[Arquivo!] Pura matemática, física, química, etc.: problemas de treinamento do cérebro não relacionados ao comércio de qualquer forma - página 562
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Eu realmente ajudei você. Eu removi todos os meus posts sobre o gerador SEG, eu nem sequer carreguei um vídeo da configuração real. Então por que você precisa de toda essa "bagunça ortogonal/vetorial" de 8 páginas?
Sim, bem, sua ajuda é inestimável. Eu lhe devo uma. Vou ter que ceder.
Preciso dele para aumentar a eficiência do otimizador auto-escrito - para injetar genes ortogonais para o conjunto degenerado na população em massa. Quando o algoritmo genético começa a estagnar, significa que os genes nele presentes tornam-se potencialmente inclinados à dependência linear (porque a reprodução cruzada está ocorrendo quase exclusivamente dentro do conjunto de "parentes"). Tal inserção (com posterior cruzamento) pode refrescar a população com "sangue novo", e ampliar o espaço de busca, evitando que a população fique presa em baixas locais.
// Há mais algumas sutilezas, mas elas já são muito sigilosas. É melhor não insistir. Se eu lhe contar sobre eles, terei que matá-lo depois.
1. 1. para Mislaid, Mathemat,
E aqui e ali a mesma coisa em todos os lugares - o mesmo processo, que eu mesmo construí ontem. A subtração seqüencial de projeções vetoriais em órteses anteriores.
São dias como este que me fazem sentir como um clássico.... :-))
--
A propósito, eu já fiz e depurei o roteiro de teste ontem à noite. Ao longo do caminho, encontrei um bug no otimizador da pirâmide e o enviei para o Service Desk. Passei por cima do bug mudando ligeiramente o código. Portanto, tudo funciona. É confiável e rápido, exatamente como eu precisava que fosse.
2. Existe realmente um no OpenZL, mas apenas para o caso tridimensional. [A, b; constrói ortogonais vetoriais a dois dados ] Preciso dele para dimensão arbitrária.
Vamos em frente. Produto escalar de dois vetores a[] e b[] é a soma dos produtos a[i]*b[i]*w[i], onde w[i] é a função do peso. Dependendo dos pesos que damos, obtemos soluções de diferentes problemas, que são obtidos pelo algoritmo universal de ortogonalização seqüencial. (A propósito, o exemplo acima constrói uma projeção ortogonal sobre um subespaço esticado sobre vetores arbitrários). No caso w[i] = 1 é o produto escalar de dois vetores no espaço cartesiano.
Se você definir w[i] = r[i]*s[i], onde
s[i] = 0,5/n, onde i = 0, n;
s[i] = 1/n, a 0 < i < n;
Então o produto escalar é definido como o integral do produto das funções a(x)*b(x)*r(x) no intervalo [0;1], expresso em diferenças finitas.
Se isto for legal, então podemos facilmente construir qualquer regressão, naturalmente, em diferenças finitas, sem qualquer estresse.
Somente me pareceu que esta era uma estrada sem saída. E eu o passei.
Bem, isso significa apenas uma coisa - o erro relativo de aproximação é o maior, o menor X (e Y) é, mas o que você espera, dividir um número pequeno por outro número pequeno? Tente mudar a variável X' = X+100 e traçar uma nova série na faixa de 100 a 400, não de 0 a 300 - o gráfico será muito mais reto, mas não mudará a questão
1. Continue. Produto escalar de dois vetores a[] e b[] é a soma dos produtos a[i]*b[i]*w[i], onde w[i] é uma função de peso. Dependendo dos pesos que damos, obtemos soluções de diferentes problemas, que são obtidos pelo algoritmo universal de ortogonalização seqüencial. (A propósito, o exemplo acima constrói uma projeção ortogonal sobre um subespaço esticado sobre vetores arbitrários). No caso w[i] = 1 é o produto escalar de dois vetores no espaço cartesiano.
Se definirmos w[i] = r[i]*s[i], onde
s[i] = 0,5/n, a i = 0, n;
s[i] = 1/n, a 0 < i < n;
Então o produto escalar é definido como o integral do produto das funções a(x)*b(x)*r(x) no intervalo [0;1], expresso em diferenças finitas.
Se isto for legal, você pode facilmente construir qualquer regressão, é claro, em diferenças finitas sem qualquer estresse.
2. só me pareceu que era uma estrada sem saída. E eu o passei.
1. Sergey, é muito cedo para eu ir mais longe. Quando eu tiver um melhor controle do espaço cartesiano, entrarei no espaço funcional. Mas é um tema interessante, obrigado pelo post. Você vai rir, mas acabou sendo bastante informativo para mim.
2. Deve ter havido algumas dúvidas sobre o impasse, já que você está sugerindo mais... :) Se alguma coisa, saberei quem escolher como guia neste caminho "beco sem saída". Estou falando sério, se você tiver alguma pergunta sobre o assunto, eu vou perguntar. Você se importa?
É necessário aumentar a eficiência do otimizador auto-escrito - para injetar maciçamente nos genes da população ortogonais ao conjunto degenerado. Quando o algoritmo genético começa a estagnar, significa que os genes nele contidos tornam-se potencialmente propensos à dependência linear (já que o cruzamento está acontecendo quase exclusivamente dentro do conjunto de "parentes"). Tal inserção (com mais cruzamento), pode refrescar a população com "sangue novo", e ampliar o espaço de busca, evitando ficar preso nos pontos baixos locais.
Você deveria ter me perguntado primeiro, antes de procurar por vetores ortogonais multidimensionais.... :)
Teria poupado seu tempo. Porque isso não o ajudará, quero dizer, você não precisa disso (quero dizer vetores ortogonais).
Você deveria ter me perguntado primeiro antes de procurar por vetores ortogonais multidimensionais.... :)
Teria lhe poupado tempo. Porque isso não o ajudará, quero dizer, você não precisa disso (quero dizer vetores ortogonais).
Eu não compro. Aposto que você apenas os mantém debaixo do travesseiro e não os mostra a ninguém.
Ou você está tentando extorquir sutilezas secretas afinal de contas. (Uma variante do suicídio retorcido).
;)
Eu não acredito nisso. Aposto que você apenas os mantém debaixo do travesseiro e não os mostra a ninguém.
;)
que carga de bobagem.
Os numerais árabes medievais estão muito próximos da forma em que foram emprestados pelos europeus das nações mais desenvolvidas, juntamente com a notação posicional.