Linear scaling calculation of a n-type GaAs quantum dot
a r X i v :0707.4521v 1 [c o n d -m a t .m e s -h a l l ] 31 J u l 2007
Linear scaling calculation of a n -type GaAs quantum dot
Shintaro Nomura ?
Institute of Physics,University of Tsukuba,1-1-1Tennodai,Tsukuba,Japan
Toshiaki Iitaka ?
RIKEN (The Institute of Physical and Chemical Research),2-1Hirosawa,Wako,Japan
(Dated:February 1,2008)
A linear scale method for calculating electronic properties of large and complex systems is intro-duced within a local density approximation.The method is based on the Chebyshev polynomial expansion and the time-dependent method,which is tested in calculating the electronic structure of a model n -type GaAs quantum dot.
I.
INTRODUCTION
Linear scale methods for calculating the electronic structures have been actively investigated in the last decade because of increasing demands for predicting properties of large and complex systems with computa-tional cost linear scale with respect to the system size N [1].There are several approaches for achieving linear scaling,such as the divide-and-conquer (DC)method [2],the density-matrix minimization (DMM)method [3],the orbital minimization (OM)method [4],and the Cheby-shev polynomial expansion (CPE)method [1,5,6].Com-putational e?ciency and applicability for speci?c systems have been mostly tested based on the tight-binding (TB)formalism.The DC method divides a system into subsys-tems in physical space and obtains the density matrix for each subsystem.This method is highly e?cient if small localization region can be chosen as subsystems,but this depends on the problems and becomes more di?cult for calculations based on the ?nite-di?erence (FD)formal-ism with a large basis set.While the TB method is very successful in quantum chemistry,care must be taken for constructing appropriate basis set for a particular prob-lem [7].A calculation based on the FD formalism [8]is straightforward and is widely used for electronic struc-ture calculations of semiconductors and biochemical sys-tems.The DMM and OM methods,which require to store the whole density matrix and the whole Wannier functions,respectively,su?er from their large memory requirements.In the CPE method,the memory require-ments are signi?cantly reduced because only small num-ber of column vectors is required to be stored.Since neither division into subsystems or the initial guess of the initial state is required,the CPE method is straight-forwardly applied to a wide variety of systems.The other important advantage of the CPE method is suit-ability for parallel implementation.Because the most time-consuming part of the calculation is matrix-times-vector multiplication,where each column of the Hamilto-
2
grating the time-dependent Schr¨o dinger equation with-out calculating eigenenergies or eigenstates.The compu-tational time of CPE-TDM scales as O (N ),as compared with that of the conventional method such as conjugate gradient method (CGM),which grows as O (N 2).Thus CPE-TDM enables us to calculate electronic properties of large systems which require prohibitively large computa-tional time by CGM.CPE-TDM was applied to calculate the optical properties of hydrogenated Si nanocrystals containing atoms more than 10,000within the empirical pseudopotential formalism [15,16],the optical properties of
carbon
nanocrystals [17]and polysilane [18],and the electron spin resonance spectrum of s =1/2antiferro-magnet Cu benzoate [19],which have proved the advan-tages of CPE-TDM.However,CPE-TDM has not been applied to calculation of the electronic structure within a local density approximation (LDA).Applications of a linear scaling method with the self-consistent-?eld level of theory are still very limited,but this level of calcula-tion using Gaussian basis sets has been demonstrated to be practical.[20]
In this paper,we report on an implementation of CPE-TDM for a large scale calculation of the electronic structure of n -type GaAs quantum dot (QD)[21,22]within a LDA based on a FD formalism and compare the results with a CGM.
II.METHOD
The model structure is a 20nm-wide GaAs quantum well sandwiched by undoped Al x Ga 1?x As (x =0.3)bar-riers,which con?ne the electrons with the e?ective-mass m ?in the z direction.For QDs,the electrons are assumed to be laterally con?ned to a harmonic oscillator with fre-quency ω0,which may be created by a surface gate struc-ture [22]in experiments.The electrons are assumed to be supplied from 5nm-thick Si-doped Al x Ga 1?x As layer,located 20nm above the GaAs quantum well layer.The Fermi-energy (E F )is taken as the origin of the energy.The Fermi-level pinning model is assumed [23].The num-ber of the electrons in a QD is not ?xed to an integer number and is determined by E F and the potential en-ergy.
The model Hamiltonian of the system within the LDA is H =
p 2
2
m ?ω20(x 2+y 2)+V c (z )+V H (r )+V x (r )
(1)
where V c (z ),V H (r ),and V x (r )are the vertical con?ning potential,the Hartree potential,and the exchange poten-tial,respectively.A 3D mesh of 64×64×8is used for the calculation of the electron density,and 64×64×16is used for the calculation of the potentials.The axis perpendic-ular to the quantum well layer is taken to be z -direction and the grid-spacing ?x is ?xed to be 5nm.The Hamil-
tonian is discretized in real-space by the higher-order ?-nite di?erence method [24,25].
