如何利用 Java 对 N 个数求几何平均数?

liqweijack 2003-12-04 07:54:03
如何利用 Java 对 N 个数求几何平均数?

即: N 个数相乘 再开 N 次方
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zjq1980 2003-12-05
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其实难就难在如何求 X 开 N 次方
???????????????


我倒觉得难在求乘积,使用上面给出的办法,如果乘积超出double范围将是灾难
yangjuanli 2003-12-05
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同意kinzey34(无声之舞)!!!
wobelisk 2003-12-05
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what's Math.pow(3*4*5,1d/3)?
kinzey34 2003-12-04
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其实难就难在如何求 X 开 N 次方
java.lang.Math好象没给我们提供完成开N次方的方法,只给我们提供了个java.lang.Math.sqrt()能够求开平方(开二次方),看来只好自己做个开N次方的方法,我做了一种方法,是利用java.lang.Math里的两个方法配合来实现开N次方:
如果要对X开N次方,这样写:
Math.pow(Math.E,Math.log(X)/N)
此表达式返回的是X的N次方值(double型)
好了,现在来看看它是否能完成任务:为了便于使用,把它做成一个方法forbear()来调用:

class Sqrt
{
public static void main(String[] args)
{
System.out.println(Sqrt.forbear(8,3));
}

static double forbear(double x,double n)
{
return Math.pow(Math.E,Math.log(x)/n);
}
}

结果是:
1.9999999999999998
Press any key to continue...
由于是double运算返回的这个结果也就等于是2

看来可以用,现在来完成你的要求,N个数相乘然后再把结果开N次方:

class Sqrt
{
public static void main(String[] args)
{
int[] numeric={3,4,5};//我用了3个整数,你可以使用浮点数
double total=1;

//先计算N个数相乘
for(int i=0;i<numeric.length;i++)
{
total*=numeric[i];
}
//用得到的结果开N次方得到几何平均数
total=Sqrt.forbear(total,numeric.length);

System.out.println("The result is: "+total);
}

static double forbear(double x,double n)
{
return Math.pow(Math.E,Math.log(x)/n);
}
}

结果是:
The result is: 3.914867641168863
Press any key to continue...

注: 3*4*5=60
3.914867641168863的3次方是59.99999999999997



flying423 2003-12-04
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ch=system.in.read();
data=1;
count=0;
while(ch!="#")
{
data=*ch;
count=count+1;
ch=system.in.read();
}
result=data^count;
system.out.writeln(result);
内容概要:本文档介绍了一个基于MATLAB/Simulink平台的综合性科研资源共享项目,核心内容为四旋翼无人机俯仰姿态保持的模糊自整定PID控制系统设计与仿真,提供完整的Matlab代码和Simulink仿真实现资源。项目进一步拓展至无人机轨迹跟踪、多控制策略对比(如线性MPC、非线性NMPC、强化学习RL及混合MPC-RL)、储能优化、电力系统调度、路径规划、神经网络预测等多个前沿科研方向。文档强调科研不仅需要严谨思维与勤奋,更要善于“借力”,通过成熟案例启发创新思路,帮助研究者避免误区,利用高质量资源激发科研灵感,加速高水平成果的复现与产出。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,从事自动化、控制工程、电力系统、机器人或人工智能等相关领域的科研人员、研究生及工程师,尤其适合希望快速复现高水平论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 实现模糊PID控制在无人机姿态控制中的应用与仿真;② 对比分析不同先进控制策略(如MPC、RL)在轨迹跟踪中的性能表现;③ 借助提供的代码与模型,完成科研项目中的仿真验证、论文复现或算法优化任务。; 阅读建议:建议读者按照资源目录顺序逐步学习,优先掌握核心控制方法(如模糊PID、MPC)的实现逻辑,结合代码与仿真模型进行调试与改进,从而深化对控制理论的理解并推动自身科研工作的创新。
内容概要:本文档围绕“2023年IEEE ICMA顶刊复现多欠驱动水面无人艇误差约束协同路径跟踪控制(Matlab代码实现)”展开,详细介绍了一项针对多欠驱动水面无人艇的协同路径跟踪控制技术的研究与实现。该研究通过引入误差约束机制,旨在提升无人艇在复杂海洋环境下的路径跟踪精度与系统稳定性。文档不仅提供了完整的Matlab代码实现,还涵盖了控制算法的设计原理、数学建模过程以及仿真实验结果分析。此外,文档还列举了多个相关科研方向,如智能优化算法、机器学习、路径规划、无人机控制、电力系统优化等,展示了其在多学科交叉领域的广泛应用前景,并倡导科研工作者善用工具资源,提升研究效率。; 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟练掌握Matlab/Simulink环境的科研人员、工程师,以及对无人艇控制、路径跟踪、协同控制、非线性系统控制等领域感兴趣的研究生和高校学者。; 使用场景及目标:① 开展多欠驱动水面无人艇的协同路径跟踪控制研究;② 设计与实现具有误差约束的先进控制算法;③ 利用Matlab进行控制系统建模、仿真与性能验证;④ 探索将智能优化算法与现代控制理论相结合,解决复杂工程系统中的实际控制问题。; 阅读建议:建议读者按照文档的逻辑顺序系统学习,重点理解控制算法的设计思路与数学推导过程,并结合所提供的Matlab代码进行动手实践与仿真调试,以深化对理论知识的掌握。同时,鼓励读者积极查阅相关领域的最新文献,紧跟学术前沿,不断拓展研究视野,激发创新灵感。

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