再是简单的几何级数,而是阶乘相关的问题,你需要特别处理。
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根据这个算法,,写一段R语言代码:(1)选定下限的值为$L=0.1$,显著性$\gamma=0.05$,选定删失模拟中$n=15,m=5$的值和删失方案$R=(R_1,R_2,...R_m)=(10,0,0,0,0)$.这里取参数$\alpha=1,\beta=3$,则寿命性能指标$C_L$的真值为1.36. (2)利用上述生成渐进II型删失数据的算法,产生渐进II型删失的逆威布尔样本$X_1,X_2,...X_m$. (3)基于定理\ref{t1}中的后验分布,使用第三章中自适应拒绝算法(ars包)来分别产生$N=1100$个参数$\alpha_i$和$\beta_i$,记作$\theta_i=(\alpha_i,\beta_i)$,其中$i=1,2,...N$,计算相应的$C_L(\theta_i)$.由于初始产生的参数值可能不稳定,去掉$M=100$个值当作退火期,使用平方误差损失函数,得到的寿命性能指标的贝叶斯估计为: \begin{equation} \hat{C_L}=\frac{\sum_{i=M+1}^{N}C_{L}(\theta_i)}{N-M} \end{equation} 对生成的寿命性能指标值$C_{L}(\theta_i)$进行排序,排序后的寿命性能指标值重新记为$\hat{C_L}^{(1)},\hat{C_L}^{(2)},...\hat{C_L}^{(N-M)}$,则寿命性能指标的$100(1-\gamma)\%$可信区间为: \begin{equation} (\hat{C_L}^{[(N-M)\gamma]},\hat{C_L}^{(N-M)}) \end{equation} 其中,\ $[·]$是取整函数. (4)如果寿命性能指标$C_L$的真值包含在上面得到可信区间内,则设置计数量$COUNT_{BS}=1$,否则,计数量$COUNT_{BS}=0$. (5)上述步骤(2)-步骤(4)重复100次,则单侧可信区间$(1-\gamma)$估计值为$\frac{\sum COUNT_{BS}}{100}$ (6)上述步骤(2)-步骤(5)重复1000次,得到可信区间的$(1-\gamma)$的1000个估计值,记作$(1-\hat{\gamma})_1,(1-\hat{\gamma})_2,...(1-\hat{\gamma})_{1000}$. (7)计算可信区间的平均经验置信度,计算公式为$\overline{1-\gamma}=\frac{1}{1000}\sum_{i=1}^{1000}(1-\hat{\gamma})_i$. (8)计算1000个估计值的均方误差,计算公式为$MSE=\frac{1}{1000}\sum_{i=1}^{1000}[(1-\hat{\gamma})_i-(1-\gamma)]^2$.

% 定义给定的数据点 x = [2 4 6 8]; % 自变量 y = [2 11 28 40]; % 因变量 % 通过最小二乘法拟合一次多项式 a_1 = LSM(x,y,1); % 调用 LSM 函数,一次 fprintf('一次:\ny = %.4f+%.4fx\n',a_1); % 输出一次拟合结果 y_est_1 = polyval(flipud(a_1),x); % 计算一次拟合的估计值 fprintf('Mse:%.4f\n',mse(y_est_1-y)); % 计算均方误差 fprintf('Max bias:%.4f\n',max(abs(y_est_1-y))); % 计算最大偏差 % 通过最小二乘法拟合二次多项式 a_2 = LSM(x,y,2); % 调用 LSM 函数,二次 y_est_2 = polyval(flipud(a_2),x); % 计算二次拟合的估计值 fprintf('二次:\ny = %.4f+%.4fx+%.4fx^2\n',a_2); % 输出二次拟合结果 fprintf('Mse:%.4f\n',mse(polyval(flipud(a_2),x)-y)); % 计算均方误差 fprintf('Max bias:%.4f\n',max(abs(y_est_2-y))); % 计算最大偏差 % 在 0 到 10 范围内生成拟合曲线的数据点 y_fit_1 = polyval(flipud(a_1),0:0.1:10); % 计算一次拟合曲线上的点 y_fit_2 = polyval(flipud(a_2),0:0.1:10); % 计算二次拟合曲线上的点 % 绘制原始数据点和拟合曲线 scatter(x,y,'DisplayName','原数据'); % 绘制原始数据散点图 hold on plot(0:0.1:10,y_fit_1,'DisplayName','一次拟合'); % 绘制一次拟合曲线 plot(0:0.1:10,y_fit_2,'DisplayName','二次拟合'); % 绘制二次拟合曲线legend(); % 添加图例 grid(); % 添加网格线 hold off % 最小二乘法函数(Least Square Method),用于拟合多项式 function a = LSM(x,y,n) A = zeros(n+1,n+1); % 初始化系数矩阵 A b = zeros(n+1,1); % 初始化常数向量 b for i = 1:n+1 for j = 1:n+1 A(i,j) = sum(x.^(i+j-2)); % 计算系数矩阵 A 的元素 end b(i,1) = sum(dot(x.^(i-1),y)); % 计算常数向量 b 的元素 end a = inv(A)*b; % 求解参数向量 a end把这段用最小二乘法求一次拟合和二次拟合的代码改成用polyfit函数实现,格式与原来相同

