小說《從雙非做題家到首席科學(xué)家》是知名作者“林葉”的作品之一，內(nèi)容圍繞主角林葉裴禮文展開。全文精彩片段：林葉笑著說道：“那就這么愉快的決定了？”楊青青也笑著說道：“就這么愉快的決定了不過最后一個隊友可得好好的找一找，不能像去年那樣遇見擺爛的，本來模型與程序都寫得不錯，硬是被寫作耽擱了，氣死我了，損失整整1500塊”說到最后，楊青青晶瑩如玉的瓜子臉已經(jīng)鼓了起來，氣呼呼的，十分好看去年國一是每個人獎勵3000，而國二每個人只有1500讓楊青青耿耿于懷到了現(xiàn)在...
從雙非做題家到首席科學(xué)家 精彩章節(jié)免費試讀
第一個問題思路理順暢之后，
建立數(shù)學(xué)模型與編寫程序找對應(yīng)算法求解就是一件十分容易的事情了。
至少對于頂級隊伍來說，已經(jīng)不是什么難事了。
林葉一步一步寫出了數(shù)學(xué)模型：
P_t=(2mn√max(0，m^2cos^2?+n^2sin^??d^2))/(m^2cos^2?+n^2sin^2)+2√max(0，(r^2)_0?(Gcos??d)^2);
...
d′=x_0cos?+y_0sin?+d_0+d;
...
V=(μ2mn√max(0，m^2cos^2?+n^2sin^2??(x_0cos?+y_0sin?
+d_0+(i?256.5)?d)^2))/(m^2cos^2?+n^2sin^2)
+2μ√max(0，(r^2)_0?(Gcos??(x_0cos?+y_0sin?+d_0+(i?256.5)?d))^2);
...;
第一個小問三個問題，需要的數(shù)學(xué)模型可不止三個。
林葉思考了很久，并且修修改改很多次才最終確定這些數(shù)學(xué)模型。
寫到現(xiàn)在，已經(jīng)是凌晨五點。
第一個問題太重要了，林葉是各種三思各種斟酌才確定下來。
“青青，我模型寫好了，剩下的工作可就交給你了?！?br>
林葉對著疲倦的楊青青說道。
楊青青說道：
“林葉你放心，數(shù)學(xué)也許只是也許我不如你，但是我計算機(jī)方向的天賦不會輸給你，
當(dāng)初民大計算機(jī)學(xué)院院長苦苦哀求我去學(xué)計算機(jī)，說我天生就適合搞這個。”
大二就拿計算機(jī)設(shè)計大賽國一，能不有天賦嗎。
“嗯，我相信你，對了，你順便檢查一下我的數(shù)學(xué)模型有沒有書寫錯誤。”
林葉提醒道。
一晚上高強(qiáng)度的用腦，也許寫的時候不經(jīng)意出現(xiàn)筆誤，就很要命。
而楊青青數(shù)學(xué)水平不低，顯然是能夠看得懂林葉寫的數(shù)學(xué)模型，也能夠發(fā)現(xiàn)一些基本的書寫錯誤。
有這種數(shù)學(xué)計算機(jī)都厲害的隊友就十分舒服了。
可以省去很多功夫，讓林葉專心致志于第二個問題。
隊友的重要性。
林葉很期待，兩種不同方向的模型，會不會得出同樣的結(jié)果。
第二個問題是要利用第一個問題之中得到的標(biāo)定參數(shù)，確定該未知介質(zhì)在正方形托盤中的位置、幾何形狀和吸收率等信息。
另外，還要具體給出題中圖3所給的10個位置處的吸收率。
這個時候，楊青青也不能給林葉幫助了，
三個位置基本上要各司其職了。
只有做第一個問題的時候，大家還能討論討論。
“這個問題恐怕用兩種算法才保險，第一個問題做得十分完美，后續(xù)就是按部就班。”
“首先肯定要對對附件 3中的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，將其變換為旋轉(zhuǎn)中心在正方形托盤正中心的數(shù)據(jù)。
再分別建立連續(xù)、離散兩種 CT反投影重建模型?！?br>
“一個連續(xù)模型，一個離散模型，這樣才是這個問題最正確的思路與解法。出題老師肯定是這么算計的?！?br>
數(shù)學(xué)建模也相當(dāng)于考試，是學(xué)生與出題老師相互之間的博弈。
答卷學(xué)生肯定要揣摩出題老師的用意。
林葉一邊寫一邊小聲嘀咕：
“連續(xù)模型中，利用傅里葉中心切片定理，設(shè)計濾波反投影算法（FBP），先將投影數(shù)據(jù)進(jìn)行傅里葉變換，濾波后逆傅里葉變換，將所得的值在反投影平面累加，實現(xiàn)吸收率圖像重構(gòu)；”
林葉想了一個多小時，想到了思路。
隨后再反復(fù)的思考與斟酌數(shù)學(xué)模型，
查看了大量的相關(guān)的文獻(xiàn)，終于開始進(jìn)行數(shù)學(xué)建模。
射線的線積分模型：
Pθ(t)=∫_((θ，t)line)f(x，y) ds;
...
