[Archives] Mathématiques pures, physique, chimie, etc. : problèmes d'entraînement cérébral sans rapport avec le commerce. - page 536
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Voici un autre problème que j'ai réussi à résoudre et si quelqu'un a une solution toute prête, comparons :
Nous devons trouver des formules permettant de déterminer de manière unique les coefficients a, b et c d'une équation à deux inconnues par la méthode gaussienne MNC, si l'ensemble nécessaire et non limité de données brutes sur les valeurs de Y est connu avec les valeurs correspondantes de X et Z :
Y = a + bX + cZ
Yusuf, il me semble que vous devriez déjà vous atteler aux "tâches du siècle" pour lesquelles vous recevez mille livres.
Yusuf, il me semble que vous devriez vous atteler aux "tâches du siècle" pour lesquelles vous recevez mille livres.
C'est logique.
Vous pouvez écrire une identité : N^6=7*10^9 où N est le nombre moyen de personnes que vous connaissez dans un grand échantillon. Par conséquent, N=exp{10/6*ln(10)}=46 personnes.
Euh... J'en ai encore moins :
N^6=7*10^9
N = racine(7*10^9, 6) = 43,7370687 personnes.
J'ai vérifié, 43.7370687^6 est vraiment égal à 7,000,000,000 :)
Puis-je expliquer la décision plus en détail ?
Yusuf, quel est l'inconvénient exceptionnel de ce système ? Est-ce parce que vous avez oublié comment le résoudre ?
Vous n'avez pas répondu à la question.
La solution à ce problème se trouve sur l'internet, cherchez-la (c'est-à-dire que le système est résolu). L'habituel ISC.
Voici un autre problème que j'ai réussi à résoudre et si quelqu'un a une solution toute prête, comparons :
Nous devons trouver des formules permettant de déterminer de manière unique les coefficients a, b et c d'une équation à deux inconnues par la méthode gaussienne MNC, si l'ensemble nécessaire et non limité de données brutes sur les valeurs de Y est connu avec les valeurs correspondantes de X et Z :
Y = a + bX + cZ
Le problème dans cette formulation est standard pour un réseau neuronal - l'erreur MNC sur l'échantillon est minimisée. Dans ce cas, il existe un perseptron linéaire à trois entrées avec un biais sur la troisième entrée. Il s'agit essentiellement d'une méthode de résolution numérique itérative. Comment lier le gaussien ici (ou pas) ?
On peut ne pas s'embarrasser dans ce cas de NS et résoudre le problème par une simple énumération de coefficients a,b,c minimisant l'erreur d'échantillonnage.
Vous n'avez pas répondu à la question.
La solution à ce problème se trouve sur l'internet, cherchez-la (c'est-à-dire que le système est résolu). L'habituel ISC.