速算法 原理的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

【新裝版】3小時掌握速算

為了解決速算法 原理的問題，作者涌井良幸 這樣論述：

榮獲日本全國學校圖書館協議會選定圖書 　　掌握補數技巧，運用10位數變化，數學速算法則完全公開！ 　　加、減、乘、除，處處都要運用計算 　　想要快速正確解題，必須掌握速算技巧，徹底解決考試做題慢的問題 　　運用多項式分配率和乘法公式，快速答題和驗算！ 　　在學校學會的數學算法雖很萬能，但碰上實際計算時卻很花時間。 　　重要的是在計算時用各別算法的特性來選擇適合的方法、隨機應變，而這就是速算的技術。 　　除了速算，本書也介紹有「概算」和「驗算」的技巧。 　　前半部是介紹速算的基本技巧，並附有大量練習題，以讓讀者學會運用這些計算方法；後半部則是介紹與速算有關的各種計算知識，以及使生活變得

更有趣的數學常識等。 　　例如398×402這個乘法計算例題，一般人應該是會列成直式，從最右邊開始算起，依序計算398×2，398×00(=0)，398×400，最後再全部加起來，得到答案。 　　但這個題目有一個快速的算法，就是大家在國中都學過的乘法公式與多項式──平方差的公式：(a+b)(a-b) = a2-b2 。 　　因此398×402可寫為 　　398×402 　　= (400－2)(400+2) 　　=4002－22 　　=16000-4 　　=159996 　　另外平時在計算小數點的時候也可以將小數看成是分數，例如164×0.75，這時候可以將原題寫為 　　164×0.

75 　　=164×(3/4) 　　=164÷4×3 　　=41×3 　　=123 　　這樣就能算得又快又好了！ 　　讓現任日本高中數學老師，幫助你： 　　理解速算原理，面對問題立刻掌握重點；快速驗算答案，提升解題速度。 海外讀者回饋 　　★★★我是為了孩子才買這本書，但大人讀起來也能學到很多。連複雜的問題也可以依據思考方式而心算得出。只要知道這些方法，不論是算數還是數學，都能樂在其中。 　　★★★如同其他回饋意見所說，系統化地描寫了其他速算書中介紹到的內容，讓人容易理解。尤其是二位數的平方以及從11到19的二位數的乘法等，都能立刻活用。 　　★★★在現今這個時代，用100日圓就能

到電子計算機，所以速算的實用性可能沒有以前那麼好用，但卻很適合用來做頭腦體操。以往用筆記算都要耗費不少時間的問題，只少稍微改變了一下看法，瞬間就能算出答案，這點令人感到非常痛快。作者認為，在學校學到的計算法雖花時間，卻是對所有問題都有效的萬用藥，而速算則是對特殊疾病有效的特效藥。我不是數學老師，所以對此不能說些什麼，但我也覺得，學校教育可以多加採用使用補數的計算，以及乘法從左往右等的速算法為基礎。其他還收錄了許多有趣的例題，像是用心算算出六位數的力方根，或是俄羅斯農民的乘法等。我認為，單是告訴了讀者提升工作效率的方法，就能帶給我們很大的收穫。  

速算法 原理進入發燒排行的影片

鐵路車輛轉向架應力與疲勞分析及多目標最佳化設計

為了解決速算法 原理的問題，作者劉建寬 這樣論述：

本論文以鐵路車輛轉向架為模擬對象，根據EN 13749及EN 15663測試法規，並利用均勻實驗設計法對轉向架寬度、厚度等進行設計，並規劃出一系列的模擬實驗，使用有限元素分析工具ANSYS/Workbench進行轉向架模擬分析，並探討轉向架的設計尺寸對於等效應力及疲勞安全係數的影響。根據均勻實驗設計數據結果，應用Kriging插值法建立反應曲面及數學代理模型以最小等效應力、最大疲勞安全係數作為目標函數，再透過基因演算法對子目標求出最佳解，使用熵權法合成目標函數的最佳權重，再利用灰關聯法將最佳權重和每個目標函數的均一化，將兩個單目標函數轉換為灰關聯度，經由Kriging插值法和基因演算法評估最

優灰關聯度和最佳解，達到多目標最佳化設計分析。經過均勻實驗設計得到的改善組合，與原始設計相互比較下，等效應力由56.961MPa降低至42.913MPa，改善24.66%，及疲勞安全係數由1.9241提升至2.5861，改善34.41%。經由整合的多目標最佳化設計流程，令等效應力由56.961MPa降低至40.487 MPa，改善28.92%，及疲勞安全係數由1.9241提升至2.7421，改善42.51%，得以讓轉向架輕量化、提高強度的最佳設計實現。

圖像處理並行算法與應用

為了解決速算法 原理的問題，作者何川,胡昌華 這樣論述：

　　圖像去噪、去模糊、修補、超分辨率和壓縮感知重建等圖像反問題的求解在工程實踐中有重要的應用價值，也是近些年來圖像處理領域的尖端熱門話題。本書著重對圖像反問題病態性的數值分析和基於算子分裂的圖像反問題求解方法進行了較系統的研究和介紹。全書共分6章，內容包括預備知識、圖像反問題病態性數值分析及正則化方法、響應式正則化參數估計和基於算子分裂的圖像反問題並行求解方法等。 　　本書中的研究方法雖以圖像去噪、去模糊、修補和壓縮感知重建等復原類問題爲例，但也可推廣至圖像分割、高光譜分解、圖像壓縮等圖像處理問題當中。  

三維掃描式聲納在海床與工程現況之應用

為了解決速算法 原理的問題，作者朱峘瑜 這樣論述：

本研究為建立三維掃描式聲納(BV5000)的標準化作業與影像處理程序，並以高雄港哨船頭遊艇碼頭為研究區域，進行海床地貌特徵探測、資料分析與現況評估。探測標的包含水下場域現況描繪與重建，以及底床裸露目標物辨識與量化（數量、位置、尺度與細部特徵），並以三維點雲為主軸進行場域環境分析，以及提供完整作業程序以達到計算淤積土方量之目的。　　在研究場域中，水下具體存在的目標物總計為：基樁15座(A型:14、B型:1)、岸壁5面(平滑:3、齒型:2)、環形結構物28座(輪胎:21、捕蟹籠:7)、浮台19具(A型:11、B型:8)以及未知目標物12組(人工:8、自然:4)。根據目標物特性分析(包含：分布位置

、功能性以及人為因素等)，場域中目標物在成因上具有「設置物」、「遺落物」與「拋棄物」等三類。 結合水動力理論、沉積物性質、底床地貌以及碼頭設計(凹型)間交叉比對，本研究場域中西側碼頭岸壁周邊不規則地形以及岸壁轉角呈現堆積情況，主因係船隻推進槳葉作用水動力所衍生。 除有效進行水下目標物辨識及定量化外，透過探測資料建立水下三維點雲數據庫可進行淤積土方量之計算。首先使用隨機抽樣一致(RANdom SAmple Consensus, RANSAC)演算法將淤積之土方點雲從原始點雲中分離出來。布上海床點雲使其成為封閉幾何體，再使用Alpha Shape演算法以估測體積，最後以CloudCom

pare公開軟體加以驗證本研究提出的方法之準確度。透過監測得知場域呈現淤積情況，該年之淤積量約為222立方公尺。 本研究貢獻為以實際案例呈現三維掃描式聲納系統於水下目標物分析、環境探討與土方計算之應用。