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方志广州：不同时期的新冠康复者：有人自愈 ♂
方志广州：不同时期的新冠康复者：有人自愈2019年12月5日，新冠疫情在一起武汉开始被发现，三年后，今天（2022年12月15日）疫情将近尾声！广州方舱给隔离人员的一封信可知一二，另外中青年得新冠的七天症状如何？可了解一下！
2022年12月15日是一个值得纪念的日子，全国基本宣告放开，全国至少33城市宣布除部分场所外，公共场所不再查验核酸证明，分别是：广东省深圳市、新疆乌鲁木齐市、黑龙江省哈尔滨市、河南省郑州市、广西南宁市、山东省辖济南、青岛、淄博、枣庄、东营、烟台、潍坊、济宁、泰安、威海、日照、临沂、德州、聊城、滨州、菏泽16个设区的市；浙江省杭州、宁波、温州、绍兴、台州、金华、舟山、丽水、湖州、嘉兴、衢州：相继发布优化疫情防控措施通告！
广州市只做不说早已打响第一枪！
广州市荔湾中心医院荔湾区方舱医院致方舱隔离人员的一封信
亲爱的朋友:
您好!我们是负责荔湾区方舱医院的医护人员。目前新冠肺炎疫情防控形势依然严峻，为了有效遏制疫情蔓延，也为了您和 家人的健康，感谢您配合来到方舱接受隔离。最近一段时间会 由 我们陪伴大家一起康复， 希望通过大家的共同努力， 大家能早日“退疫”。
目前主要流行的是新冠病毒奥密克戒变异株，这个毒株虽传染性强，但致病力低，感染者多为无症状感染者或轻症患者，只需要进行医学观察。如您仅有轻微咳嗽、低烧、咽痛或肌肉酸痛等症状，一般不需特殊治疗，大约7天可以自行痊愈，因此，也不建议您乱吃药。如您有特殊不适，例如发高烧(体温超过39"C)、剧烈咳嗽、呼吸困难等症状，可联系我们医护人员对您进行及时检查及治疗。新冠病毒检测转阴后，已对新冠病毒产生免疫，短期内不必担心被阳性病，人感染。
舱内生活多有不便，一定要服从安排，注意安全，保持良好的精神状态。
最后，我们医护人员和您时刻同在。祝您早日康复、回归社会与家庭!
广州市荔湾中心医院荔湾区方舱医院
新冠发病7日图 。
奥密克戎BF.7变异株是北京本轮疫情的主要毒株。它在临床上一大特点是连续性。发病初期，患者可能会出现咽干咽痛、咳嗽、发热等症状。感染奥密克戎BF.7后在青壮年人身上发热一般不超过3天。北京佑安医院感染综:合科主任医师、小汤山方舱医院医疗专家李侗曾总结了一份普通中青年患者感染新冠病毒后，从发病第1天到第7天核酸转阴的“症状分析”。
I 发病第一天
症状较轻。可能感到轻微咽干咽痛、身体乏力。
I 发病第二天
开始出现发热症状，部分年轻人高烧至39摄氏度左右。同时咽部不适感加重。
发病第三天
症状最重的一天。高热39摄氏度以上，浑身酸疼乏力，咽痛加剧。
发病第四天
体温的高峰开始下降。很多人从这一天体温降为正常，不再发热。但仍然咽痛咽痒。一部分人开始流涕、咳嗽。
I 发病第五天
体温基本降到正常。但是鼻塞、流涕、咽痛、咳嗽，身体乏力仍然存在。
方阵问题公式（三角形实心方阵问题公式） ♂
方阵问题公式（三角形实心方阵问题公式）据说，这就是传说中小学蕞魔性的12道思维应用题。有“鸡兔同笼、火车问题、流水行船、植树问题、列车过桥、剪绳问题、年龄问题、盈亏问题、和差倍问题、方阵问题、握手问题、等差问题。
每一道题都有分析、公式、解题思路、详细解答。12道题代表12种类型，让孩子们掌握一道题，学会一类题。
家有小学生的，快给孩子们收藏起来吧，抽空可以见识见识，对于学有余力的小朋友，还可以再见识一下另外15种类型，全都收录在以下基础知识书里了。看完以后，突然明白，那用花那么多的大银子去外面给孩子报补，补的也是这些。自己跟着书里详细学，效果是一样一样的。
小学语数英 基础知识大全
[给力]小学阶段吃透这12大类型足够了[V5]
[撒花][撒花]共12大类型，分别是：①鸡兔同笼 ②火车问题 ③流水行船 ④植树问题 ⑤列车过桥 ⑥剪绳问题 ⑦年龄问题 ⑧盈亏问题 ⑨和差倍问题 ⑩方阵问题 ⑾握手问题 ⑿等差数列。
[给力] 小学奥数题 数形结合和 背公式 都是不错的解题方法，都很清晰明了。但是，在明白解题思路的基础上，记住公式，对于填空和选择题，可以节省时间，为了分数，也是一种不错的选择[奋斗]。
注电基础学习
高数-线性代数
行列式：
三角行列式
反三角行列式
拉普拉斯公式
范德蒙行列式
矩阵：
矩阵的线性运算
矩阵的乘法 AB≠BA
方阵的幂
转置矩阵
方阵问题公式（数学方阵问题公式） ♂
方阵问题公式（数学方阵问题公式）方阵问题是一种数学问题，通常指在矩阵中找到一个特定的子矩阵，使该子矩阵满足特定的条件，例如包含特定元素、元素之和等。
