[アーカイブ！】純粋数学、物理学、化学など：トレードとは一切関係ない脳トレ問題集 - ページ 562

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Svinotavr:
本当に助かりました。SEGジェネレーターに関する私の投稿はすべて削除しました。実際のセットアップのビデオもアップしていません。では、なぜ8ページもある「直交・ベクトルのごちゃごちゃ」が必要なのでしょうか？

ええ、まあ、あなたの助けは貴重です。ひとつ借りができた。割れそうだ。

自分で書いたオプティマイザーの効率を上げるため、つまり縮退した集合に直交する遺伝子を集団に大量に注入するために必要なのです。遺伝的アルゴリズムが 失速し始めるということは、その中の遺伝子が線形従属に傾く可能性が出てくるということです（交配はほとんど「親族」の集合の中だけで行われているため）。このような挿入（とその後の交差）は、母集団を「新しい血」でリフレッシュし、探索空間を広げ、母集団がローカルローにはまり込むのを防ぐことができるかもしれない。

// もっと繊細なものもあるのですが、もう秘密主義になりすぎています。主張しないほうがいい。教えてしまったら、その後、あなたを殺さなければならなくなる。

 
MetaDriver:

1.1.Mislaidに、 Mathematics,

そして、あちこちに同じもの、つまり、昨日自分で組み立てた同じプロセスがあるのです。過去のオルソに投影されたベクトルを順次減算していくもの。

こういう日があると、クラシックな気分になりますね...。:-))

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ちなみに、テストスクリプトはすでに昨晩作ってデバッグしています。その過程で、ピラミッドオプティマイザーのバグを発見し、サービスデスクに送りました。コードを少し変更することでバグを回避しました。だから、すべてがうまくいくのです。信頼性が高く、高速で、まさに私が求めていたものです。

2.OpenZLには本当にあるのですが、3次元の場合だけです。[cross(a, b); 与えられた2つに直交するベクトルを構築する ] 任意の次元で必要です。


続けてみよう。2つのベクトル a[] と b[] のスカラー積は、積 a[i]*b[i]*w[i] の和であり、ここで w[i] は重み関数である。どのような重みを与えるかによって、異なる問題の解が得られ、それは逐次直交化という普遍的なアルゴリズムによって得られる。(ちなみに上の例は、任意のベクトルに張られた部分空間への直交射影を構成している)。w[i] = 1の場合、直交空間における2つのベクトルのスカラー積となる。

ここで、w[i]=r[i]*s[i]とした場合

s[i] = 0.5/n, ただしi = 0, n。

s[i] = 1/n、0 < i < nのとき。

そして、スカラー積は、区間[0;1]上の関数 a(x)*b(x)*r(x) の積を有限差分で表現した積分として定義されます。

これが合法であれば、どんな回帰でも、当然、ストレスなく有限差分で簡単に構築することができるのです。

ただ、これは行き止まりの道であることは間違いないように思えた。そして、合格しました。

 
alsu:
まあ、意味はただ一つ、近似の相対誤差が大きければ大きいほど、X（とY）は小さくなるのだが、小さな数を別の小さな数で割って、何を期待しているのだろう。変数X' = X+100を変更し、0から300ではなく、100から400の範囲で新しい系列をプロットしてみてください - グラフはずっと直線になりますが、問題は変わりません
そう、それがこの現象の理由なのでしょう。ありがとうございます。
 
Mislaid:


1.続けて2 つのベクトル a[] と b[] のスカラー積は、積 a[i]*b[i]*w[i] の和であり、ここで w[i] は重み関数である。どのような重みを与えるかによって、異なる問題の解が得られ、それは逐次直交化という普遍的なアルゴリズムによって得られる。(ちなみに上の例は、任意のベクトルに張られた部分空間への直交射影を構成している)。w[i] = 1の場合、直交空間における2つのベクトルのスカラー積となる。

ここで、w[i]=r[i]*s[i]とした場合

s[i] = 0.5/n, at i = 0, n;

s[i] = 1/n、0 < i < nのとき。

そして、スカラー積は、区間[0;1]上の関数 a(x)*b(x)*r(x) の積を有限差分で表現した積分として定義されます。

これが合法であれば、どんな回帰でも、もちろん有限差分でもストレスなく簡単に構築できます。

2.ただ、行き止まりの道としか思えなかった。そして、合格しました。

1. セルゲイ これ以上は早すぎる。 デカルト空間をもっと使いこなせるようになったら、関数空間にも手を出すつもりです。 しかし、興味深いテーマです、投稿ありがとうございます。笑われるかもしれませんが、私にとってはかなり有益な情報となりました。

2. 行き詰まりを感じているのでしょう、さらに提案するのですから......。:) どちらかというと、この「行き止まり」の道の案内役として誰を選べばいいのかがわかるからです。 真面目な話、何か疑問があれば聞くよ。気になりますか？

 
MetaDriver:

自己記述型オプティマイザーの効率を上げるには、縮退集合に直交する遺伝子を大量に母集団に注入する必要があるのです。遺伝的アルゴリズムが失速し始めるということは、その中の遺伝子が潜在的に線形依存性を持ちやすくなることを意味します（交配はほとんど「親族」の集合の中だけで起こっているため）。このような挿入は（さらに交配を重ねれば）「新しい血」で集団をリフレッシュし、ローカルローにはまり込むのを防いで探索空間を広げることができるだろう。

直交する多次元ベクトルを探す前に、まず私に聞くべきでしたね...。:)

時間を節約できたはずです。だって、何の役にも立たないじゃないですか、まったく必要ないじゃないですか（直交ベクトルのことです）。

 
joo:

直交する多次元ベクトルを探す前に、まず私に聞くべきでしたね...。:)

時間の節約にもなったでしょう。だって、何の役にも立たないじゃないですか、まったく必要ないじゃないですか（直交ベクトルのことです）。

私は買わない。 きっと、枕元に置いて、誰にも見せないようにしているのでしょうね。

それとも、やっぱり秘密の機微を喝破しようとしているのか。 (ねじれ自殺の変形)

;)

 
MetaDriver:

信じられません。 きっと、枕元に置いて、誰にも見せないようにしているのでしょうね。

;)

いいえ、そうではありません。明日（約束通り）言うよ。
 
 
moskitman:

なんてことはない。


中世のアラビア数字は、ヨーロッパ人が先進国から位置表記とともに借用した形に近い。


 
3個のサイコロを同時に振ったとき、2個のサイコロの目が出る確率は何％か？
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