问题标签 [binomial-theorem]
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java - 这个二项式定理计算器有什么问题?
思考了 1 小时后,我仍然无法弄清楚我的计算器出了什么问题。我制作了 3 个函数,其中包括main()
,calculateBinomialTheorem()
和factorial()
. 是的,factorial()
要计算系数。
我尝试使用 3、3、3 的值运行它,这应该给我 216 的答案,但它没有给出!为什么?每次我使用这些值运行它时,这就是我得到的错误:
我知道我将数字除以 0,但我不知道如何解决该问题。
请帮忙。
更新:感谢您的回答。你们都弄清楚了问题所在,但是还有另一个问题是循环迭代的时间少了一次,因为i
最初设置为 1。我将其设置为 0 并且它起作用了!
java - 如何在java中的上标中放置超过9的字符?
因此,我在计算二进制扩展的 BlueJ 环境中用 Java 编写程序。但是,我似乎无法弄清楚如何在输出中添加超过 9 的幂。如果我的输入功率超过 9,程序就会出现问题,大概是因为 9 之后没有案例。
另外,我个人觉得我的程序总体上效率极低,但我今天早上才这样做,这是我看到的第一种方法,所以如果你找到一种比使用 switch case 更高效的方法,那也很棒.
到目前为止,这是我的代码。这不全是我的,但我不确定知识产权和其他东西是否适用于这里,所以把它放在那里。
感谢您的任何建设性意见。:)
java - 将 C++ 中的二叉树转换为 Java
我有以下代码,我正在尝试将其从 C++ 转换为 Java。该代码应该生成一个二叉树,用于计算股票期权价格。以下是以下 C++ 代码:
我需要初始化二叉树的java代码,这样我就可以遍历它并计算各种价格。让我失望的部分是binomialTree[i] = new Price[i+1];
发生在循环内部的部分,它使二维数组成为动态的,这是您在 java 中无法做到的。这就是我想出的结果,但与给出的值相比,结果价格是不正确的。
python - 查找列表中 2 个连续元素的期望值
我有
我想得到:
现在我正在做的是这样的:
当循环进行最后一次迭代时,是否有更聪明的方法来避免“超出索引”异常?
python - Python:二项分布在设置为变量时不起作用
我正在尝试重新创建一个名为 Dudo 的骰子游戏的单人游戏版本。最相关的信息是六名玩家有六个隐藏的骰子,游戏的重点是猜测桌上总共有多少某种骰子(例如,如果有十个 4 或十二个 5 等)。
为了制作一些人工智能,我使用了二项分布,计算机根据它手中已经有多少这种骰子来猜测存在一定数量的某种骰子的概率。我将这个方程保存在变量机会中:
i
是那种骰子的数量(例如六个 5,或七个 5,或八个 5 等)。我有一个玩家有多少种骰子的列表( ),我可以通过子集和player_dice_type
为特定玩家选择一个特定的骰子。1/3 与游戏规则有关(通常骰子是 1/6),但这与我的问题无关。turn
active_type
当我打电话给机会时,它只给我 ifplayer_dice_type[turn][active_type] = 0
和的值i = 6
,因此当计算机有 0 个骰子时,有 6 个骰子在桌子上的概率。
我可以调用i
并player_dice_type[turn][active_type]
看到它们不等于 6 或 0。但问题是,如果我复制并粘贴等式,它工作得非常好。当我调用机会时,它仅默认为 6 和 0。
我也尝试过创建一个chancefun(i)
返回原始方程的函数,然后说chance = chancefun(i)
. 我可以将环境中的 i 更改为我想要的任何内容,并chancefun(i)
会做出相应的反应,但再一次,变量chance
不会。
我将范围界定为标签只是因为我认为它可能以某种方式相关,但我想不出如何相关。我也尝试将变量名从更改chance
为一堆其他东西,但仍然没有运气。
binomial-theorem - 查找某个数字的最后一位数字的任意幂
我正在尝试使用二项式定理,而不是模数或其他东西来找到任何数字的结果的最后一位。请解释一下为什么数字的单位数的最后一位数字与使用二项式定理的原始数字的幂相同。前任。XV^Y = V^Y
另外,我发现每个整数都有其循环性,我理解这一点。但我很困惑,因为:17^8 = 7^8 = 7^4,因为 8 是 4 的倍数。但为什么不是 7^2 = 7^8 呢?8也是2的倍数。
python - 为 n 和 k 的值生成二项分布的完整样本空间?
我想为给定的 n & k 值创建二项分布的完整样本空间。所以Bin(n = 4, k =2)
应该返回类似:
r - 2 二项分布在 R 中重叠
我将如何用不同的方式制作两个二项式 pdf 的图表,并用阴影或任何东西填充重叠?
r - 使用 binom.test 和 qbinom, pbinom 的精确二项式检验?
以下方法适用于单面检验。我正在尝试使用这两种方法来获得 p 值,在二项式假设检验的情况下它应该是相同的。但我收到的价值观略有不同。
通过使用 binom.test,我收到了一个稍微不同的 pvalue。
binom.test(87,121,0.65,alternative = "greater",conf.level = 0.95)