定義線積分投影 Pθ(t)的傅里葉變換為：
Sθ(w)=((∫_?∞)^∞)P_θ(t)e ^(?j2πwt) dt;
原二維圖像的傅里葉變換定義為：
F(u，v)=((∫_?∞)^∞)((∫_?∞)^∞)f(x，y)e^(?j2π(ux+vy))dt;
則根據(jù)中心切片定理，有：
S_θ(w)= F(wcosθ，wsinθ);
對于 F(u，v)的傅里葉逆變換可以寫為：
f(x，y)=1/A^2(∑^(N/2))_(m=?N/2N)(∑^(N/2))_(n=?N/2N)F(m/A， n/A)e^(j2π((m/A)x+(n/A)y));
“這里還得使用濾波反投影法（FBP）來完成重構(gòu)，”
林葉在完善算法，寫到最后，林葉那LV1的數(shù)學(xué)等級敏銳直接突然意識到了什么，
“咦，離散模型使用這個算法缺陷有點問題，不過用代數(shù)迭代倒是可以完美解決這個問題，還能回過頭去檢測第一個問的其中一個小問。
也不知道帝都水木的隊伍能想到這個細(xì)節(jié)嗎？
李安明好人啊。不對，這里用共形幾何代數(shù)之中的迭代可能會更好，簡直是完美的處理。
我特喵真是個天才！
也虧得之前努力把本科數(shù)學(xué)系所有內(nèi)容學(xué)到了巔峰，不然根本意識不到這個問題?！?br>
寫到最后，林葉忍不住大聲說道：
“李安明！這次要是能夠拿高教社杯，有你一大份功勞，我一定會在全國組委會面前狠狠的夸你！”
楊青青與機(jī)房其余的人全部被林葉吸引看了過來。
“林葉該不是是壓力太大有點精神失常了吧？”
“不會吧，楊青青還在呢，就算是林葉出問題，楊青青也能夠兜底啊?！?br>
整個機(jī)房的人竊竊私語。
楊青青看著林葉，小聲說道：
“林葉，你瘋了？”
林葉現(xiàn)在很興奮，但還是控制了一下自己的情緒，小聲對著楊青青說道：
“這次真穩(wěn)了，等你程序搞完，看我的數(shù)學(xué)模型就知道了！”
楊青青沒好氣的翻了一個白眼，風(fēng)情萬種，
“怕你瘋了，我不想一個人在高處寂寞如雪，懂？”
林葉剛想罵回去，林思憶就提著三籠小籠包跟三杯豆?jié){以及一些點心出現(xiàn)，說道：
“嘻嘻，學(xué)長~，學(xué)姐姐~，快來吃早飯辣，這是我讓我家廚師特意做的，直接開車送到樓下，還有一些點心，嘻嘻。”
林葉沒有客氣，直接開吃，楊青青也停下了手中的活，直接開吃，一邊吃一邊說道：
“小學(xué)妹，等會把這張草稿紙拿過去，先把數(shù)學(xué)模型給寫在LaTeX上，
這種機(jī)械的寫代碼工作目前適合你，我們要把精力用在建模與編程上，最后完整論文的撰寫由我與林葉一起做。”
林葉也鄭重的說道：
“確實打公式代碼比較麻煩繁瑣，你要認(rèn)真敲，不要寫錯了，當(dāng)然我們在撰寫論文的時候也會檢查。”
楊青青補(bǔ)充道：
“三個人反復(fù)檢查斟酌論文，精益求精，才能達(dá)到最完美?！?br>
“學(xué)長~，學(xué)姐姐~，你們放心，雖然人家不如學(xué)長與青青姐姐，但是這種小事情肯定能夠做好的~，人家好歹去年拿過省一，嚶嚶嚶，委屈屈。”
二人一頭黑線，富家千金的怪癖。
吃完飯，林葉沖了一杯咖啡，繼續(xù)肝了起來。
林思憶帶來了各種進(jìn)口咖啡，進(jìn)口礦泉水，各種進(jìn)口零食點心。
林葉喝了一口，不得不說，還針不戳。
有錢真好。
吃完飯，林葉開始繼續(xù)干活。
爭取周五把四個問模型全部做出來，周六把論文初稿寫出來。
...
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另外從今天到下周二，每天三更。
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