The electron density at ?nite temperature is given by [26]
n (r )=
j
φ?j (r )φj (r )f ((E j ?E F ))
(2)where φj and E j are the one-particle wave function and
the energy of the j th electron state,respectively,which
are obtained by CGM.f (E j ?E F )=
1
e β(H ?E F )+1
as
n (r )= | Φ|f (H )|r |2 ,
(3)
where βis connected to a real temperature.The Fermi
operator is evaluated by the Chebyshev polynomial ex-pansion,
f (H )|Φ =
k
a k (β)T k (H )|Φ .(4)
The length of the Chebyshev expansion for precision
10?D is given by [9,10]
P =
2
2m ?(?x )3
√
√
j max in general.
While it is known that other representation of a smoothed step function such as a complementary error function yields improvements of degree of polynomial ex-pansion [28],we use the Fermi operator because this
3 is physically correct for electronic structure calculations
at?nite temperature.The Hartree and exchange po-
tentials are calculated by using Eq.(3).Therefore,it
is not necessary to obtain eigenvalues or eigenfunctions.
The new solution of the potential V new
H (r)is combined
with the solution obtained for the previous iteration by
V H(r)=(1?α)V old H(r)+αV new
H (r).Similarly,in order
to reduce the statistical?uctuation,n(r)is combined with the density obtained for the previous iteration by n(r)=(1?γ)n old(r)+γn new(r).The parameterαis ?xed to be0.08,and the parameterγis varied between
0.3and0.1.
A real-time Green’s function G(ω?+iη)is calculated by a time evolution method by solving a homogeneous Schr¨o dinger equation numerically with an initial condi-tionφ(q,t=0)=|q as[16]
?φ
?
(q,T)=(?i) T0dt′φ(q,t′)e i(ω?+iη)t′(7)
≈1
π
Im(Tr[G(ω+iη)]),(10) =?
1
π
Im( Φ|G(ω+iη)|Φ ).(12)
The DOS is calculated with k max sets of|Φ .The energy resolutionηis chosen to be0.25meV.It should be noted that k max used for calculating the DOS can be independently chosen from j max for each self-consistent iteration procedures.
III.RESULTS AND DISCUSSIONS
Model calculations are performed for GaAs QDs con-taining about77electrons.We takeω0=3meV for a typical GaAs QD[21].The number of the self-consistent iterations is?xed to100for both the CGM and CPE-TDM calculations.The potential is converged
to|V H(r)?V new
H (r)|<0.003meV for the CGM cal-
culation.The electron density distributions are
shown
FIG.1:(a)The electron density distribution obtained by
CPE-TDM.128sets of random vectors are used at each self-
consistent iteration procedure.(b)The electron density dis-
tribution obtained by CGM.
in Fig.1for CPE-TDM with j max=128and CGM.
The calculated electron density distribution reasonably
agrees with the result by a CGM within the statistical
?uctuations.The Friedel-type spatial oscillations of the
electron density[29]are reproduced in both the results
by the CPE-TDM and CGM.
The calculated Hartree potentials reasonably agree
with the potential obtained by the CGM as shown in
Fig.2(a).Di?erences of the calculated Hartree poten-
tials with that by the CGM are examined in Fig.2(b).
The absolute values of the di?erence are smaller than1.0
and0.4meV for j max=8and16,respectively.Figure2
(c)shows that the standard deviations of the di?erences
of the calculated Hartree potentials follows the curve pro-
portional to1/
√
4
FIG.2:(a)Cross-sectional views of the calculated Hartree potentials on the plane at the center of the quantum well
layer obtained by CPE-TDM (V CPE ?TDM
H (r ))with (i)8,(ii)16,(iii)32,(iv)64,and (v)128sets of random phase vectors for extracting n (r )at each self consistent iteration procedure,and (vi)V H (x )obtained by CGM.(b)Di?erences of obtained
Hartree potentials V CPE ?TDM H (r )?V CGM
H (r )with (i)8,(ii)16,(iii)32,(iv)64,and (v)128sets of random phase vectors.(c)Standard deviations of the calculated Hartree potentials depending on the number of random phase vectors at each self consistent iteration procedure j max .The best ?tted curve proportional to 1/
√j max is also shown.(c)Total
number of electrons (N e )depending on j max .The horizontal line shows N e =77.1obtained by CGM.
shows that the standard deviations of the peak heights also follows the curve proportional to 1/
√
5
small as2%for j max=8,which indicates that the self-averaging e?ect is e?ective for a sparse banded matrix case as illustrated in this paper.
Our linear scale method opens up possibilities for cal-culating the electronic and optical properties of large and complex systems,such as QD arrays with interaction be-tween QDs and devices employing the Rashba type spin-orbit interaction[30].It should also be possible to cal-culate the electronic structure of nanostructures within a LDA with ab initio pseudopotentials.Because the Green’s function can be e?ectively estimated by CPE-TDM,the properties of the electronic system such as the DC and Hall conductivities,and the optical absorption spectra,are obtained within O(N)computational costs. In conclusions,it has been demonstrated that CPE-TDM can be applied to a large scale calculation of a model QD within a LDA based on a FD formalism de-spite the presence of the statistical?uctuations of the calculated quantities originated from the random phase vectors.
