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用0，1，4，5四个数字编三位数乘一位数的乘法算式。
（1）积是三位数的乘法算式。
（2）积的末尾只有一个0的乘法算式。
（3）积中间有0的乘法算式
（4）积的末尾只有两个0的乘法算式。
题型：填空题难度：中档来源：同步题
（1）105×4；（2）510×4；（3）501×4；（4）150×4（答案不唯一）
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据魔方格专家权威分析，试题“用0，1，4，5四个数字编三位数乘一位数的乘法算式。（1）积是三位数..”主要考查你对&&两位数（多位数）乘一位数&&等考点的理解。关于这些考点的“档案”如下：
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因为篇幅有限，只列出部分考点，详细请访问。
两位数（多位数）乘一位数
学习目标：掌握两位数乘一位数笔算（包括不进位和进位）方法的计算过程，初步学会用乘法竖式的书写格式，了解竖式每一步计算的含义。如：48×2方法点拨：1、计算乘数末尾有0的乘法时，可以先把乘数0前面的数相乘，再在积的末尾添上0。 2、从个位起，用一位数依次乘多位数的每一位数；哪一位上乘得的积满几十，就向前一位进几。3、在乘法算式里，一个因数不变，另一个因数扩大几倍，积就相应的扩大几倍。
发现相似题
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4723321576291693643713030646567用9,3,4,2这四个数字算出24,算式是（）_百度知道
用9,3,4,2这四个数字算出24,算式是（）
我有更好的答案
9*4/3*2=24
9x4x2÷3=24（9+3）×4÷2=24（9+3）*（4-2）=24
9x4x2÷3=24
9÷3X4X2=24
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填空题 数学 排列、组合及简单计数的综合问题
四位数中,恰有2个数位上的数字重复的四位数个数是___.
正确答案及相关解析
正确答案 3888
解析 解:这个四...四位数除以两位数竖式练习题_四年级数学_数学_小学教育_教育专区。速算,竖式,习题 四位数除以两位数竖式练习题 39÷48= 08÷85= 9857...单选题 数学 排列、组合及简单计数的综合问题
从0,1,2,3,4,5六个数中任取四个互异的数字组成四位数,个位,百位上必排偶数数字的四位数共有( )
A52个...4位数字频率计设计_工学_高等教育_教育专区。CNT10 仿真 LATCH4 LED7S ...DTCC2014:百分点内存数... 百度认证SEM02关键词优化... 相关文档推荐 暂无相关...从0,1,2,3,4,5这6个数字中取出不同的4个数字组成一个四位数,求 (1)有...第二类选0时,当末位为0时,其它三位从剩下的数中任意排3个即可,有=60个, ...填空题 数学 排列与组合
由0,1,2,…,9这十个数字组成的、无重复数字的四位数中,个位数字与百位数字之差的绝对值等于8的个数为( )个。
正确答案及相关...单选题 数学 排列与组合
[2014?济南调研]用0,1,2,3,4,5六个数字组成无重复数字的四位数,若把每位数字比其左邻的数字小的数叫做“渐降数”,则上述四位数...四位数除以两位数专项练习 - 三位数、四位数除以两位数练习题 841÷23= 813÷48= 589÷16= 150÷85= 987÷11= 699÷95= 208÷44= 535÷91= 25...简答题 数学 排列、组合及简单计数的综合问题
在...∴偶数只能在个位、百位上的四位数有160+588=748....2016年高考模拟 理数2016高考真题2016年高考真题 理...简答题 数学 排列与组合
若四位数的各位数码中,任三个数码皆可构成一个三角形的三条边长,则称为四位三角形数,试求所有四位三角形数的个数.
正确答案及...
