數學橋演算法

『壹』 哥尼斯堡七橋問題的解法

如果每座橋只能走一次，那麼除了起點以外，當一個人由一座橋走到一塊陸地時，這個人必須從另外一座橋離開這塊陸地。那麼對每塊陸地來說，有一座進入的橋就應該對應一座離開的橋。那麼在每一塊陸地連接的橋數應該為偶數。

但七橋連出來是奇數，所以一個人不能一次走完七座橋。歐拉終於證明了他的結論。

(1)數學橋演算法擴展閱讀：

歐拉的考慮非常重要，也非常巧妙，它正表明了數學家處理實際問題的獨特之處——把一個實際問題抽象成合適的「數學模型」。這種研究方法就是「數學模型方法」。這並不需要運用多麼深奧的理論，但想到這一點，卻是解決難題的關鍵。

接下來，歐拉運用圖中的一筆畫定理為判斷准則，很快地就判斷出要一次不重復走遍哥尼斯堡的7座橋是不可能的。也就是說，多少年來，人們費腦費力尋找的那種不重復的路線，根本就不存在。一個曾難住了那麼多人的問題，竟是這么一個出人意料的答案。

『貳』 用數學圖形可以組成大橋圖畫嗎

最小樹被指定為具有特殊的點v的加權圖，找到一個有向生成樹T，使得存在的v的樹的根，並且T是所有邊的最小權重的合計值。第一最小生成樹演算法復雜度1965劉振宏靳術提出了O（VE）的演算法。
確定是否有方法的樹形圖，很簡單，你只需要做一個關於它的根V圖的遍歷，所以下面的演算法不再考慮樹的情況不存在。任何操作
開始之前，我們需要弄清楚所有的自循環的全部清除。顯然，由於該環是不可能在任何樹圖。僅執行此操作時，該演算法的總復雜性是真正保證O（VE）。
第一點的根互相比所選擇的一個入端，進入的此側必須是最小的所有入邊。現在所有的邊都選擇出來的最小的，如果此組不存在，進入環的一側，我們可以證明這集是最小的樹圖。這不難證明。如果是戒指，那麼我們將不得不響這個所謂的人工頂點，同時改變了右邊的身影。假設一個點U環上，並設置環指著右邊的u是在[U]，然後每方從u出發（U，I，W），連接（新中新的人物，我，瓦特的邊緣，這是新添加的新的人工頂點）;對於每一個邊緣進入U（I，U，W），建立邊緣（我新，W-在[U]在新的圖像）的邊緣。為什麼右入[ü]側減法，這將在後面解釋，該演算法的第一個步驟在這里給出。然後你就可以證明一個新的人物對對響最小的樹加上蒼老的身影合同和到最低限度的權利原有樹形圖。
上述結論並不證明。現在根據上述結論，解釋為什麼在右側同樣地，減的右邊緣是在[ü]。對於最小的樹T的新圖，人工節點集點邊為e。後人為節點展開，E點環。假設原點UE，這一次，我們將點U邊緣[U]環取出，所以得到在樹上的藝術品。我們會發現，如果權威EW的「（五）新的數字電子戰（五）原重量減去[U]正確的，那麼我們在[U]刪除，電子簡歷的原始狀態時，樹依然是對對對加新地圖樹的年輪，而這個重量是最小的樹的重量。因此，擴大後的節點上，我們仍然可以得到最小的樹。逐步擴大所有的人工節點，你會得到樹的最小初始圖。
如果實現很聰明，你可以伸入一側找到最小的O（E），找到環O（V），收縮O（E），其正在尋找的環O（V）在這里需要一點點技巧。復雜性，使每個收縮為O（E），然後大部分時間會縮水嗎？因為我們開始已經除去所有的自循環的，我可以知道，每個環含有門的至少兩個點，收縮成降低至少一個點總之後的一個點。當整個圖形縮小到只差一分，最小的樹不求。因此，我們將只V-1次的收縮，所以得自然的復雜度為O（VE）一個。因此，如果由於環的開始不會被刪除，然後自循環的理論的復雜性和數目將是相關的。

『叄』 圖論演算法中的「橋」是什麼意思

就是線吧……截個別人的解釋給你看看……沒發現歐拉迴路有橋啊……
「圖論起源於著名的柯尼斯堡七橋問題。在哥尼斯堡的普萊格爾河上有七座橋將河中
的島及島與河岸聯結起來 七橋問題Seven Bridges Problem著名古典數學問題之一。在哥尼斯堡的一個公園里，有七座橋將普雷格爾河中兩個島及島與河岸連接起來(如圖)。問是否可能從這四塊陸地中任一塊出發，恰好通過每座橋一次，再回到起點?歐勒於1736年研究並解決了此問題，他把問題歸結為如下右圖的「一筆畫」問題，證明上述走法是不可能的。

而後來把橋統稱圖論中的線。「

『肆』 數學幾何高手進!拱形的演算法

很簡單,垂徑定理就可解決

『伍』 1-6年級數學所有簡便演算法公式 (描述須清楚易懂)我會給你財富.

