[Archives] Mathématiques pures, physique, chimie, etc. : problèmes d'entraînement cérébral sans rapport avec le commerce. - page 555
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Cette vidéo est-elle aussi une arnaque ? PS : L'opinion d'Alexey , mais aussi celle des autres membres du forum, est intéressante.
"La seule personne que je connaisse qui a réussi à construire un générateur de Searle qui porte le nom de Searle est Searle lui-même" :)
Les gens qui ont pris la moitié de l'Europe ne sont pas nombreux non plus. Dimitri, pensez-vous que cette phrase "désavoue" le reste du film ? Alors, qu'en pensez-vous, divorce ou pas ?
Le film ressemble à de la propagande sectaire. Il est totalement absurde de le prendre un tant soit peu au sérieux... Depuis 60 ans, il donne... et qu'a-t-il donné ?
// Pardonnez immédiatement le hors-sujet, car le cas particulier de l'application des solutions (si des solutions sont trouvées) est toujours lié au commerce.
// ( : mais d'un autre côté, c'est une incitation, non ? :)
// Si vous m'aidez vraiment, je vous dirai pourquoi j'en ai besoin... ;) Je vous assure - ça peut être utile...
Tâche :
Étant donné : un ensemble de M vecteurs orthogonaux dans un espace à N dimensions (M<N) // dans le cas limite M==1
Requis : construire un générateur de vecteurs (!) orthogonaux à un ensemble donné. J'ai besoin d'une idée pour générer rapidement des vecteurs aléatoires qui satisfont à la condition (! ) .
Explication-rappel : Pour un espace de N dimensions, la dimension de l'espace des solutions est égale à (N-M), c'est-à-dire qu'avec un ensemble initial en nombre (M=N-1) de vecteurs, nous avons une solution unique (d'ailleurs, comment l'obtenir en un seul coup ? Il y a un article dans le wiki, mais je n'ai pas encore trouvé la solution. Qui peut expliquer l'algorithme sur les doigts - donnez une menthe(encore une fois - dites-moi pourquoi j'ai besoin de tout cela)). Avec un ensemble initial plus petit - il y a un nombre infini de tels vecteurs, c'est-à-dire "il y a des variantes". Ce sont les variantes qui doivent être générées.
La phrase "l'ensemble des vecteurs orthogonaux A est orthogonal à l'ensemble B" est quelque peu ambiguë (dans le sens de ce qui est exactement orthogonal à quoi)... