일련의 사건을 올바르게 재현했습니까? 권리. 당신은 별도의 레이어에 하나의 변수를 사용하여 함수의 그래프를 작성하는 것을 제안했습니다. 즉, 공통 기능을 간단한 용어로 분해하고(호칭되는 것처럼) 2차원 그래프를 작성해야 합니다(그러나 어떤 이유로 그래픽 공통 기능). 나는 당신을 위해 그것을 했다.
일련의 사건을 올바르게 재현했습니까? 권리. 당신은 별도의 레이어에 하나의 변수를 사용하여 함수의 그래프를 작성하는 것을 제안했습니다. 즉, 공통 기능을 간단한 용어로 분해하고(호칭되는 것처럼) 2차원 그래프를 작성해야 합니다(그러나 어떤 이유로 그래픽 공통 기능). 나는 당신을 위해 그것을 했다.
문제가 무엇입니까? 나는 당신을 위해 일을했습니다. 무엇 향후 계획?
Andrei, 나는 이미 내 관점에서 내 의견을 아주 명확하고 명확하게 표현했습니다.
다차원 공간은 3차원으로 압축될 수 있으며 각 개별 기능의 최대값을 검색할 수 있으며, 이는 자체 곡선을 구축하여 다른 매개변수에 대한 객체 속성 값의 의존성을 표현합니다.
우리는 우리가 알고 있는 기능을 사용하여 이러한 모든 분해를 레이어로 수행할 수 있었습니다. 그러나 우리가 알지 못하고 변수가 5개가 아니라 500인 함수로 동일한 작업을 수행하는 방법!
그래서, 이전 예제로 돌아갑니다.
우리는 물체-몸을 가지고 있습니다. 그것은 속성을 가지고 있습니다 - 온도.
우리는 2차원 그래프의 공간에서 시간(외부 요인)에 대한 온도 의존성의 곡선을 구성했습니다. Y = x^2; (지금은 하나의 속성을 고려하십시오).
그런 다음 온도가 가장 높은 시점과 가장 낮은 시점을 찾았습니다.
또한 물체의 온도(특성)에 영향을 미치는 새로운 요소인 빛의 밝기, 바람의 세기, 습도 및 대기압이 나타납니다.
이러한 매개변수를 q1, q2, q2, q4로 표시합니다.
그리고 그것들을 공식에 추가하십시오: Y = x^2 + q1 + q2 + q3 + q4;
하루 중 시간에 따라 이러한 매개변수(온도에 영향을 미치는 요인)의 값이 변경되고 해당 변경 값을 공식에 대입합니다. 결과적으로 우리는 빛의 밝기, 바람의 세기, 공기 습도 및 대기압과 같은 영향을 미치는 추가 요소를 고려하여 하루 중 체온의 의존성을 보여주는 곡선을 얻습니다.
요소의 수는 무한정 추가될 수 있습니다... 가장 중요한 것은 그 값이 우리에게 알려져 있다는 것입니다.
우리는 2차원 그래프의 공간에서 시간(외부 요인)에 대한 온도 의존성의 곡선을 구성했습니다. Y = x^2; (지금은 하나의 속성을 고려하십시오).
그런 다음 온도가 가장 높은 시점과 가장 낮은 시점을 찾았습니다.
또한 물체의 온도(특성)에 영향을 미치는 새로운 요소인 빛의 밝기, 바람의 세기, 습도 및 대기압이 나타납니다.
이러한 매개변수를 q1, q2, q2, q4로 표시합니다.
그리고 그것들을 공식에 추가하십시오: Y = x^2 + q1 + q2 + q3 + q4;
하루 중 시간에 따라 이러한 매개변수(온도에 영향을 미치는 요인)의 값이 변경되고 해당 변경 값을 공식에 대입합니다. 결과적으로 우리는 빛의 밝기, 바람의 세기, 공기 습도 및 대기압과 같은 영향을 미치는 추가 요소를 고려하여 하루 중 체온의 의존성을 보여주는 곡선을 얻습니다.
요소의 수는 무한정 추가될 수 있습니다... 가장 중요한 것은 그 값이 우리에게 알려져 있다는 것입니다.
이 모든 것이 매우 흥미롭습니다. 그러나 이것이 우리가 알지 못하는 함수의 최적값을 찾는 데 어떻게 도움이 될까요?! 챔피언십에서는 FF로 *.ex5 내부를 볼 수 없습니다.
글쎄, 말하지 마. 복소수 변수 함수는 복소수를 반환합니다. 즉, 두 개의 선을 그립니다. 컴플렉스는 원칙적으로 두 부분으로 제한되지 않으며 무제한의 부분을 가질 수 있습니다.
손으로 타이핑을 해보진 않았습니다.))
즉, 처음에는 나에게 하나의 기능을 부여한 다음 여러 부분으로 나눴습니까?
그런 트릭을하는 것은 좋지 않습니다 ...))))
앞에서 변수의 수에 관계없이 함수를 플롯할 수 있다고 말했습니다.
나는 물었다 - 어떻게?
Z축을 따라 별도의 레이어에 하나의 변수를 사용하여 함수를 빌드하여 답했습니다.
보여주라고 했습니다.
예라고 대답했습니다.
기다리고있었습니다.
당신은 기능을 삽입하는 것이 불가능하다고 말했습니다.
나는 그것을 스스로 시도했다 - 그것은 효과가 있었다.
일련의 사건을 올바르게 재현했습니까? 권리. 당신은 별도의 레이어에 하나의 변수를 사용하여 함수의 그래프를 작성하는 것을 제안했습니다. 즉, 공통 기능을 간단한 용어로 분해하고(호칭되는 것처럼) 2차원 그래프를 작성해야 합니다(그러나 어떤 이유로 그래픽 공통 기능). 나는 당신을 위해 그것을 했다.
문제가 무엇입니까? 나는 당신을 위해 일을 했습니다. 무엇 향후 계획?
그래프의 한 곡선은 두 변수의 값 사이의 관계를 보여줍니다.
2차원 그래프에서 하나의 곡선에 많은 변수 간의 관계를 표시하는 것은 불가능합니다.
그러나 그것은 모두에게 분명합니다 ...
앞에서 변수의 수에 관계없이 함수를 플롯할 수 있다고 말했습니다.
나는 물었다 - 어떻게?
Z축을 따라 별도의 레이어에 하나의 변수를 사용하여 함수를 빌드하여 답했습니다.
보여주라고 했습니다.
예라고 대답했습니다.
기다리고있었습니다.
당신은 기능을 삽입하는 것이 불가능하다고 말했습니다.
나는 그것을 스스로 시도했다 - 그것은 효과가 있었다.
일련의 사건을 올바르게 재현했습니까? 권리. 당신은 별도의 레이어에 하나의 변수를 사용하여 함수의 그래프를 작성하는 것을 제안했습니다. 즉, 공통 기능을 간단한 용어로 분해하고(호칭되는 것처럼) 2차원 그래프를 작성해야 합니다(그러나 어떤 이유로 그래픽 공통 기능). 나는 당신을 위해 그것을 했다.
문제가 무엇입니까? 나는 당신을 위해 일을했습니다. 무엇 향후 계획?
Andrei, 나는 이미 내 관점에서 내 의견을 아주 명확하고 명확하게 표현했습니다.
다차원 공간은 3차원으로 압축될 수 있으며 각 개별 기능의 최대값을 검색할 수 있으며, 이는 자체 곡선을 구축하여 다른 매개변수에 대한 객체 속성 값의 의존성을 표현합니다.
이 주제에 대해 더 이상 할 말이 없습니다 ...
Andrei, 나는 이미 내 관점에서 내 의견을 아주 명확하고 명확하게 표현했습니다.
다차원 공간은 3차원으로 압축될 수 있으며 각 개별 기능의 최대값을 검색할 수 있으며, 이는 자체 곡선을 구축하여 다른 매개변수에 대한 객체 속성 값의 의존성을 표현합니다.
이 주제에 대해 더 이상 할 말이 없습니다 ...
방법을 보여주세요.
곡선이 있는 그래프를 보여주셨습니다. 그 중 몇 가지가 있습니다.
각 그래프의 함수식은 두 개의 변수 x와 y로 구성됩니다.
의 말을하자:
Y - 이것은 객체의 속성입니다(예: 체온).
X는 시간입니다.
우리의 함수 Y = x1^2는 하루 중 시간과 물체의 온도 사이의 관계를 보여주는 그래프에 곡선을 만듭니다. (첫 번째 슬라이드에서).
물체에 밀도라는 또 다른 속성이 있다고 가정합니다. 특정 온도에서는 더 단단하고 압축되어 있고, 다른 온도에서는 더 부드럽고 공기가 잘 통합니다.
물체의 온도와 밀도 사이의 관계를 표시하기 위해 Y = x2^3 함수도 작성합니다. Z 축을 따라 두 번째 슬라이드에 곡선을 만듭니다.
다음으로 Z축에 차례로 위치한 두 개의 평면 그래프(슬라이드)에서 두 곡선의 상단과 하단을 찾습니다.
모두.
곡선이 있는 그래프를 보여주셨습니다. 그 중 몇 가지가 있습니다.
각 그래프의 함수식은 두 개의 변수 x와 y로 구성됩니다.
의 말을하자:
Y - 이것은 객체의 속성입니다(예: 체온).
X는 시간입니다.
우리의 함수 Y = x1^2는 하루 중 시간과 물체의 온도 사이의 관계를 보여주는 그래프에 곡선을 만듭니다. (첫 번째 슬라이드에서).
물체에 밀도라는 또 다른 속성이 있다고 가정합니다. 특정 온도에서는 더 단단하고 압축되어 있고, 다른 온도에서는 더 부드럽고 공기가 잘 통합니다.
물체의 온도와 밀도 사이의 관계를 표시하기 위해 Y = x2^3 함수도 작성합니다. Z 축을 따라 두 번째 슬라이드에 곡선을 만듭니다.
다음으로 Z축에 차례로 위치한 두 개의 평면 그래프(슬라이드)에서 두 곡선의 상단과 하단을 찾습니다.
모두.
좋은. 더 가자.
그래서, 이전 예제로 돌아갑니다.
우리는 물체-몸을 가지고 있습니다. 그것은 속성을 가지고 있습니다 - 온도.
우리는 2차원 그래프의 공간에서 시간(외부 요인)에 대한 온도 의존성의 곡선을 구성했습니다. Y = x^2; (지금은 하나의 속성을 고려하십시오).
그런 다음 온도가 가장 높은 시점과 가장 낮은 시점을 찾았습니다.
또한 물체의 온도(특성)에 영향을 미치는 새로운 요소인 빛의 밝기, 바람의 세기, 습도 및 대기압이 나타납니다.
이러한 매개변수를 q1, q2, q2, q4로 표시합니다.
그리고 그것들을 공식에 추가하십시오: Y = x^2 + q1 + q2 + q3 + q4;
하루 중 시간에 따라 이러한 매개변수(온도에 영향을 미치는 요인)의 값이 변경되고 해당 변경 값을 공식에 대입합니다. 결과적으로 우리는 빛의 밝기, 바람의 세기, 공기 습도 및 대기압과 같은 영향을 미치는 추가 요소를 고려하여 하루 중 체온의 의존성을 보여주는 곡선을 얻습니다.
요소의 수는 무한정 추가될 수 있습니다... 가장 중요한 것은 그 값이 우리에게 알려져 있다는 것입니다.
따라서 이전 예제로 돌아갑니다.
우리에게는 물체가 있습니다. 그것은 속성을 가지고 있습니다 - 온도.
우리는 2차원 그래프의 공간에서 시간(외부 요인)에 대한 온도 의존성의 곡선을 구성했습니다. Y = x^2; (지금은 하나의 속성을 고려하십시오).
그런 다음 온도가 가장 높은 시점과 가장 낮은 시점을 찾았습니다.
또한 물체의 온도(특성)에 영향을 미치는 새로운 요소인 빛의 밝기, 바람의 세기, 습도 및 대기압이 나타납니다.
이러한 매개변수를 q1, q2, q2, q4로 표시합니다.
그리고 그것들을 공식에 추가하십시오: Y = x^2 + q1 + q2 + q3 + q4;
하루 중 시간에 따라 이러한 매개변수(온도에 영향을 미치는 요인)의 값이 변경되고 해당 변경 값을 공식에 대입합니다. 결과적으로 우리는 빛의 밝기, 바람의 세기, 공기 습도 및 대기압과 같은 영향을 미치는 추가 요소를 고려하여 하루 중 체온의 의존성을 보여주는 곡선을 얻습니다.
요소의 수는 무한정 추가될 수 있습니다... 가장 중요한 것은 그 값이 우리에게 알려져 있다는 것입니다.
이 모든 것이 매우 흥미롭습니다. 그러나 이것이 우리가 알지 못하는 함수의 최적값을 찾는 데 어떻게 도움이 될까요?! 챔피언십에서는 FF로 *.ex5 내부를 볼 수 없습니다.
물체의 온도에 영향을 미치는 요인의 최적 값을 알고 있다고 가정합니다.
q1 = 1,
q2 = 2,
q3 = 3,
q4 = 10;
이러한 요소의 값으로 낮 동안 물체의 온도는 물체가 과열되지 않고 과냉각되지 않는 최적의 범위로 유지됩니다.
이러한 최적 값을 알고 있습니다.
다른 사람들은 이러한 최적의 값을 알지 못하지만 함수를 호출하고 개체에 대해 허용 가능한지 확인하기 위해 이러한 요소의 값을 전달할 기회가 있습니다. 그는 녹지 않을 것인가?
전달된 값에 대한 대가로 함수는 응답을 반환합니다. 즉, 개체의 온도입니다. 받은 답변의 논리에 따라 다양한 요인의 다양한 값이 물체의 온도에 미치는 영향의 규칙성을 이해하고 물체가 어떤 요인에 대한 최적 값의 범위를 계산할 수 있습니다 순서가 될 것입니다.
작업은 당신에게만 알려진 요인의 최적 값에 접근하는 것입니다.
이 같은...