1到6年級數學公式
【和差問題公式】
（和+差）÷2=較大數；
（和-差）÷2=較小數.
【和倍問題公式】
和÷（倍數+1）=一倍數；
一倍數×倍數=另一數,
或 和-一倍數=另一數.
【差倍問題公式】
差÷（倍數-1）=較小數；
較小數×倍數=較大數,
或 較小數+差=較大數.
【平均數問題公式】
總數量÷總份數=平均數.
【一般行程問題公式】
平均速度×時間=路程；
路程÷時間=平均速度；
路程÷平均速度=時間.
【反向行程問題公式】反向行程問題可以分為「相遇問題」（二人從兩地出發,相向而行）和「相離問題」（兩人背向而行）兩種.這兩種題,都可用下面的公式
（速度和）×相遇（離）時間=相遇（離）路程；
相遇（離）路程÷（速度和）=相遇（離）時間；
相遇（離）路程÷相遇（離）時間=速度和.
【同向行程問題公式】
追及（拉開）路程÷（速度差）=追及（拉開）時間；
追及（拉開）路程÷追及（拉開）時間=速度差；
（速度差）×追及（拉開）時間=追及（拉開）路程.
【列車過橋問題公式】
（橋長+列車長）÷速度=過橋時間；
（橋長+列車長）÷過橋時間=速度；
速度×過橋時間=橋、車長度之和.
【行船問題公式】
（1）一般公式：
靜水速度（船速）+水流速度（水速）=順水速度；
船速-水速=逆水速度；
（順水速度+逆水速度）÷2=船速；
（順水速度-逆水速度）÷2=水速.
（2）兩船相向航行的公式：
甲船順水速度+乙船逆水速度=甲船靜水速度+乙船靜水速度
（3）兩船同向航行的公式：
後（前）船靜水速度-前（後）船靜水速度=兩船距離縮小（拉大）速度.
（求出兩船距離縮小或拉大速度後,再按上面有關的公式去解答題目）.
【工程問題公式】
（1）一般公式：
工效×工時=工作總量；
工作總量÷工時=工效；
工作總量÷工效=工時.
（2）用假設工作總量為「1」的方法解工程問題的公式：
1÷工作時間=單位時間內完成工作總量的幾分之幾；
1÷單位時間能完成的幾分之幾=工作時間.
1 .每份數×份數＝總數
總數÷每份數＝份數
總數÷份數＝每份數
2. 1倍數×倍數＝幾倍數
幾倍數÷1倍數＝倍數
幾倍數÷倍數＝1倍數
3. 速度×時間＝路程
路程÷速度＝時間
路程÷時間＝速度
4. 單價×數量＝總價
總價÷單價＝數量
總價÷數量＝單價
5. 工作效率×工作時間＝工作總量
工作總量÷工作效率＝工作時間
工作總量÷工作時間＝工作效率
6 加數＋加數＝和
和－一個加數＝另一個加數
7 被減數－減數＝差
被減數－差＝減數
差＋減數＝被減數
8 因數×因數＝積
積÷一個因數＝另一個因數
9 被除數÷除數＝商
被除數÷商＝除數
商×除數＝被除數
小學數學圖形計算公式
1. 正方形
C周長 S面積 a邊長
周長＝邊長×4
C=4a
面積=邊長×邊長
S=a×a
2. 正方體
V:體積 a:棱長
表面積=棱長×棱長×6
S表=a×a×6
體積=棱長×棱長×棱長
V=a×a×a
3. 長方形
C周長 S面積 a邊長
周長=(長+寬)×2
C=2(a+b)
面積=長×寬
S=ab
4 .長方體
V:體積 s:面積 a:長 b: 寬 h:高
(1)表面積=(長×寬+長×高+寬×高)×2
S=2(ab+ah+bh)
(2)體積=長×寬×高
V=abh
5 .三角形
s面積 a底 h高
面積=底×高÷2
s=ah÷2
三角形高=面積 ×2÷底
三角形底=面積 ×2÷高
6. 平行四邊形
s面積 a底 h高
面積=底×高
s=ah
7. 梯形
s面積 a上底 b下底 h高
面積=(上底+下底)×高÷2
s=(a+b)× h÷2
8 圓形
S面積 C周長 ∏ d=直徑 r=半徑
(1)周長=直徑×∏=2×∏×半徑
C=∏d=2∏r
(2)面積=半徑×半徑×∏
9. 圓柱體
v:體積 h:高 s;底面積 r:底面半徑 c:底面周長
(1)側面積=底面周長×高
(2)表面積=側面積+底面積×2
(3)體積=底面積×高
（4）體積＝側面積÷2×半徑
10. 圓錐體
v:體積 h:高 s;底面積 r:底面半徑
體積=底面積×高÷3
和差問題的公式；
總數÷總份數＝平均數
(和＋差)÷2＝大數
(和－差)÷2＝小數
和倍問題
和÷(倍數－1)＝小數
小數×倍數＝大數
(或者 和－小數＝大數)
差倍問題
差÷(倍數－1)＝小數
小數×倍數＝大數
(或 小數＋差＝大數)
植樹問題 ：
1. 非封閉線路上的植樹問題主要可分為以下三種情形:
⑴如果在非封閉線路的兩端都要植樹,那麼:
株數＝段數＋1＝全長÷株距－1
全長＝株距×(株數－1)
株距＝全長÷(株數－1)
⑵如果在非封閉線路的一端要植樹,另一端不要植樹,那麼:
株數＝段數＝全長÷株距
全長＝株距×株數
株距＝全長÷株數
⑶如果在非封閉線路的兩端都不要植樹,那麼:
株數＝段數－1＝全長÷株距－1
全長＝株距×(株數＋1)
株距＝全長÷(株數＋1)
2 封閉線路上的植樹問題的數量關系如下
株數＝段數＝全長÷株距
全長＝株距×株數
株距＝全長÷株數
盈虧問題 ：
(盈＋虧)÷兩次分配量之差＝參加分配的份數
(大盈－小盈)÷兩次分配量之差＝參加分配的份數
(大虧－小虧)÷兩次分配量之差＝參加分配的份數
相遇問題 ：
相遇路程＝速度和×相遇時間
相遇時間＝相遇路程÷速度和
速度和＝相遇路程÷相遇時間
追及問題 ：
追及距離＝速度差×追及時間
追及時間＝追及距離÷速度差
速度差＝追及距離÷追及時間
流水問題 ：
順流速度＝靜水速度＋水流速度
逆流速度＝靜水速度－水流速度
靜水速度＝(順流速度＋逆流速度)÷2
水流速度＝(順流速度－逆流速度)÷2
濃度問題 ：
溶質的重量＋溶劑的重量＝溶液的重量
溶質的重量÷溶液的重量×100%＝濃度
溶液的重量×濃度＝溶質的重量
溶質的重量÷濃度＝溶液的重量
利潤與折扣問題：
利潤＝售出價－成本
利潤率＝利潤÷成本×100%＝(售出價÷成本－1)×100%
漲跌金額＝本金×漲跌百分比
折扣＝實際售價÷原售價×100%(折扣＜1)
利息＝本金×利率×時間
稅後利息＝本金×利率×時間×(1－20%)
這些應該可以了吧?

『陸』 數學 解決問題 （快一點，快一點）（用二元一次方程 或者 普通演算法）

解：設火車的長為x米，速度為v米/秒。依題意，得
60v=1500+x
40v=1500-x
解得
v=30
x=300
所以長度為300米。速度是30米/秒。

『柒』 求數學模型，各種模型；各種演算法

數學建模的十大演算法
1、蒙特卡羅演算法（該演算法又稱隨機性模擬演算法，是通過計算機模擬來解決問題的演算法，同時可以通過模擬可以來檢驗自己模型的正確性，是比賽時必用的方法）

2、數據擬合、參數估計、插值等數據處理演算法（比賽中通常會遇到大量的數據需要處理，而處理數據的關鍵就在於這些演算法，通常使用Matlab作為工具）

3、線性規劃、整數規劃、多元規劃、二次規劃等規劃類問題（建模競賽大多數問題屬於最優化問題，很多時候這些問題可以用數學規劃演算法來描述，通常使用Lindo、Lingo軟體實現）

4、圖論演算法（這類演算法可以分為很多種，包括最短路、網路流、二分圖等演算法，涉及到圖論的問題可以用這些方法解決，需要認真准備）

5、動態規劃、回溯搜索、分治演算法、分支定界等計算機演算法（這些演算法是演算法設計中比較常用的方法，很多場合可以用到競賽中）

6、最優化理論的三大非經典演算法：模擬退火法、神經網路、遺傳演算法（這些問題是用來解決一些較困難的最優化問題的演算法，對於有些問題非常有幫助，但是演算法的實現比較困難，需慎重使用）

7、網格演算法和窮舉法（網格演算法和窮舉法都是暴力搜索最優點的演算法，在很多競賽題中有應用，當重點討論模型本身而輕視演算法的時候，可以使用這種暴力方案，最好使用一些高級語言作為編程工具）

8、一些連續離散化方法（很多問題都是實際來的，數據可以是連續的，而計算機只認的是離散的數據，因此將其離散化後進行差分代替微分、求和代替積分等思想是非常重要的）

9、數值分析演算法（如果在比賽中採用高級語言進行編程的話，那一些數值分析中常用的演算法比如方程組求解、矩陣運算、函數積分等演算法就需要額外編寫庫函數進行調用）

10、圖象處理演算法（賽題中有一類問題與圖形有關，即使與圖形無關，論文中也應該要不乏圖片的，這些圖形如何展示以及如何處理就是需要解決的問題，通常使用Matlab進行處理）

『捌』 數學運算公式

根號運算要用到3個二次根式的性質和一個二次根式知識點！！ ①√ab=√a·√b﹙a≥0b≥0﹚ 這個可以交互使用.這個最多運用於化簡，如：√8=√4·√2=2√2 ②√a／b=√a÷√b﹙a≥0b﹥0﹚ ③√a2=|a|（其實就是等於絕對值）這個知識點是二次根式重點也是難點。當a＞0時，√a2=a（等於它的本身）當a=0時，√a2=0 當a＜0時，√a2=－a(等於它的相反數) 這個知識點和絕對值性質是一樣的！！！！ ④分母有理化：分母不能有二次根式或者不能含有二次根式。 ⑴當分母中只有一個二次根式，那麼利用分式性質，分子分母同時乘以相同的二次根式。如：分母是√3，那麼分子分母同時乘以√3。 ⑵當分母中含有二次根式，利用平方差公式使分母有理化。具體方法，如：分母是√5 －2（表示√5與2的差）要使分母有理化，分子分母同時乘以√5＋2（表示√5與2的和）數學根號演算法就是以上4個知識點！！只要把這4個知識點活學活用，那麼二次根式這一章不用發愁！！