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从4,5,3,9这四个数中选出三个数组成两道加法算式和两道减法算式
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加法算式:4+5=9减法算式：9-5=4
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金融工程与并行计算： 第一章 并行计算与金融工程的发展 Part 2
第四节 产品开发对金融计算的要求金融市场是一个充满随机性的地方，自从BSM模型被提出之后，随机过程被用于各个金融变量之上，不论是汇率、股价、利率、商品价格，甚至信用价差，都是以适当的随机过程，进入到财务模型之中。透过金融市场的均衡条件，我们便会求得这些金融变量的随机微分方程(StochasticDifferential Equation)。这一方法以成为目前金融产品开发时，计算其价格与风险的标准程序。随机微分方程一般化的求解方式，可以使用测度转换的方法求得。在特定条件下，少数的随机微分方程可以有解析解，如阳春型选择权。但是，就如目前市场上销售的外汇结构产品TargetRedemption Notes，大部分由于偿付条件过于复杂，且是路径相关的条件，因此无法求得简单的解析解。此时我们只有利用蒙地卡罗模拟法配合测度转换的理论，使用大数法则来计算这些产品的价格与风险。在蒙地卡罗模拟法中，我们进行大量的模拟，每一次的模拟就是一个可能的情境路径(ScenarioPath)。实务上，10万条的仿真路径是一般的要求，但这只是计算一个价格。通常我们还需要计算Delta、Gamma与Vega等参数，以做为避险的规划与涉险值的估算。由于没有解析解，因此需要使用差分来求的这些数值。保守估计，一个产品需要计算四个仿真价格，也就是40万条的仿真路径。如果在每条的情境路径上，每天走一步，产品为一年到期，则每一产品我们一共需要产生约1.5亿个模拟随机数(365╳400,000=145,600,000)来执行相关计算。上述情况在金融计算上并非特例，在一些利率类的结构产品上，情况更为严苛。这是因为在外汇产品上，通常只需要模拟一个汇率因子。而在利率类的结构产品上，可能同时要模拟20个利率因子。至于整体公司部位的风险值计算，那就又是另外一种各加严苛的情况，以现今大型银行的资产组合规模而言，计算能量的要求只有更多了。然而，多核的硬件结构却是当今金融计算的一个解药。传统个人计算机只有一个计算核心的CPU，因此，同时只有一个程序(Process)在执行。当CPU中的计算核心数目增加后，我们可以使用多线程(Multi-Threads)的方式，增加计算能力。也就是说在一个主程序执行后，我们可以将主程序展开程多条的线程，分别使用每一个计算核去执行各自的工作，最后再合并到主程序来结束。然而，这样的做法前提是这些展开的线程彼此的工作有一定的独立性，可以各自工作，到最后才需整并合一，否则这样的计算流程变没有办法提升计算效率。对于前述的蒙地卡罗模拟法，就刚好满足此一要求。因为每一次的情境路径仿真，都是各自独立执行的，这可说是王八看绿豆，对上眼了。然而，即使可以在CPU内增加计算核(Core)的数量，但是目前CPU最多也只有8个计算核(AMD)，似乎缓不济急。自然而然，就会想到GPU上大量的计算核心，是否可以成为可用的方案。这里要说明一点，CPU上的核是通用型的，除了数值运算还有逻辑运算，因此无法像GPU上的专用型核，可以制造那么多的核。NAVIA公司于2007年正式发布其泛用GPU(GeneralPurpose GPU)架构，计算统一装置架构(Computer Unified Device Architecture, CUDA)。在此架构下，程序员可以使用一般的C语言，撰写执行于GPU上的程序，充分利用GPU多核特性的平行运算程序。自此，摩尔定律的计算红利，又可以为金融界所共享。 第五节 市场上主流的GPU平行运算架构目前市场上平行运算的软件开发架构有两大类，一类是以CPU的多核架构为主，另一类则是以GPU的多核架构为主。由于金融计算的高运算量，本文着重在后者的架构。市场上GPU的多核架构亦有两大架构，分别是NVIDIA的CUDA架构，以及由Apple公司提出并得到多家开发商支持，并由KhronosGroup设计的开放计算语言(Open Computing Language, OpenCL)。CUDA是一个专属于NVIDIA公司的开发架构，因此只支持NVIDIA的GPU显示适配器。