2차원 공간을 3차원 공간의 한 조각으로 이해하면 Z축을 따라 그러한 조각의 수는 무한합니다. 각 슬라이스에는 고유한 기능에 의해 그려진 곡선이 있을 수 있습니다. 객체의 최적화된 각 속성에 대해 분석 기능을 작성하면 전체적으로 Z축을 따라 순차적으로 그려진 곡선으로 구성된 3차원 표면을 얻습니다. 내 생각에 그러한 표면의 그림은 테스터가 그린 것입니다.
Реter Konow : 2차원 공간을 3차원 공간의 한 조각으로 이해하면 Z축을 따라 그러한 조각의 수는 무한합니다. 각 슬라이스에는 고유한 기능에 의해 그려진 곡선이 있을 수 있습니다. 객체의 최적화된 각 속성에 대해 분석 기능을 작성하면 전체적으로 Z축을 따라 순차적으로 그려진 곡선으로 구성된 3차원 표면을 얻습니다. 내 생각에 그러한 표면의 그림은 테스터가 그린 것입니다.
글쎄, 왜 "필요"합니까? 필수는 아니지만 가능합니다.
검색에서 속성을 사용하는 방법에 대한 아이디어가 있으면 실제 세계에서만 사용할 수 있습니다. 기꺼이 듣겠습니다.
예를 들면 다음과 같습니다.
무한한 수의 좌표축을 Z축을 따라 차례로 배치합니다.
386번째 좌표축에서 함수의 최대값을 찾는 대신 386의 나눗셈에서 Z 좌표에서 동일한 최대값을 찾는 것이 어떻습니까?
다차원 공간을 3차원으로 압축...
"챔피언십"이라는 주제와 토론의 성격은 영화 "하지만 BOB는 어때?"와 관련이 있습니다.
-- 여기 안드레이 딕 이 있습니다 -- 레오 마빈 박사입니다
예를 들면 다음과 같습니다.
무한한 수의 좌표축을 Z축을 따라 차례로 배치합니다.
386번째 좌표축에서 함수의 최대값을 찾는 대신 386의 나눗셈에서 Z 좌표에서 동일한 최대값을 찾는 것이 어떻습니까?
다차원 공간을 3차원으로 압축...
2차원 공간을 3차원 공간의 한 조각으로 이해하면 Z축을 따라 그러한 조각의 수는 무한합니다. 각 슬라이스에는 고유한 기능에 의해 그려진 곡선이 있을 수 있습니다. 객체의 최적화된 각 속성에 대해 분석 기능을 작성하면 전체적으로 Z축을 따라 순차적으로 그려진 곡선으로 구성된 3차원 표면을 얻습니다. 내 생각에 그러한 표면의 그림은 테스터가 그린 것입니다.
아니오, 테스터는 2개의 매개변수가 있는 경우 3차원(3차원) 표면을 그립니다.
그러나 예를 들어 f(x1, x2,x3... x500)가 있는 경우 어떻게 해야 합니까?
아니오, 테스터는 2개의 매개변수가 있는 경우 3차원(3차원) 표면을 그립니다.
그러나 예를 들어 f(x1, x2,x3... x500)가 있는 경우 어떻게 해야 합니까?
x가 객체 의 속성이면 속성 x1 곡선(가능한 값 반영)은 1과 같은 z축 스케일에서 발생합니다.
변수 x2는 최적화할 객체의 두 번째 속성으로, 첫 번째 곡선의 2차원 공간 바로 다음인 두 번째에 해당 곡선이 Z축의 눈금에 위치하게 됩니다.
변수 x3은 최적화할 객체의 세 번째 속성으로, 두 번째 곡선의 2차원 공간 바로 다음인 3번째에 해당 곡선이 Z축의 눈금에 위치하게 됩니다.
우리가 순차적으로 통과하는 슬라이드를 상상해보십시오. 각 슬라이드에는 개체의 특정 속성에 대한 가능한 값을 반영하는 곡선이 그려집니다.