『玖』 數學中都有什麼演算法啊

定義法、配方法、待定系數法、換元法、反證法、數學歸納法、導數法、賦值法、消去法、定比分離法、比較法、分析法、綜合法 ，，，還有很多桑

介里有幾個比較詳細的哈。。。
一、換元法
「換元」的思想和方法，在數學中有著廣泛的應用，靈活運用換元法解題，有助於數量關系明朗化，變繁為簡，化難為易，給出簡便、巧妙的解答。
在解題過程中，把題中某一式子如f(x)，作為新的變數y或者把題中某一變數如x，用新變數t的式子如g(t)替換，即通過令f(x)=y或x=g(t)進行變數代換，得到結構簡單便於求解的新解題方法，通常稱為換元法或變數代換法。
用換元法解題，關鍵在於根據問題的結構特徵，選擇能以簡馭繁，化難為易的代換f(x)=y或x=g(t)。就換元的具體形式而論，是多種多樣的，常用的有有理式代換，根式代換，指數式代換，對數式代換，三角式代換，反三角式代換，復變數代換等，宜在解題實踐中不斷總結經驗，掌握有關的技巧。
例如，用於求解代數問題的三角代換，在具體設計時，宜遵循以下原則：（1）全面考慮三角函數的定義域、值域和有關的公式、性質；（2）力求減少變數的個數，使問題結構簡單化；（3）便於藉助已知三角公式，建立變數間的內在聯系。只有全面考慮以上原則，才能謀取恰當的三角代換。
換元法是一種重要的數學方法，在多項式的因式分解，代數式的化簡計算，恆等式、條件等式或不等式的證明，方程、方程組、不等式、不等式組或混合組的求解，函數表達式、定義域、值域或最值的推求，以及解析幾何中的坐標替換，普通方程與參數方程、極坐標方程的互化等問題中，都有著廣泛的應用。
二、消元法
對於含有多個變數的問題，有時可以利用題設條件和某些已知恆等式（代數恆等式或三角恆等式），通過適當的變形，消去一部分變數，使問題得以解決，這種解題方法，通常稱為消元法，又稱消去法。
消元法是解方程組的基本方法，在推證條件等式和把參數方程化成普通方程等問題中，也有著重要的應用。
用消元法解題，具有較強的技巧性，常常需要根據題目的特點，靈活選擇合適的消元方法
三、待定系數法
按照一定規律，先寫出問題的解的形式（一般是指一個算式、表達式或方程），其中含有若干尚待確定的未知系數的值，從而得到問題的解。這種解題方法，通常稱為待定系數法；其中尚待確定的未知系數，稱為待定系數。
確定待定系數的值，有兩種常用方法：比較系數法和特殊值法。
四、判別式法
實系數一元二次方程
ax2+bx+c=0 (a≠0) ①
的判別式△=b2-4ac具有以下性質：
＞0，當且僅當方程①有兩個不相等的實數根
△ ＝0，當且僅當方程①有兩個相等的實數根；
＜0，當且僅當方程②沒有實數根。
對於二次函數
y=ax2+bx+c (a≠0)②
它的判別式△=b2-4ac具有以下性質：
＞0，當且僅當拋物線②與x軸有兩個公共點；
△ ＝0，當且僅當拋物線②與x軸有一個公共點；
＜0，當且僅當拋物線②與x軸沒有公共點。
五、 分析法與綜合法
分析法和綜合法源於分析和綜合，是思維方向相反的兩種思考方法，在解題過程中具有十分重要的作用。
在數學中，又把分析看作從結果追溯到產生這一結果的原因的一種思維方法，而綜合被看成是從原因推導到由原因產生的結果的另一種思維方法。通常把前者稱為分析法，後者稱為綜合法。
六、 數學模型法
例（哥尼斯堡七橋問題）18世紀東普魯士哥尼斯堡有條普萊格河，這條河有兩個支流，在城中心匯合後流入波羅的海。市內辦有七座各具特色的大橋，連接島區和兩岸。每到傍晚或節假日，許多居民來這里散步，觀賞美麗的風光。年長日久，有人提出這樣的問題：能否從某地出發，經過每一座橋一次且僅一次，然後返回出發地？
數學模型法，是指把所考察的實際問題，進行數學抽象，構造相應的數學模型，通過對數學模型的研究，使實際問題得以解決的一種數學方法。
七、配方法
所謂配方，就是把一個解析式利用恆等變形的方法，把其中的某些項配成一個或幾個多項式正整數次冪的和形式。通過配方解決數學問題的方法叫配方法。其中，用的最多的是配成完全平方式。配方法是數學中一種重要的恆等變形的方法，它的應用十分非常廣泛，在因式分解、化簡根式、解方程、證明等式和不等式、求函數的極值和解析式等方面都經常用到它。
八、因式分解法
因式分解，就是把一個多項式化成幾個整式乘積的形式。因式分解是恆等變形的基礎，它作為數學的一個有力工具、一種數學方法在代數、幾何、三角等的解題中起著重要的作用。因式分解的方法有許多，除中學課本上介紹的提取公因式法、公式法、分組分解法、十字相乘法等外，還有如利用拆項添項、求根分解、換元、待定系數等等。
九、換元法
換元法是數學中一個非常重要而且應用十分廣泛的解題方法。我們通常把未知數或變數稱為元，所謂換元法，就是在一個比較復雜的數學式子中，用新的變元去代替原式的一個部分或改造原來的式子，使它簡化，使問題易於解決。

介里LL沒有說很詳細桑，，，，內啥簡便演算法我也一起說了桑丶
乘法交換律，乘法分配律，加法交換律，加法結合律，乘法分配律，

『拾』 常見的數學模型有哪些

1、生物學數學模型

2、醫學數學模型

3、地質學數學模型

4、氣象學數學模型

5、經濟學數學模型

6、社會學數學模型

7、物理學數學模型

8、化學數學模型

9、天文學數學模型

10、工程學數學模型

11、管理學數學模型

(10)數學橋演算法擴展閱讀

數學模型的歷史可以追溯到人類開始使用數字的時代。隨著人類使用數字，就不斷地建立各種數學模型，以解決各種各樣的實際問題。

數學模型這種數學結構是藉助於數學符號刻劃出來的某種系統的純關系結構。從廣義理解，數學模型包括數學中的各種概念，各種公式和各種理論。

因為它們都是由現實世界的原型抽象出來的，從這意義上講，整個數學也可以說是一門關於數學模型的科學。從狹義理解，數學模型只指那些反映了特定問題或特定的具體事物系統的數學關系結構，這個意義上也可理解為聯系一個系統中各變數間內的關系的數學表達。