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LS-DYNA中英文版-Mass Scaling 质量缩放
LS-DYNA FAQ 中英文版-Mass Scaling 质量缩放 质量缩放指的是通过增加非物理的质量到结构上从而获得大的显式时间步的技术。 在一个动态分析中，任何时候增加非物理的质量来增大时间步将会影响计算结果（因为F=ma）。有时候这种影响不明显，在这种情况下增加非物理的质量是无可非议的。比如额外的质量只增加到不是关键区域的很少的小单元上或者准静态的分析（速度很小，动能相对峰值内能非常小）。总的来说，是由分析者来判断质量缩放的影响。你可能有必要做另一个减小或消除了质量缩放的分析来估计质量增加对结果的灵敏度。 你可以通过人工有选择的增加一个部件的材料密度来实现质量缩放。这种手动质量缩放的方法是独立于通过设置*Control_timestep卡DT2MS项来实现的自动质量缩放。 当DT2MS设置为一个负值时，质量只是增加到时间步小于TSSFAC*|DT2MS|的单元上。通过增加这些单元的质量，它们的时间达到TSSFAC*|DT2MS|。有无数种TSSFAC和DT2MS的组合可以得到同样的乘积，因而有相同的时间步，但是对于每一种组合增加的质量将是不一样的。一般的趋势是TSSFAC越小，增加的质量越多。作为回报，当TSSFAC减小时计算稳定性增加（就像在没有做质量缩放的求解中一样）。如果TSSFAC缺省的值0.9会导致稳定性问题，可以试试0.8或者0.7。如果你减小TSSFAC，你可以相应增加|DT2MS|，这样还是可以保证时间步乘积不变。 为了确定什么时候和位置质量自动增加了，可以输出GLSTAT和MATSUM文件。这些文件允许你绘出完整的模型或者单独部件所增加的质量对时间的曲线。为了得到由壳单元组成的部件增加的质量云图，将*database_extent_binary卡的STSSZ项设置为3。这样你可以用ls-prepost绘出每个单元的质量增加量的云图，具体方法是通过选择Fcomp>Misc>time step size。 在*control_timestep中设置DT2MS正值和负值的不同之处如下： 负值：初始时间步将不会小于TSSFAC*-DT2MS。质量只是增加到时间步小于TSSFAC*|DT2MS|的单元上。当质量缩放可接受时，推荐用这种方法。用这种方法时质量增量是有限的。过多的增加质量会导致计算任务终止。 正值：初始时间将不会小于DT2MS。单元质量会增加或者减小以保证每一个单元的时间步都一样。这种方法尽管不会因为过多增加质量而导致计算终止，但更难以作出合理的解释。 *control_timestep卡中的参数MS1ST控制是否只是在初始化时增加一次质量（MS1ST=1）还是任何需要维持由DT2MS所指定的时间步时都增加质量 （MS1ST=0)。 你可以通过在*control_termination卡片中设置参数ENDMAS来控制当质量增加到初始质量一定比率时终止计算（只对自动质量缩放有效）
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交互式多模型算法仿真与分析
硕037班 刘文3110038020 2011/4/20交互式多模型仿真与分析IMM算法与GBP算法的比较，算法实现和运动目标跟踪仿真，IMM算法的特性分析 多源信息融合实验报告
交互式多模型仿真与分析 一、 算法综述 由于混合系统的结构是未知的或者随机突变的，在估计系统状态参数的同时还需要对系统的运动模式进行辨识，所以不可能通过建立起一个固定的模型对系统状态进行效果较好的估计。针对这一问题，多模型的估计方法提出通过一个模型集{}(),1,2,,j M m j r == 中不同模型的切换来匹配不同目标的运动或者同一目标不同阶段的运动，达到运动模式的实时辨识的效果。 目前主要的多模型方法包括一阶广义贝叶斯方法（BGP1），二阶广义贝叶斯方法（GPB2）以及交互式多模型方法等（IMM ）。这些多模型方法的共同点是基于马尔科夫链对各自的模型集进行切换或者融合，他们的主要设计流程如下图： M={m1,m2,...mk} K 时刻输入 值的形式 图一 多模型设计方法 其中，滤波器的重初始化方式是区分不同多模型算法的主要标准。由于多模型方法都是基于一个马尔科夫链来切换与模型的，对于元素为r 的模型集{}(),1,2,,j M m j r == ，从0时刻到k 时刻，其可能的模型切换轨迹为 120,12{,,}k i i i k trace k M m m m = ，其中k i k m 表示K-1到K 时刻，模型切换到第k i 个， k i 可取1,2,,r ，即0,k trace M 总共有k r 种可能。再令1 2 1 ,,,,k k i i i i μ+ 为K+1时刻经由轨迹0,k trace M 输入到第1k i +个模型滤波器的加权系数，则输入可以表示为 0,11 2 1 12|,,,,|,,,???k k trace k k k i M k k i i i i k k i i i x x μ++=?∑ 可见轨迹0,k trace M 的复杂度直接影响到算法计算量和存储量。虽然全轨迹的
五种大数据压缩算法
?哈弗曼编码 A method for the construction of minimum-re-dundancy codes, 耿国华1数据结构1北京:高等教育出版社,2005:182—190 严蔚敏,吴伟民.数据结构(C语言版)[M].北京:清华大学出版社,1997. 冯桂,林其伟,陈东华.信息论与编码技术[M].北京:清华大学出版社,2007. 刘大有,唐海鹰,孙舒杨,等.数据结构[M].北京:高等教育出版社,2001 ?压缩实现 速度要求 为了让它(huffman.cpp)快速运行，同时不使用任何动态库，比如STL或者MFC。它压缩1M数据少于100ms（P3处理器，主频1G）。 压缩过程 压缩代码非常简单，首先用ASCII值初始化511个哈夫曼节点： CHuffmanNode nodes[511]; for(int nCount = 0; nCount < 256; nCount++) nodes[nCount].byAscii = nCount; 其次，计算在输入缓冲区数据中，每个ASCII码出现的频率： for(nCount = 0; nCount < nSrcLen; nCount++) nodes[pSrc[nCount]].nFrequency++; 然后，根据频率进行排序： qsort(nodes, 256, sizeof(CHuffmanNode), frequencyCompare); 哈夫曼树，获取每个ASCII码对应的位序列： int nNodeCount = GetHuffmanTree(nodes); 构造哈夫曼树 构造哈夫曼树非常简单，将所有的节点放到一个队列中，用一个节点替换两个频率最低的节点，新节点的频率就是这两个节点的频率之和。这样，新节点就是两个被替换节点的父