2. 方阵问题的应用
方阵问题在多个领域中有广泛的应用，例如在图像处理、模式识别、电子商务等方面。在图像处理中，方阵问题可以用来识别图像中的特定模式或物体。在模式识别中，方阵问题可以用来对数据进行分类或聚类。在电子商务中，方阵问题可以用来对顾客行为进行分析，从而提高销售额和利润。
3. 方阵问题的公式
方阵问题的公式通常与矩阵和行列式有关。以下是一些常见的方阵问题公式。
① 矩阵的转置
矩阵的转置是指将矩阵的行和列交换得到的新矩阵。如果矩阵A的大小为m×n，则它的转置矩阵为AT，大小为n×m。转置矩阵的第i行第j列元素为A的第j行第i列元素。
例：
A = [1 2 3]
[4 5 6]
则A的转置矩阵为
AT = [1 4]
[2 5]
[3 6]
② 矩阵的加法和减法
矩阵的加法和减法都是将两个相同大小的矩阵对应元素相加或相减得到的新矩阵。如果矩阵A和B的大小均为m×n，则它们的和C=A+B和差D=A-B均为m×n大小的矩阵。加法和减法的运算规则为：
C[i,j] = A[i,j] + B[i,j]
D[i,j] = A[i,j] - B[i,j]
例：
A = [1 2 3]
[4 5 6]
B = [7 8 9]
[10 11 12]
则A+B = [8 10 12]
[14 16 18]
A-B = [-6 -6 -6]
[-6 -6 -6]
③ 矩阵的乘法
矩阵的乘法是指将一个大小为m×n的矩阵A与一个大小为n×p的矩阵B相乘得到一个大小为m×p的矩阵C。每个元素C[i,j]的值为第i行和第j列的元素相乘并相加得到。
例：
A = [1 2]
[3 4]
B = [5 1]
[2 3]
则A×B = [9 7]
[23 15]
④ 行列式的定义和性质
行列式是一个数学概念，是一个n阶方阵所对应的标量值。行列式的定义如下：
设A为一个n阶矩阵，A的行列式记作|A|，定义为：
当n=1时，|A|=A。
当n>1时，|A|由n个元素所构成，每个元素为(aij)，i=1,2,...,n，j=1,2,...,n，行列式的值为：
|A|=Σ(-1)^(i+j)aijMij
其中，Mij为矩阵A的第i行第j列元素的代数余子式。代数余子式的公式为：
Mij=(-1)^(i+j)Dij
其中，Dij为矩阵A的第i行第j列元素的余子式。余子式的公式为：
Dij=|Aij|
其中，Aij为矩阵A去掉第i行和第j列后所得到的(n-1)阶子矩阵。行列式具有以下性质：
性质1：若A的某一行（或列）的所有元素都为0，则|A|=0。
性质2：若A的两行（或列）成比例，则|A|=0。
性质3：若A为三角矩阵，则|A|为主对角线上元素的积。
性质4：若将A的一行（或列）乘以k，行列式也要乘以k。
性质5：若A的第i行（或列）是两个矩阵B、C的对应行（或列）相加，则|A|=|B|+|C|。
性质6：若将A的某一行（或列）加上另一行（或列）的k倍，则行列式不变。
4. 方阵问题的求解方法
方阵问题的求解通常包括模型建立、算法设计和实验验证三个步骤。在模型建立阶段，需要确定问题所涉及的矩阵大小、元素数量、求解目标等。在算法设计阶段，需要选取合适的算法对问题进行求解。常见的算法包括贪心算法、动态规划算法、遗传算法、模拟退火算法等。在实验验证阶段，需要对算法进行实验验证，以评估算法的准确性和效率。
5. 结论
方阵问题是一类重要的数学问题，在多个领域中都有广泛的应用。方阵问题的求解需要使用矩阵和行列式的相关知识和算法。通过模型建立、算法设计和实验验证三个步骤的组合，可以有效地解决方阵问题。
序号一：构造矩阵
首先，我们需要构造出一个 $nimes n$ 的矩阵。可以通过以下步骤来完成：
1. 将 $n$ 个数字（即 $1$ 到 $n$）放在第一行的中央列。
2. 从第二行开始，将每个数字放在上一行的右上方。如果该数字在第一列，则放在最后一列。
3. 如果某个位置已经放置了数字，则将数字放置在该位置下方的格子里。
例子：
当 $n=3$ 时，构造出的矩阵如下所示：
$$
\begin{pmatrix}
4 & 9 & 2 \\
3 & 5 & 7 \\
8 & 1 & 6 \\
\end{pmatrix}
$$
序号二：计算每行、每列和每条对角线的和
接下来，我们需要计算每行、每列和每条对角线的元素之和。可以通过以下步骤来完成：
1. 对于每一行，将该行所有元素的和记为 $S$。
2. 对于每一列，将该列所有元素的和记为 $S$。
方阵问题公式（方阵问题公式推导） ♂
方阵问题公式（方阵问题公式推导）方阵问题公式
