ff에 대한 첫 번째 호출은 균일한 분포를 가진 일반 MT RNG에 의해 형성된 배열로 구성되어야 합니까? 정규 분포에서 RNG를 사용할 수 없습니까? 주장하지 말자. 평가 기준에 관해서는. 코드 실행을 위해 기계 시간을 고려할 것을 제안합니다. 하지만 죄송합니다. 이것은 다른 오페라에서 가져온 것입니다. 극한값에 대한 효과적인 검색을 위해 코드를 선명하게 하는 것과 현재 하드웨어 상태에 따라 달라지는 프로그램 구성 요소의 기계 실행 시간을 고려하는 또 다른 문제입니다. ff에 대한 호출 횟수를 계산하는 것이 적절할 것입니다. 그러나 여기서 나는 주장하지 않습니다. 다시는 절차상의 문제에 얽매이고 싶지 않으며 내 알고리즘에서는 중요하지 않습니다. 지금 질문이 하나 있습니다. 안된다는 규칙. ff에 대한 호출은 고정되어 있으며 모든 관련 항목에 대해 동일합니까?
Yuri Evseenkov : 1. Первое обращение к фф должно состоять иэ массива сформированного штатным ГСЧ МТ с равномерным распределением? Свой ГСЧ с нормальным распределением использовать нельзя?
2. 평가기준에 대하여 코드 실행을 위해 기계 시간을 고려할 것을 제안합니다.
1. 첫 번째 초기화에 관해서는 주장하지 않습니다. 알 수 없는 FF의 경우(즉, 알 수 없는 FF가 챔피언십에 포함됨) FF를 알 수 없기 때문에 모든 초기 매개변수가 동일하게 좋습니다. 따라서 RNG를 사용하는 것이 가장 실용적입니다. 또한 통계적으로 신뢰할 수 있는 결과를 얻으려면 알고리즘을 최소 20번 실행해야 하며 동일한 숫자로 알고리즘을 초기화하는 것은 비현실적입니다.
2. 이미 결정된 평가 기준 2, 정확도 및 FF 발사 횟수 . 그런데 링크를 따라가서 계산의 예를 들어 드렸는데, 발사 횟수가 아니라 시간이 꽤 오래 전 일입니다. 따라서 나는 포스트에서 FF에 대한 정확도와 호출 횟수를 두 가지 평가 기준으로 명확히 했고 정확도는 3배 더 선호했다.
이 테이블의 위치 계산에 따르면 문제의 결과에 따라 내 알고리즘이 첫 번째 자리를 차지할 것입니다. 우리는 다음을 고려합니다: 정확도가 더 높으면 기준이 정확도 3이고 FF 실행 횟수가 더 많아지면 0, 총 3+0=3을 의미하며 알고리즘 점수는 0+1=1입니다. 즉, 적은 포인트. 그러나 이것이 몇 가지 조건이 충족되지 않기 때문에 내가 당신의 임무에서 이겼다는 것을 의미하지는 않습니다. 그리고 최대 FF를 미리 알고 있으면 표가 약간 다르게 계산되고 첫 번째 "가상"자리에 최대 값이 주어지며 우리의 자리는 이것을 기반으로 계산됩니다 (득점 점수가 다름) .
Alexander Laur : 그런 다음 질문에 답하십시오. 정확도가 FF에 대한 액세스 횟수보다 3배 더 중요한 이유는 무엇입니까?
그렇게 결정했기 때문에 주최자. 다른 이유도 있습니다.
자신만의 최적화 알고리즘을 작성한 적이 있습니까? 예를 들어, 2E16 값 중 1번째 정답을 찾는 동시에 50번의 시도만 사용하는 것이 어떤 것인지 상상할 수 있습니까? 수십억 개의 건초 더미에서 바늘을 찾는 것보다 어렵습니다. 그리고 이것은 매개변수가 1인 경우에만 해당되지만 500인 경우에는? 1000? 1000000?
Alexander Laur : 그리고 이것이 승자를 결정하는 데 합당한 논거라고 생각하십니까?
내가 그렇게 생각하지 않는다고 생각해? - 헛된 생각입니다.
이 질문에 답하십시오.
안드레이 딕 :
자신만의 최적화 알고리즘을 작성한 적이 있습니까? 예를 들어, 2E16 값 중 1번째 정답을 찾는 동시에 50번의 시도만 사용하는 것이 어떤 것인지 상상할 수 있습니까? 수십억 개의 건초 더미에서 바늘을 찾는 것보다 어렵습니다. 그리고 이것은 매개변수가 1인 경우에만 해당되지만 500인 경우에는? 1000? 1000000?
...직접적인 질문: 정확히는 아니지만 주어진 오류로 극값을 찾을 수 없는 알고리즘이 챔피언십에 참여 해야 합니까?
여기 앉아서 생각하고 있습니다 ... 직접 대답할지 말지. 대답하기로 결정!
'참조'를 3배 초과한 '정확도' 기준의 의미를 왜 물었나요? "정확도" 기준이 있는 경우 참가자가 100% 정확도를 가질 수 없다고 가정해야 합니다... 이를 위해 정확도로 순위를 매기는 "정확도" 기준이 있습니다. 여기에서 우리는 결론을 내립니다. 할 수 있지만 의무는 아닙니다(그렇지 않아야 함). 알고리즘이 항상 100% 정확한 답변을 제공한다면 왜 경쟁해야 하고, 이는 동시에 FF에 대한 허용 가능한 호출 수에 대해, 알고리즘의 응답이 한 번 수신되기 때문입니다. 그래서 확실히 아닙니다! - 또한 그러한 알고리즘은 숨겨져 있어야 하며 누구에게도 보여서는 안 됩니다.
그리고 예 ... 매우 중요한 점이 있습니다. 알고리즘이 절대 최대값이 있는 위치를 "알지 못하지만" 알지 못하는 경우, 그렇지 않으면 왜 찾는 걸까요? 알고리즘 내부에서 찾은 최대값의 정확도와 비교할 방법이 없습니다. 알고리즘에 대한 실험을 통해 알고리즘의 정확도 정도를 판단할 수 있는 것은 "외부"뿐이지만 알고리즘 매개변수를 "이러한 정확도로 검색!"으로 설정합니다. 우리는 이미 이해할 수 있는 이유가 있기를 바랍니다.
1. 알고리즘이 주어진 정확도로 극한값을 찾을 수 없는 경우 이 알고리즘은 챔피언십에서 사용할 수 없습니다.
2. 포인트 1을 고려하여 주어진 정확도로 극값을 찾는 알고리즘만이 승자를 결정하는 데 참여합니다.
3. 정확도에 따른 순위가 없습니다. 정확도는 범위로 제공됩니다.
4. FF에 대한 요청 건수로 승자 결정.
이것으로 나는 아침에 2시에 출발합니다.
분명한.
하지만 그건 불가능합니다.
첫째: 정밀도를 지정하는 객관적인 이유가 없습니다. 누군가에게는 1%의 편차가 유쾌하지 않을 수 있지만 누군가에게는 20%가 행복할 것입니다. 크게 문제 유형과 알고리즘 유형에 따라 다릅니다. 챔피언십에서 "통과 정확도"를 설정한다는 것은 다양한 흥미로운 알고리즘 솔루션을 제거하는 것을 의미합니다.
둘째: 정확도는 FF에 대한 호출에 따라 달라지며 또한 비선형적입니다. 알고리즘 유형에 따라 종속성이 다르며 "이 알고리즘은 좋지만 이것은 나쁘다"라고 말할 수 없습니다. 이를 위해 두 가지 기준을 사용하여 알고리즘을 최대한 객관적으로 평가합니다. 알고리즘의 실행 시간(FF 아님)이라는 세 번째 기준도 있었지만 매우 주관적입니다. OCL을 사용하는 알고리즘은 일부 시스템에서는 날아가고 다른 시스템에서는 느려지므로 결과적으로 참가자의 솔루션은 알고리즘에 대한 적절한 의견을 얻을 수 없습니다. 따라서 정확도와 FF에 대한 참조라는 두 가지 기준만 남습니다.
Yuri Evseenkov :
1. Первое обращение к фф должно состоять иэ массива сформированного штатным ГСЧ МТ с равномерным распределением? Свой ГСЧ с нормальным распределением использовать нельзя?
2. 평가기준에 대하여 코드 실행을 위해 기계 시간을 고려할 것을 제안합니다.
