Реter Konow : 당신의 예를 본 후에 아마도 나는 함수의 내 자신의 버전 중 일부를 제공할 수 있을 것입니다. 합법이라면...)
테스트 벤치 소스를 게시하기 전에 사전에 논의하고 싶은 것은 단 한 가지입니다.
문제는 내가 매개변수 [- DBL_MAX ; DBL_MAX]. 모두가 아는 한, 이중 숫자는 17자리(소수점 뒤 16)를 가질 수 있으며 범위를 취하면 [-DBL_MAX; DBL_MAX] 단계가 연속적이지 않고 균일하지 않기 때문에 함수는 매개변수 변경에 둔감해집니다(입력 값의 범위가 함수의 감도 범위에 맞게 조정되어야 하기 때문에).
따라서 [-2.0; 2.0] 0.0씩 증가합니다. 사실 double number의 한계로 인해 스텝은 0.0000000000000001이 될 것이고, 이는 태스크의 복잡성 면에서 웨이브에 흥미로울 것이기 때문에 우리는 double number(파라미터의 수)의 모든 가능성을 충분히 사용할 수 있습니다. 단계는 4E16이고 매개변수가 500개라는 점을 감안할 때 FF 값에 대한 옵션이 매우 많다는 것은 분명합니다.
포럼에 중재자가 있습니까?
물론, 확실히. 기능에 대한 제안이 없으면 최종 버전의 코드를 공개한 후 챔피언십의 두 번째 단계로 진행합니다 .
당신의 예를 본 후에 아마도 나는 함수의 내 자신의 버전 중 일부를 제공할 수 있을 것입니다. 합법이라면...)
예, 물론 질문이 아닙니다.
pow(cos(0.2e1 * 0.3141592654e1 * x2 * x2) + cos(0.1884955592e1 * y2) - 0.11e2, 0.2e1) + 0.11e2, 0.2e1) + pow(cos(0.1256637062e1 * x2.2) + y2) - 0.7e1, 0.2e1);
그리고
0.3e1 * (더블) (int) pow((더블) (1 - x3), (더블) 2) * exp((더블) (-x3 * x3 - (int) pow((더블) (y3 + 1) , (더블) 2))) - 0.10e2 * (0.2e0 * (더블) x3 - (더블) (int) pow((더블) x3, (더블) 3) - (더블) (int) pow((더블) ) y3, (더블) 5)) * exp((더블) (-x3 * x3 - y3 * y3)) - exp((더블) (-(int) pow((더블) (x3 + 1), (더블) ) 2) - y3 * y3)) / 0.3e1;
다음은 f(x1, x2) 형식의 함수에 대한 두 가지 예입니다.
네, 물론 질문이 아닙니다.
pow(cos(0.2e1 * 0.3141592654e1 * x2 * x2) + cos(0.1884955592e1 * y2) - 0.11e2, 0.2e1) + 0.11e2, 0.2e1) + pow(cos(0.1256637062e1 * x2.2) + y2) - 0.7e1, 0.2e1);
그리고
0.3e1 * (더블) (int) pow((더블) (1 - x3), (더블) 2) * exp((더블) (-x3 * x3 - (int) pow((더블) (y3 + 1) , (더블) 2))) - 0.10e2 * (0.2e0 * (더블) x3 - (더블) (int) pow((더블) x3, (더블) 3) - (더블) (int) pow((더블) ) y3, (더블) 5)) * exp((더블) (-x3 * x3 - y3 * y3)) - exp((더블) (-(int) pow((더블) (x3 + 1), (더블) ) 2) - y3 * y3)) / 0.3e1;
다음은 f(x1, x2) 형식의 함수에 대한 두 가지 예입니다.
기능 기록에 일종의 불연속성이 있습니다 ...
올바른 형식은 다음과 같습니다. fy = (x1 + x2 + ...xn)은 방정식의 왼쪽과 오른쪽을 제공합니다. 이러한 공식 조각의 매개변수 수는 분명히 적습니다. 500이상일줄 알았는데...
당신의 예를 본 후에 아마도 나는 함수의 내 자신의 버전 중 일부를 제공할 수 있을 것입니다. 합법이라면...)
테스트 벤치 소스를 게시하기 전에 사전에 논의하고 싶은 것은 단 한 가지입니다.
문제는 내가 매개변수 [- DBL_MAX ; DBL_MAX]. 모두가 아는 한, 이중 숫자는 17자리(소수점 뒤 16)를 가질 수 있으며 범위를 취하면 [-DBL_MAX; DBL_MAX] 단계가 연속적이지 않고 균일하지 않기 때문에 함수는 매개변수 변경에 둔감해집니다(입력 값의 범위가 함수의 감도 범위에 맞게 조정되어야 하기 때문에).