方阵问题是一种经典的数学问题，也是计算机领域中常见的算法问题。它的本质是给定一个 $n$ 阶方阵，要求在其中填入 $1$ 至 $n^2$ 的数字，使得每行、每列和对角线的数字之和相同。在本文中，我们将探讨方阵问题的基本思路、解法和相关应用，并介绍其常见变体与扩展。
一、基本思路
方阵问题最基本的思路是枚举。对于一个 $n$ 阶方阵，我们可以依次填入 $1$ 至 $n^2$ 的数字，每填入一个数字就检查当前方阵是否满足条件，如果满足条件则继续填下一个数字，否则回溯到上一个数字重新选择。这种思路的时间复杂度为 $O(n^{2n})$，效率很低，不适用于大规模方阵。
为了优化枚举算法，可以利用一些性质来缩小搜索空间。例如，如果我们已经填好了某一行的所有数字，那么下一行的数字之和就可以预先计算出来。同理，如果我们已经填好了某一列或对角线的所有数字，下一个数字的可选范围也可以缩小。利用这些性质，枚举算法的时间复杂度可以降低到 $O(n^{2(n-1)})$。
二、解法
除了枚举算法外，还可以用其他方法来解决方阵问题，其中最常见的是矩阵分治和回溯算法。
1. 矩阵分治
矩阵分治是一种常用的分治算法，可以将一个大的问题分解成若干个小的子问题再进行合并。对于方阵问题，可以将一个 $n$ 阶方阵划分成 $4$ 个 $\frac{n}{2}$ 阶的子方阵，然后依次填写每个子方阵。这样，每个子问题的规模只有原问题的四分之一，时间复杂度为 $O(n^2 \log n)$。
2. 回溯算法
回溯算法是一种常见的搜索算法，可以用于解决方阵问题及其变体。在回溯算法中，我们维护一个当前方阵的状态，每次尝试填写一个数字，判断新状态是否满足条件，如果满足则继续尝试下一个数字，否则回溯到上一个状态重新选择数字。由于回溯算法可以在搜索过程中动态剪枝，因此实际效率往往优于枚举算法和矩阵分治算法。
三、变体与扩展
除了基本的方阵问题外，还存在许多变体和扩展问题。以下列举几个常见的变体：
1. 反方阵问题：要求每行、每列和反对角线的数字之和相同。
2. 多方阵问题：要求填写多个方阵，使得每个方阵的行、列和对角线的数字之和相同。
3. 焦点方阵问题：要求某些特定位置的数字之和等于给定的数值。
扩展问题包括：
1. 方阵旋转问题：给定一个方阵，将其旋转 $90^\circ$、$180^\circ$ 或 $270^\circ$。
2. 方阵推开问题：给定一个方阵，将其按照螺旋顺序推开。
3. 方阵压缩问题：给定一个方阵，将其压缩成一个向量。
四、应用
方阵问题具有广泛的应用价值，如下列举几个实际场景：
1. 棋盘问题：在棋盘上摆放若干种类型的棋子，使得满足某些特定条件。
2. 数独问题：给定一个已经填好数字的方格，在其中填入剩余的数字。
3. GPS 定位问题：利用卫星信号计算出当前位置和距离，然后利用方阵问题求解位置。
结语
方阵问题是一类经典的计算机算法问题，具有重要的研究意义和实际应用价值。通过研究方阵问题，可以深入了解算法设计和问题求解的基本思路，同时也能够对计算机科学和数学领域的发展产生积极的促进作用。
方阵问题公式推导
方阵问题，在数学领域是一个经典的问题，它可以推导出一种方阵的解法，适用于许多现实问题中。方阵问题的求解方法被广泛地运用在数据算法、金融领域等众多场合。
要素1：方阵问题的定义和例子
方阵问题指的是，在一个n行n列的矩阵中，从左上角走到右下角，只能向下或向右走，求出路径上数字的和的最大值。例如，在下图所示的4x4矩阵中，从左上角走到右下角，可以得到数字之和最大为15+8+7+9+9=48。
要素2：动态规划的思想
使用动态规划思想，可以解决方阵问题。动态规划是一种用来求解优化问题的一般性算法。它把原问题分解成若干个子问题，从而得到一个递推式，递推式的解可以得到原问题的最优解。对于方阵问题，可以定义一个数组a[i][j]，表示从左上角(0,0)走到(i,j)的最大和。则有递推式：
a[i][j] = max(a[i-1][j], a[i][j-1]) + p[i][j]
其中p[i][j]表示在(i,j)处的数字。
要素3：Python代码实现
可以用Python代码实现方阵问题的求解。代码如下：
```
def matrix_max_path(matrix):
n = len(matrix)
m = len(matrix[0])
f = [[0] * m for i in range(n)]
f[0][0] = matrix[0][0]
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