1. 첫 번째 초기화에 관해서는 주장하지 않습니다. 알 수 없는 FF의 경우(즉, 알 수 없는 FF가 챔피언십에 포함됨) FF를 알 수 없기 때문에 모든 초기 매개변수가 동일하게 좋습니다. 따라서 RNG를 사용하는 것이 가장 실용적입니다. 또한 통계적으로 신뢰할 수 있는 결과를 얻으려면 알고리즘을 최소 20번 실행해야 하며 동일한 숫자로 알고리즘을 초기화하는 것은 비현실적입니다.
2. 이미 결정된 평가 기준 2, 정확도 및 FF 발사 횟수 . 그런데 링크를 따라가서 계산의 예를 들어 드렸는데, 발사 횟수가 아니라 시간이 꽤 오래 전 일입니다. 따라서 나는 포스트에서 FF에 대한 정확도와 호출 횟수를 두 가지 평가 기준으로 명확히 했고 정확도는 3배 더 선호했다.
이 테이블의 위치 계산에 따르면 문제의 결과에 따라 내 알고리즘이 첫 번째 자리를 차지할 것입니다. 우리는 다음을 고려합니다: 정확도가 더 높으면 기준이 정확도 3이고 FF 실행 횟수가 더 많아지면 0, 총 3+0=3을 의미하며 알고리즘 점수는 0+1=1입니다. 즉, 적은 포인트. 그러나 이것이 몇 가지 조건이 충족되지 않기 때문에 내가 당신의 임무에서 이겼다는 것을 의미하지는 않습니다. 그리고 최대 FF를 미리 알고 있으면 표가 약간 다르게 계산되고 첫 번째 "가상"자리에 최대 값이 주어지며 우리의 자리는 이것을 기반으로 계산됩니다 (득점 점수가 다름) .
안된다는 규칙. ff에 대한 호출은 고정되어 있으며 모든 관련 항목에 대해 동일합니까?
아니요, 그런 규칙은 없었습니다. 허용되는 최대값만 있습니다. 적중 횟수가 적을수록 좋습니다. 정확도 다음으로 두 번째로 중요한 기준입니다.
개인적으로 나는 이것을 귀찮게하지 않을 것입니다. 나는 전체 호출 한도를 사용할 것입니다. 즉, 정확성에 의존합니다.
한마디로 챔피언십이 아니라 넌센스다.
승자를 식별하는 기준은 이동 중에도 만들어집니다.
15페이지 이후에도 우승자를 평가하려면 매개변수를 입력해야 합니다.
아무 생각 없이 순식간에 모든 것이 이루어집니다.
그리고 현실은 소원보다 더 복잡합니다. :)
이것이 오늘의 "오늘의 생각"입니까? 또는 "올해의 생각"?
기준은 11페이지 전에 승인되었으며 계산 및 공식의 원칙은 훨씬 더 일찍 승인되었습니다. 많은 플루도라스트가 있습니다. 이것은 청중이 자료를 이해하는 것을 복잡하게 만듭니다.
나는 물었다 - 나는 대답했다. 내일 물어보면 다시 답해드리겠습니다. 그러나 내일 Vasya Perezzabor perelezayko가 와서 다시 신중하게 "챔피언십은 gomno, 그들은 이동 중에도 규칙을 만듭니다!"라고 말할 것입니다..........
그런 다음 질문에 답하십시오. 정확도가 FF에 대한 액세스 횟수보다 3배 더 중요한 이유는 무엇입니까?
그렇게 결정했기 때문에 주최자. 다른 이유도 있습니다.
자신만의 최적화 알고리즘을 작성한 적이 있습니까? 예를 들어, 2E16 값 중 1번째 정답을 찾는 동시에 50번의 시도만 사용하는 것이 어떤 것인지 상상할 수 있습니까? 수십억 개의 건초 더미에서 바늘을 찾는 것보다 어렵습니다. 그리고 이것은 매개변수가 1인 경우에만 해당되지만 500인 경우에는? 1000? 1000000?
예를 들어, "기타" 이유, 즉 숫자 10이 아닌 숫자 3에 찬성하는 주장에 관심이 있습니다.
그리고 이것이 승자를 결정하는 데 합당한 논거라고 생각하십니까?
내가 그렇게 생각하지 않는다고 생각해? - 헛된 생각입니다.
이 질문에 답하십시오.
자신만의 최적화 알고리즘을 작성한 적이 있습니까? 예를 들어, 2E16 값 중 1번째 정답을 찾는 동시에 50번의 시도만 사용하는 것이 어떤 것인지 상상할 수 있습니까? 수십억 개의 건초 더미에서 바늘을 찾는 것보다 어렵습니다. 그리고 이것은 매개변수가 1인 경우에만 해당되지만 500인 경우에는? 1000? 1000000?