由于NVIDIA介入此一领域较早，因此他所提供的工具较为齐全。CUDA所提供的链接库有BLAS、FFT、Random三大类。另外，CUDA亦提供整合于微软开发软件VisualStudio的除错工具，可以在除错模式下观察GPU内变量的变化。另外，除了C语言，CUDA也提供了C++的支持链接库Thrust。整体而言，CUDA的开发资源相当地好。OpenCL是近来由Khronos所推出的一个异质性计算的开放架构(注六)，他可以同时使用CPU与GPU的资源，他也不限于单一公司的硬件架构，因此不论是AMD、NVIDIA的GPU或是Intel、IBM的多核CPU，都可以支持使用于此架构之下。然而，OpenCL在链接库的支持方面，相较于CUDA比较不完整。但是基本的BLAS与FFT程序代码，依然可以由AMD的网站上免费取得。另外，AMD也推出C++语言的支持链接库Bolt。不论是CUDA或是OpenCL都是以C或C++语言为基础的开发工具，对于已.NET平台为主的微软平台，整合度都不是很理想。幸运的是，网络上都有提供相对应的.NET版的开发工具，ManagedCUDA与OpenCL.NET。这两套工具皆以C#语言封装原来的链接库，可以完整的整合到Windows平台系统。上述的软件皆是免费的工具，至于付费的商用软件也有很多选择，尤其是CUDA的部分，NVIDA的网站有相当多的信息可供查询。 第六节 一个比较范例相较于CPU，使用GPU做为特定运算的运算中心，其优势是相当明显的。下面作者以一个阳春式选择权作为范例，比较这两种方法的计算速度，以及计算得精准度，由于此种选择权有解析解，因此可以解析解的质为比较的根据。此选择权的契约条件如下，一年后到期买权，令期初资产价格S0=100，执行价格K=100，波动性σ=30%，融资成本4%，资产收益2%。。令K表执行价格，ST为到期日价格，CT表到期日选择权的的偿付，，使用BSM公式解，可得权利金价格为12.567697。在实作条件上，我们使用简单的几何布朗运动程序，每天仿真一步，因此一条情境路径需要走365步。每一次的计算模拟262,144条情境路径。首先，我们以CPU执行单线程的传统程序，作者使用的硬件开发环境为IntelCore i7-GHz，8G RAM，操作系统为Windows 7专业版32位的作业环境，以C#为程序语言，使用Mersenne Twister随机数生成器，编译后执行三次结果如下，
计算时间(ms)
12.825382 2
12.825382 3
12.825382 平均
由于使用相同的随机数种子，因此三次计算的权利金皆相同。三次计算的平均时间为8.7360223秒。接着，我们使用CUDA架构来测试平行运算的执行效果，测试的GPU为NVIDIAGeforce GT640，3GB RAM，CUDA Driver 6.0/Runtime 5.5。使用C#语言搭配ManagedCUDA做为开发工具，其他环境与前面相同。在随机数生成器方面，使用CUDA内建的CudaRand链接库。此处的计算时间不包含CUDA程序的编译时间。
计算时间(ms)
12.859942 2
12.859942 3
12.859942 平均
由于使用相同的随机数种子，因此三次计算的权利金皆相同。三次计算的平均时间为1.1700016秒。相对计算效率约为7.5倍(8...4666)。最后，我们使用OpenCL架构来测试平行运算的执行效果，测试的GPU为NVIDIAGeforce GT640，3GB RAM，OpneCL Driver 1.0。使用C#语言搭配OpenCL.Net做为开发工具，其他环境与前面相同。在随机数生成器方面，我们使用Random123随机数生成器。此处的计算时间不包含OpenCL程序的编译时间。
计算时间(ms)
12.691024 2
12.691024 3
12.691024 平均
由于使用相同的随机数种子，因此三次计算的权利金皆相同。三次计算的平均时间为0.1433335秒。相对计算效率约为14.1倍(8...0903)。整理摘要如下，多核运算有明显的效益，相对单核的模拟，多核的模拟误差并不会明显的增加。在OpenCL的模拟中，使用Random123的随机数生成器，甚至可减低模拟误差到1%以内。
平均时间(s)
误差百分比
效率提升 CPU模拟
1X CUDA模拟
7.5X OpenCL模拟
*使用BSM公式解，可得权利金价格为12.567697。
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