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LZ77压缩算法实验报告 一、实验内容 使用C++编程实现LZ77压缩算法的实现。 二、实验目的 用LZ77实现文件的压缩。 三、实验环境 1、软件环境：Visual C++ 6.0 2、编程语言：C++ 四、实验原理 LZ77 算法在某种意义上又可以称为“滑动窗口压缩”，这是由于该算法将一个虚拟的，可以跟随压缩进程滑动的窗口作为术语字典，要压缩的字符串如果在该窗口中出现，则输出其出现位置和长度。使用固定大小窗口进行术语匹配，而不是在所有已经编码的信息中匹配，是因为匹配算法的时间消耗往往很多，必须限制字典的大小才能保证算法的效率；随着压缩的进程滑动字典窗口，使其中总包含最近编码过的信息，是因为对大多数信息而言，要编码的字符串往往在最近的上下文中更容易找到匹配串。 五、LZ77算法的基本流程 1、从当前压缩位置开始，考察未编码的数据，并试图在滑动窗口中找出最长的匹 配字符串，如果找到，则进行步骤2，否则进行步骤3。 2、输出三元符号组( off, len, c )。其中off 为窗口中匹
配字符串相对窗口边 界的偏移，len 为可匹配的长度，c 为下一个字符。然后将窗口向后滑动len + 1 个字符，继续步骤1。 3、输出三元符号组( 0, 0, c )。其中c 为下一个字符。然后将窗口向后滑动 len + 1 个字符，继续步骤1。 六、源程序 /********************************************************************* * * Project description: * Lz77 compression/decompression algorithm. * *********************************************************************/ #include 攻城掠地数据库以及其他修改大全 一、Gcld数据库表文件大全 1.activity 活动表 2.db_server 守卫等级 3.force_info 国家等级 4.Player 角色ID 需要先创建一个角色任务到角色名字选取完毕删除除了自己创建的角色ID外的其他本地ID 5.player_army 可直接清空应该是端自带的角色的数据无用外网测试OK未出现程序执行错误提示 6.player_army_extra 可直接清空同上 7.player_army_reward 可直接清空 8.player_attribute 可清空除自己ID以外的其他数据仓库位数量修改，五大资源是否显示修改，募兵令，黄金锤数量修改 特别说明：到等级洗练以及兵器无法开启的解决方法，function_id数值修改 11101111110111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111。刷新以后 仍然无法洗练的需要重新调一下主线任务到了洗练那一关就可以过了 9.player_bak 10.player_bat_rank 11.player_battle_attribute 12.player_battle_auto 13.player_battle_reward 14.player_black 15.player_blacksmith 铁匠铺修改 16.player_building 资源区可直接清空 17.player_building_work 游戏创建时间可直接清空 18.player_challenge_info 武将单挑 19.player_constants 可直接清空 20.player_coupon 未知用途 21.player_diamond_shop 点卷商店 实验名称：LZSS压缩算法实验报告 一、实验内容 使用Visual 6..0 C++编程实现LZ77压缩算法。 二、实验目的 用LZSS实现文件的压缩。 三、实验原理 LZSS压缩算法是词典编码无损压缩技术的一种。LZSS压缩算法的字典模型使用了自适应的方式，也就是说，将已经编码过的信息作为字典， 四、实验环境 1、软件环境：Visual C++ 6.0 2、编程语言：C++ 五、实验代码 #include -- need byte-swap function for big endian CPU */ #define READ_LE32(X) *(uint32_t *)(X) #define WRITE_LE32(X,Y) *(uint32_t *)(X) = (Y) /* this assumes sizeof(long)==4 */ typedef unsigned long uint32_t; /* text (input) size counter, code (output) size counter, and counter for reporting progress every 1K bytes */ static unsigned long g_text_size, g_code_size, g_print_count; /* ring buffer of size N, with extra F-1 bytes to facilitate string comparison */ static unsigned char g_ring_buffer[N + F - 1]; /* position and length of longest match; set by insert_node() */ static unsigned g_match_pos, g_match_len; /* left & right children & parent -- these constitute binary search tree */ static unsigned g_left_child[N + 1], g_right_child[N + 257], g_parent[N + 1]; /* input & output files */ static FILE *g_infile, *g_outfile; /***************************************************************************** initialize trees *****************************************************************************/ static void init_tree(void) { unsigned i; /* For i = 0 to N - 1, g_right_child[i] and g_left_child[i] will be the right and left children of node i. These nodes need not be initialized. Also, g_parent[i] is the parent of node i. These are initialized to NIL (= N), which stands for 'not used.' For i = 0 to 255, g_right_child[N + i + 1] is the root of the tree for strings that begin with character i. These are initialized to NIL. Note there are 256 trees. */ for(i = N + 1; i <= N + 256; i++) g_right_child[i] = NIL; for(i = 0; i < N; i++) g_parent[i] = NIL; } /***************************************************************************** Inserts string of length F, g_ring_buffer[r..r+F-1], into one of the trees (g_ring_buffer[r]'th tree) and returns the longest-match position and length via the global variables g_match_pos and g_match_len. If g_match_len = F, then removes the old node in favor of the new one, because the old one will be deleted sooner. 多媒体数据压缩实验报告 篇一：多媒体实验报告_文件压缩 课程设计报告 实验题目：文件压缩程序 姓名：指导教师：学院：计算机学院专业：计算机科学与技术学号： 提交报告时间：20年月日 四川大学 一，需求分析： 有两种形式的重复存在于计算机数据中，文件压缩程序就是对这两种重复进行了压 缩。 一种是短语形式的重复，即三个字节以上的重复，对于这种重复，压缩程序用两个数字：1.重复位置距当前压缩位置的距离；2.重复的长度，来表示这个重复，假设这两个数字各占一个字节，于是数据便得到了压缩。 第二种重复为单字节的重复，一个字节只有256种可能的取值，所以这种重复是必然的。给 256 种字节取值重新编码，使出现较多的字节使用较短的编码，出现较少的字节使用较长的编码，这样一来，变短的字节相对于变长的字节更多，文件的总长度就会减少，并且，字节使用比例越不均 匀，压缩比例就越大。 编码式压缩必须在短语式压缩之后进行，因为编码式压缩后，原先八位二进制值的字节就被破坏了，这样文件中短语式重复的倾向也会被破坏（除非先进行解码）。另外，短语式压缩后的结果：那些剩下的未被匹配的单、双字节和得到匹配的距离、长度值仍然具有取值分布不均匀性，因此，两种压缩方式的顺序不能变。 本程序设计只做了编码式压缩，采用Huffman编码进行压缩和解压缩。Huffman编码是一种可变长编码方式，是二叉树的一种特殊转化形式。编码的原理是：将使用次数多的代码转换成长度较短的代码，而使用次数少的可以使用较长的编码，并且保持编码的唯一可解性。根据 ascii 码文件中各 ascii 字符出现的频率情况创建 Huffman 树，再将各字符对应的哈夫曼编码写入文件中。同时，亦可根据对应的哈夫曼树，将哈夫曼编码文件解压成字符文件. 一、概要设计： 压缩过程的实现: 压缩过程的流程是清晰而简单的: 1. 创建 Huffman 树 2. 打开需压缩文件 3. 将需压缩文件中的每个 ascii 码对应的 huffman 编码按 bit 单位输出生成压缩文件压缩结束。 Capacity Scaling Algorithm Jan.10, 2012 ① Set b b =:' and ()0:=e f for all ()G E e ∈. Set ??m ax logb 2=γ , where ()(){}G V v v b b ∈=:max max . ② If 0'=b then stop , Else choose a vertex s with ()γ≥s b ' . Choose a vertex t with ()γ-≤t b ' such that t is reachable from s in f G . If there is no such s or t then go to ⑤ ③ Find an s-t-Path P in f G of minimum weight. ④ Set ()()γ-=s b s b '': and ()()γ+=t b t b '':. Augment f along P by γ. Go to ②. ⑤ If 1=γ then stop .(There exists no flow b -.) Else set 2 :γ γ= and go to ②. Description: Capacity Scaling Algorithm is used to solve M INIMUM C OST F LOW Capacity Scaling Algorithm I nput: A digraph G with infinite capacities u (e )=∞ (E(G) e ∈), numbers b : V (G ) → Z with ()() 0=∑ ∈G V v v b , and conservative weights c : E (G ) → R. Output: A minimum cost b -flow f . 攻城掠地非R花费心得平民玩家新版花费讨论 攻城掠地非R花费心得平民玩家新版花费讨论 攻城掠地中金币是最重要的道具，可是非R玩家总是显得捉襟见肘，那么在新版中金币的花费有什么改变吗?下面小编就和讨论下非R的金币花销。 神兵项： 存满500金，开2级铁匠铺——“干将”镔铁换钢 2级“干将” 由兑换百炼钢80提升到130，兑换一次整整差了50钢 这500金不花，换钢都心疼。 至于3级并不推荐，毕竟花费1500金，只是提升30钢(由2级的130提升至160)，没任何性价比可言。 顺便给大家说下金币升阶前后各铁匠各项数值变化： 铁匠铺其他4个数值为：1星=1倍，2星=2倍，3星=3倍 举例：如果“宝物换钢”不升级可以换80钢，那么升级1次可以换80*2=160，升级2次可以换80*3=240。一天还是兑换5次，所以升级没有任何意义与价值。 宝石项： 矿脉活动 活动怎么玩就不再多叙述了，反正认准一个洞去炸就对了 第5层：花费16金 第6层：花费16金 第7层：花费20金 第8层：花费40金(待定，小号存金币开铁匠铺因此没有再次实践) 第9层20金币炸一次，所以不花金币继续了 总花费为92金币，共获得8566宝石 觉醒项： 只有煮酒了，新版20次就出双倍BUFF，花费为290金，可以考虑玩玩 第2个BUFF喝40次送40瓶酒，花费1470金 多花费1180金，只为了喝20次+40瓶酒，感觉没什么意义 丝绸项： 万邦来朝活动一出，代表中R丝绸之路也可以开始走的起了 对枫落来说200名气还算玩的起，400名气就太贵了 200名气大约花费2000-3000金，纯属看运气 大约折合为20金=1碎片 非R、小R还是等待更进一步的降价吧 精炼项： 免费精炼一天这么多，实在没有什么必要花 镔铁项： 并不觉得镔铁有什么好做的，最多买一次10金的劳工，其他没花过 点卷项： 孟获5抓以上可以考虑花40金，其他并不推荐，但是古城取消2W5点卷之后确实有些吃紧，这个只能自行考虑 价值工程 置，是一项十分有意义的工作。另外恶意代码的检测和分析是一个长期的过程，应对其新的特征和发展趋势作进一步研究，建立完善的分析库。 参考文献： [1]CNCERT/CC.https://www.wendangku.net/doc/e44577540.html,/publish/main/46/index.html. [2]LO R,LEVITTK,OL SSONN R.MFC:a malicious code filter [J].Computer and Security,1995,14(6):541-566. [3]KA SP ER SKY L.The evolution of technologies used to detect malicious code [M].Moscow:Kaspersky Lap,2007. [4]LC Briand,J Feng,Y Labiche.Experimenting with Genetic Algorithms and Coupling Measures to devise optimal integration test orders.Software Engineering with Computational Intelligence,Kluwer,2003. [5]Steven A.Hofmeyr,Stephanie Forrest,Anil Somayaji.Intrusion Detection using Sequences of System calls.Journal of Computer Security Vol,Jun.1998. [6]李华,刘智,覃征,张小松.基于行为分析和特征码的恶意代码检测技术[J].计算机应用研究，2011，28（3）：1127-1129. [7]刘威，刘鑫，杜振华.2010年我国恶意代码新特点的研究.第26次全国计算机安全学术交流会论文集，2011，（09）. [8]IDIKA N,MATHUR A P.A Survey of Malware Detection Techniques [R].Tehnical Report,Department of Computer Science,Purdue University,2007. 0引言 现有的压缩算法有很多种，但是都存在一定的局限性，比如：LZw [1]。主要是针对数据量较大的图像之类的进行压缩，不适合对简单报文的压缩。比如说，传输中有长度限制的数据，而实际传输的数据大于限制传输的数据长度，总体数据长度在100字节左右，此时使用一些流行算法反而达不到压缩的目的，甚至增大数据的长度。本文假设该批数据为纯数字数据，实现压缩并解压缩算法。 