따라서 [-2.0; 2.0] 0.0씩 증가합니다. 사실 double number의 한계로 인해 스텝은 0.0000000000000001이 될 것이고, 이는 태스크의 복잡성 면에서 웨이브에 흥미로울 것이기 때문에 우리는 double number(파라미터의 수)의 모든 가능성을 충분히 사용할 수 있습니다. 단계는 4E16이고 매개변수가 500개라는 점을 감안할 때 FF 값에 대한 옵션이 매우 많다는 것은 분명합니다.
기능 기록에 일종의 불연속성이 있습니다 ...
올바른 형식은 다음과 같습니다. fy = (x1 + x2 + ...xn)은 방정식의 왼쪽과 오른쪽을 제공합니다. 이러한 공식 조각의 매개변수 수는 분명히 적습니다. 500이상일줄 알았는데...
이것은 f(x1, x2) 형식의 두 함수의 예입니다. 챔피언십 FF는 255개의 유사한 기능으로 구성되며 매개변수는 서로 혼합되며 이러한 모든 개별 기능은 종속되고 서로 영향을 미칩니다(정확하게 - 심판이 개별 기능에 대한 일련의 호출과 매개변수 호출).
가능하다면 f(x1, x2) 형식의 유사한 함수의 예를 들어 주시면 일반 FF에 포함시키겠습니다.
테스트 벤치 소스를 게시하기 전에 사전에 논의하고 싶은 것은 단 한 가지입니다.
문제는 내가 매개변수 [- DBL_MAX ; DBL_MAX]. 모두가 아는 한, 이중 숫자는 17자리(소수점 뒤 16)를 가질 수 있으며 범위를 취하면 [-DBL_MAX; DBL_MAX], 그러면 단계가 연속적이지 않기 때문에 함수는 매개변수 변경에 둔감해집니다.
따라서 [-2.0; 2.0] 0.0씩 증가합니다. 사실 double number의 한계 때문에 step은 0.0000000000000001이 될 것이고, 이는 task의 복잡성 면에서 흥미롭기 때문에 double number의 모든 가능성을 충분히 사용할 수 있습니다.
이해하지 못했습니다. 단계 0.0은 단계가 없음을 의미합니다...
음, double의 모든 가능성을 사용하려면 범위가 [- DBL_MAX ; DBL_MAX], 0.0000000000000001 단계에서.
우리가 아무리 똑똑해도...
이해하지 못했습니다. 단계 0.0은 단계가 없음을 의미합니다...
음, double의 모든 가능성을 사용하려면 범위가 [- DBL_MAX ; DBL_MAX], 0.0000000000000001 단계에서.
우리가 아무리 똑똑해도...
0.0 단계는 0.0000000000000001 단계를 의미합니다. 하지만 위에서 범위를 설명했습니다. 범위에 맞는 함수를 찾을 수 없습니다 [- DBL_MAX ; DBL_MAX] 및 이 범위에서 작동하도록 보장됩니다(테스트에는 시간이 없는 연구가 필요합니다).
내일까지 생각하십시오. 이것을 깨닫는 것이 중요합니다.
이것은 f(x1, x2) 형식의 두 함수의 예입니다. 챔피언십 FF는 255개의 유사한 기능으로 구성되며 매개변수는 서로 혼합되며 이러한 모든 개별 기능은 종속되고 서로 영향을 미칩니다(정확하게 - 심판이 개별 기능에 대한 일련의 호출과 매개변수 호출).
가능하다면 f(x1, x2) 형식의 유사한 함수의 예를 들어 주시면 일반 FF에 포함시키겠습니다.
내가 이해하는 한, 255개의 유사한 분석 기능 스니펫을 하나의 방정식으로 결합할 것입니다. 작업은 분 단위로 최대값을 찾는 것입니다. FF에 대한 호출 수.
범위, 단계, 매개변수 수만 알면 됩니다.
나는 여기에 나의 개인적인 수학적 초현실주의가 필요하다고 생각하지 않습니다.) 나는 당신의 공식을 받아들일 것입니다.
0.0 단계는 0.0000000000000001 단계를 의미합니다. 그러나 위에서 범위를 설명했습니다. 범위에 맞는 함수를 찾을 수 없습니다 [- DBL_MAX ; DBL_MAX] 및 이 범위에서 작동하도록 보장됩니다(테스트에는 시간이 없는 연구가 필요합니다).
내일까지 생각하십시오. 이것을 깨닫는 것이 중요합니다.