슬라이드는 책의 페이지처럼 서로 옆에(z축을 따라) 쌓여 있습니다.
x가 객체 의 속성이면 속성 x1 곡선(가능한 값 반영)은 1과 같은 z축 스케일에서 발생합니다.
변수 x2는 최적화할 객체의 두 번째 속성으로, 첫 번째 곡선의 2차원 공간 바로 다음인 두 번째에 해당 곡선이 Z축의 눈금에 위치하게 됩니다.
변수 x3은 최적화할 객체의 세 번째 속성으로, 두 번째 곡선의 2차원 공간 바로 다음인 3번째에 해당 곡선이 Z축의 눈금에 위치하게 됩니다.
우리가 순서대로 통과하는 슬라이드를 상상해보십시오. 각 슬라이드에는 개체의 특정 속성에 대한 가능한 값을 반영하는 곡선이 그려집니다.
슬라이드는 책의 페이지처럼 나란히 쌓여 있습니다.
슬라이드가 선명합니다. 슬라이드에 무엇이 있는지 명확하지 않습니다. 자, 더 간단한 함수 f(x1, x2,x3, x4, x5)를 시도해 보겠습니다.
슬라이드에 정확히 무엇을 어떻게 배치할지 손으로 그립니다.
f= (x1-0.2)^2 + (x2+2.3)^3 + (x3-4.2)^4 + x4 + x5^2 )
슬라이드가 선명합니다. 슬라이드에 무엇이 있는지 명확하지 않습니다. 자, 더 간단한 함수 f(x1, x2,x3, x4, x5)를 시도해 보겠습니다.
슬라이드에 정확히 무엇을 어떻게 배치할지 손으로 그립니다.
f= (x1-0.2)^2 + (x2+2.3)^3 + (x3-4.2)^4 + x4 + x5^2 )
Andrey, 질문에 답하십시오. x 는 객체의 속성 입니까?
그렇다면 슬라이드는 각각의 특정 순간에 대해 이 속성의 값을 표시하거나 속성의 값을 결정하는 다른 매개변수를 표시합니다. (함수에 의해 만들어진 곡선 형태로).
Andrey, 질문에 답하십시오. x 는 객체의 속성 입니까?
그렇다면 슬라이드는 각 특정 순간에 대해 이 속성 값을 표시하거나 속성 값을 결정하는 다른 매개변수에 대해 표시합니다. (함수에 의해 만들어진 곡선 형태로).
x - 객체 속성, 함수 변수, 최적화된 매개변수. 모두 x입니다.
선을 그리려면 방정식에 두 개의 매개변수(함수의 하나의 변수)가 필요합니다. x1에 대한 종속성은 첫 번째 슬라이드에 선을 표시합니까?
x - 객체 속성, 함수 변수, 최적화된 매개변수. 모두 x입니다.
선을 그리려면 방정식에 두 개의 매개변수(함수의 하나의 변수)가 필요합니다. x1에 대한 종속성은 첫 번째 슬라이드에 선을 표시합니까?
개체의 속성 값을 결정하는 매개변수에 대한 종속성.
속성 x1이 있습니다.
이 속성의 값은 0에서 100 사이의 범위에서 8.00에서 12.00(시간)까지 다양합니다. 균일하게 변경되지 않습니다.
변경 사항을 그래픽으로 나타내면 곡선이 나타납니다. Z축에서 첫 번째 슬라이드에 적용합니다.
객체의 두 번째 속성인 x2가 있습니다.
이 속성의 값은 55에서 158 사이의 범위에서 8.00에서 12.00까지 다양합니다. 균등하게 변경되지 않습니다.
이 속성에 대한 곡선을 만들고 두 번째 슬라이드의 Z축을 따라 배치합니다.
등...
동일한 객체의 두 속성 값은 하루 중 시간에 따라 변경됩니다. 우리는 이러한 속성 값의 변화 특성을 그래프에 곡선 형태로 기록합니다.
그런 다음 이 곡선의 최고점과 최저점을 찾습니다. 통계 수집 또는 서명 변경 중...