1数据压缩概念 数据压缩是指在不丢失信息的前提下，缩减数据量以减少存储空间，提高其传输、存储和处理效率的一种技术方法。或按照一定的算法对数据进行重新组织，减少数据的冗余和存储的空间。常用的压缩方式[2,3]有统计编码、预测编码、变换编码和混合编码等。统计编码包含哈夫曼编码、算术编码、游程编码、字典编码等。 2常见几种压缩算法的比较2.1霍夫曼编码压缩[4]：也是一种常用的压缩方法。其基本原理是频繁使用的数据用较短的代码代替，很少使用 的数据用较长的代码代替，每个数据的代码各不相同。这些代码都是二进制码，且码的长度是可变的。 2.2LZW 压缩方法[5,6]：LZW 压缩技术比其它大多数压缩技术都复杂，压缩效率也较高。其基本原理是把每一个第一次出现的字符串用一个数值来编码，在还原程序中再将这个数值还成原来的字符串，如用数值0x100代替字符串ccddeee"这样每当出现该字符串时，都用0x100代替，起到了压缩的作用。 3简单报文数据压缩算法及实现 3.1算法的基本思想数字0-9在内存中占用的位最 大为4bit ， 而一个字节有8个bit ，显然一个字节至少可以保存两个数字，而一个字符型的数字在内存中是占用一个字节的，那么就可以实现2:1的压缩，压缩算法有几种，比如，一个自己的高四位保存一个数字，低四位保存另外一个数字，或者，一组数字字符可以转换为一个n 字节的数值。N 为C 语言某种数值类型的所占的字节长度，本文讨论后一种算法的实现。 3.2算法步骤 ①确定一种C 语言的数值类型。 —————————————————————— —作者简介：安建梅（1981-），女，山西忻州人，助理实验室，研究方 向为软件开发与软交换技术；季松华（1978-），男，江苏 南通人，高级软件工程师，研究方向为软件开发。 数据快速压缩算法的研究以及C 语言实现 The Study of Data Compression and Encryption Algorithm and Realization with C Language 安建梅①AN Jian-mei ；季松华②JI Song-hua （①重庆文理学院软件工程学院，永川402160；②中信网络科技股份有限公司，重庆400000）（①The Software Engineering Institute of Chongqing University of Arts and Sciences ，Chongqing 402160，China ； ②CITIC Application Service Provider Co.，Ltd.，Chongqing 400000，China ） 摘要：压缩算法有很多种，但是对需要压缩到一定长度的简单的报文进行处理时，现有的算法不仅达不到目的，并且变得复杂， 本文针对目前一些企业的需要，实现了对简单报文的压缩加密，此算法不仅可以快速对几十上百位的数据进行压缩，而且通过不断 的优化，解决了由于各种情况引发的解密错误，在解密的过程中不会出现任何差错。 Abstract:Although,there are many kinds of compression algorithm,the need for encryption and compression of a length of a simple message processing,the existing algorithm is not only counterproductive,but also complicated.To some enterprises need,this paper realizes the simple message of compression and encryption.This algorithm can not only fast for tens of hundreds of data compression,but also,solve the various conditions triggered by decryption errors through continuous optimization;therefore,the decryption process does not appear in any error. 关键词：压缩；解压缩；数字字符；简单报文Key words:compression ；decompression ；encryption ；message 中图分类号：TP39文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2012）35-0192-02 ·192· 攻城掠地姜维极限打法心得 攻城掠地姜维极限打法心得 攻城掠地姜维，话说不是高战打不过，但是本人今天为大家讲讲极限的通关方法吧。 是的我也卡N天了。我吕蒙一队打不过姜维小兵一队。原本完全看不到希望 昨天尝试了NNNN种打法后。装备搭配NN种后，终于过了 如果你的任何一将可以做到一换一并且残血吃第二将绝技。你不用看本贴，100%过 如果你的许褚可以做到秒姜维两排将，你不用看本帖，100%过 如果你的许褚可以3排砍死两排，残血自动放出战法，你不用看本帖，100%过 如果你的吕蒙可以做到4强防2血量，你不用看本帖。100%过 如果你能搭配出2个强防血量的吕蒙和严颜，你不用看本帖。100%过 如果你兵器超过70/20 ，装备有那么几件强防血量，你不用看本帖，很大希望过 楼主的兵器是多少呢?60 51 56 7 1 6 武器2个5级宝石血量2个5级宝石。折合兵器 66 51 61 12 1 11， 楼主的装备?杂技装，衣服2件战法攻击 1件防御 1件战法防御。没其他的了。有人说你吧战法防御先洗了打完了恢复回来啊，是啊，楼主是这样做的。后果就是一次就给战法防御点成了4星战法攻击。。。导致3战法攻击 1防御。。 最后过关时候配置： 81吕蒙：3强防2血量1防御(衣服实在没其他的可以穿了只有防御了) 82典韦：1攻击 3战法攻击 2强攻 83许褚：1攻击 1防御 2战法攻击 1掌控(是的同样没别的穿的了) 75张颌：1攻击 2战法攻击 2强攻 1防御 可以看到我打副本基本有3件装备是基本没用的。