나는 아무것도 세지 않고 묻고 대답을 기다립니다. 출처에서 질문하고 답변을 얻을 수 있는데 왜 내가 추측에 참여해야 합니까?
그는 그렇게 대답했습니다. 경험적 비율. 과학적으로 건전한 답은 어디에서도 찾을 수 없습니다.
나는 수학과 함께 타격의 주어진 확률에 대한 호출 횟수에 대한 솔루션의 정확도의 의존성을 찾으려고 노력했지만 성공하지 못했습니다. 아마도 이것은 어떻게 든 3 시그마 규칙과 연결되지만 사실은 아닙니다.
...직접적인 질문: 정확히는 아니지만 주어진 오류로 극값을 찾을 수 없는 알고리즘이 챔피언십에 참여 해야 합니까?
여기 앉아서 생각하고 있습니다 ... 직접 대답할지 말지. 대답하기로 결정!
'참조'를 3배 초과한 '정확도' 기준의 의미를 왜 물었나요? "정확도" 기준이 있는 경우 참가자가 100% 정확도를 가질 수 없다고 가정해야 합니다... 이를 위해 정확도로 순위를 매기는 "정확도" 기준이 있습니다. 여기에서 우리는 결론을 내립니다. 할 수 있지만 의무는 아닙니다(그렇지 않아야 함). 알고리즘이 항상 100% 정확한 답변을 제공한다면 왜 경쟁해야 하고, 이는 동시에 FF에 대한 허용 가능한 호출 수에 대해, 알고리즘의 응답이 한 번 수신되기 때문입니다. 그래서 확실히 아닙니다! - 또한 그러한 알고리즘은 숨겨져 있어야 하며 누구에게도 보여서는 안 됩니다.
그리고 예 ... 매우 중요한 점이 있습니다. 알고리즘이 절대 최대값이 있는 위치를 "알지 못하지만" 알지 못하는 경우, 그렇지 않으면 왜 찾는 걸까요? 알고리즘 내부에서 찾은 최대값의 정확도와 비교할 방법이 없습니다. 알고리즘에 대한 실험을 통해 알고리즘의 정확도 정도를 판단할 수 있는 것은 "외부"뿐이지만 알고리즘 매개변수를 "이러한 정확도로 검색!"으로 설정합니다. 우리는 이미 이해할 수 있는 이유가 있기를 바랍니다.
나는 간단하게 대답할 것이다:
1. 알고리즘이 주어진 정확도로 극한값을 찾을 수 없는 경우 이 알고리즘은 챔피언십에서 사용할 수 없습니다.
2. 포인트 1을 고려하여 주어진 정확도로 극값을 찾는 알고리즘만이 승자를 결정하는 데 참여합니다.
3. 정확도에 따른 순위가 없습니다. 정확도는 범위로 제공됩니다.
4. FF에 대한 요청 건수로 승자 결정.
이것으로 나는 아침에 2시에 출발합니다.
분명한.
하지만 그건 불가능합니다.
첫째: 정밀도를 지정하는 객관적인 이유가 없습니다. 누군가에게는 1%의 편차가 유쾌하지 않을 수 있지만 누군가에게는 20%가 행복할 것입니다. 크게 문제 유형과 알고리즘 유형에 따라 다릅니다. 챔피언십에서 "통과 정확도"를 설정한다는 것은 다양한 흥미로운 알고리즘 솔루션을 제거하는 것을 의미합니다.
둘째: 정확도는 FF에 대한 호출에 따라 달라지며 또한 비선형적입니다. 알고리즘 유형에 따라 종속성이 다르며 "이 알고리즘은 좋지만 이것은 나쁘다"라고 말할 수 없습니다. 이를 위해 두 가지 기준을 사용하여 알고리즘을 최대한 객관적으로 평가합니다. 알고리즘의 실행 시간(FF 아님)이라는 세 번째 기준도 있었지만 매우 주관적입니다. OCL을 사용하는 알고리즘은 일부 시스템에서는 날아가고 다른 시스템에서는 느려지므로 결과적으로 참가자의 솔루션은 알고리즘에 대한 적절한 의견을 얻을 수 없습니다. 따라서 정확도와 FF에 대한 참조라는 두 가지 기준만 남습니다.