H=h./c; A=zeros(m-2,n-2);%系数矩阵,且只取内点 B=zeros(m-2,n-2);%同上 C=zeros(m-2,n-2); D=zeros(m-2,n-2); E=zeros(m-2,n-2); F=zeros(m-2,1);%右端项 P_old=ones(m,n);%初始化压力矩阵,旧值 P_new=ones(m,n);%松弛迭代之后的新值 %P(:,1)=1;P(:,n)=1;%边界条件 %P(1,2:n-1)=1;P(m,2:n-1)=1; Q=zeros(m-2,n-2);%内点的迭代过程的中间值 w=1.2; eps=1e-5; cnt=0; MAXCNT=8000; c0=0; while cnt<MAXCNT for i=2:m-1 for j=2:n-1 A(i-1,j-1)=-3*H(i,j)^2*(H(i+1,j)-H(i-1,j))/(4*deltasita^2)+H(i,j)^3/(deltasita^2); B(i-1,j-1)=3*H(i,j)^2*(H(i+1,j)-H(i-1,j))/(4*deltasita^2)+H(i,j)^3/(deltasita^2); C(i-1,j-1)=-2*R^2*H(i,j)^3/(deltay^2*L^2)-2*H(i,j)^3/(deltasita^2); D(i-1,j-1)=-3*H(i,j)^2*(H(i,j+1)-H(i,j-1))*R^2/(4*L^2*deltay^2)+R^2*H(i,j)^3/(deltay^2*L^2); E(i-1,j-1)=3*H(i,j)^2*(H(i,j+1)-H(i,j-1))*R^2/(4*L^2*deltay^2)+R^2*H(i,j)^3/(deltay^2*L^2); F(i-1,j-1)=2*lambda/sqrt(P_old(i,j))*(H(i,j)*(P_old(i+1,j)-P_old(i-1,j))/(4*deltasita)+P_old(i,j)*(H(i+1,j)-H(i-1,j))/(2*deltasita)); end end clear i j for i=2:m-1 for j=2:n-1 Q(i-1,j-1)=(A(i-1,j-1)*P_new(i-1,j)+B(i-1,j-1)*P_old(i+1,j)+D(i-1,j-1)*P_new(i,j-1)+E(i-1,j-1)*P_old(i,j+1)-F(i-1,j-1))/-C(i-1,j-1); P_new(i,j)=Q(i-1,j-1); end end P_new=w*P_new+(1-w)*P_old; P_new(:,1)=1;P_new(:,n)=1; P_new(1,2:n-1)=1;P_new(m,2:n-1)=1; P_new(P_new<0)=0; s=0; clear i j % for i=1:m % for j=1:n % s=s+((P_new(i,j)-P_old(i,j))/P_new(i,j))^2; % end % end % c0=sqrt(s); c0=sqrt(sum(sum(((P_new-P_old)./P_old).^2))); P_old=P_new; if c0<eps break; end cnt=cnt+1; end if cnt==MAXCNT disp('不收敛') else vpa(P_old,8) end P=P_old.^(1/2);%有(无?)量纲化的压力

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