2件防御 1件掌控，实在是没有免费次数可以洗了，也不敢洗了怕给我4缺2的套装给洗成3缺3了 打法如下: 许褚4排砍死对面1排。半血自动放绝技。打4排2000(许褚穿最烂的装备，基本有什么穿什么保证一点战法攻击就行) 吕蒙出现。第一排打死3排3000血NPC 吃第二个将绝技 第二排战术克制对面第二将第一排，这一排是吃过战法的。基本吕蒙掉400血可以拿下 第二将第二排，这里完全看脸。必须战术克制，我的3400血吕蒙才能砍死满血第二排还能剩 压缩编码算法设计与实现实验报告 一、实验目的：用C语言或C++编写一个实现Huffman编码的程序，理解对数据进行无损压缩的原理。 二、实验内容：设计一个有n个叶节点的huffman树，从终端读入n个叶节 点的权值。设计出huffman编码的压缩算法，完成对n个节点的编码，并写出程序予以实现。 三、实验步骤及原理： 1、原理：Huffman算法的描述 (1)初始化，根据符号权重的大小按由大到小顺序对符号进行排序。 (2)把权重最小的两个符号组成一个节点， (3)重复步骤2，得到节点P2，P3，P4……，形成一棵树。 (4)从根节点开始顺着树枝到每个叶子分别写出每个符号的代码 2、实验步骤： 根据算法原理，设计程序流程，完成代码设计。 首先，用户先输入一个数n，以实现n个叶节点的Huffman 树； 之后，输入n个权值w[1]~w[n]，注意是unsigned int型数值； 然后，建立Huffman 树； 最后，完成Huffman编码。 四、实验代码：#include int min(HuffmanTree t,int i) { int j,flag; unsigned int k = MAX; for(j=1;j<=i;j++) if(t[j].parent==0&&t[j].weight 交互式多模型算法卡尔曼滤波仿真 1 模型建立 分别以加速度u=0、1、2代表三个不同的运动模型 状态方程x(k+1)=a*x(k)+b*w(k)+d*u 观察方程z(k)=c*x(k)+v(k) 其中，a=[1 dt;0 1],b=[dt^2/2;dt],d=[dt^2/2;dt],c=[1 0] 2 程序代码 由两个功能函数组成，imm_main用来实现imm 算法，move_model1用来生成仿真数据，初始化运动参数 function imm_main %交互式多模型算法主程序 %初始化有关参数 move_model %调用运动模型初始化及仿真运动状态生成函数 load movedata %调入有关参数初始值（a b d c u position velocity pmeas dt tg q r x_hat p_var） p_tran=[0.8 0.1 0.1;0.2 0.7 0.1;0.1 0.2 0.7];%转移概率 p_pri=[0.1;0.6;0.3];%模型先验概率 n=1:2:5; %提取各模型方差矩阵 k=0; %记录仿真步数 like=[0;0;0];%视然函数 x_hat_hat=zeros(2,3);%三模型运动状态重初始化矩阵 u_=zeros(3,3);%混合概率矩阵 c_=[0;0;0];%三模型概率更新系数 %数据保存有关参数初始化 phat=[];%保存位置估值 vhat=[];%保存速度估值 xhat=[0;0];%融合和运动状态 z=0;%量测偏差（一维位置） pvar=zeros(2,2);%融合后估计方差 for t=0:dt:tg; %dt为为仿真步长；tg为仿真时间长度 k=k+1;%记录仿真步数 ct=0; %三模型概率更新系数 c_max=[0 0 0];%混合概率规范系数 p_var_hat=zeros(2,6);%方差估计重初始化矩阵, %[x_hat_hat p_var_hat]=model_reinitialization(p_tran,p_pri,x_hat,p_var);%调用重初始化函数，进行混合估计，生成三个模型重初始化后的运动状态、方差 %混合概率计算 for i=1:3 u_(i,:)=p_tran(i,:)*p_pri(i); end for i=1:3 c_max=c_max+u_(i,:); end 目 录 实验一用C/C++语言实现游程编码 实验二用C/C++语言实现算术编码 实验三用C/C++语言实现LZW编码 实验四用C/C++语言实现2D-DCT变换13 实验一用C/C++语言实现游程编码 1. 实验目的 1) 通过实验进一步掌握游程编码的原理； 2) 用C/C++语言实现游程编码。 2. 实验要求 给出数字字符，能正确输出编码。 3. 实验内容 现实中有许多这样的图像，在一幅图像中具有许多颜色相同的图块。在这些图块中，许多行上都具有相同的颜色，或者在一行上有许多连续的象素都具有相同的颜色值。在这种情况下就不需要存储每一个象素的颜色值，而仅仅存储一个象素的颜色值，以及具有相同颜色的象素数目就可以，或者存储一个象素的颜色值，以及具有相同颜色值的行数。这种压缩编码称为游程编码，常用(run length encoding，RLE)表示，具有相同颜色并且是连续的象素数目称为游程长度。 为了叙述方便，假定一幅灰度图像，第n行的象素值为： 用RLE编码方法得到的代码为：0@81@38@501@40@8。代码中用黑体表示的数字是游程长度，黑体字后面的数字代表象素的颜色值。例如黑体字50代表有连续50个象素具有相同的颜色值，它的颜色值是8。 对比RLE编码前后的代码数可以发现，在编码前要用73个代码表示这一行的数据，而编码后只要用11个代码表示代表原来的73个代码，压缩前后的数据量之比约为7:1，即压缩比为7:1。这说明RLE确实是一种压缩技术，而且这种编码技术相当直观，也非常经济。RLE所能获得的压缩比有多大，这主要是取决于图像本身的特点。如果图像中具有相同颜色的图像块越大，图像块数目越少，获得的压缩比就越高。反之，压缩比就越小。 译码时按照与编码时采用的相同规则进行，还原后得到的数据与压缩前的数据完全相同。因此，RLE是无损压缩技术。攻城掠地大数据库以及sdata文件资料修改教程
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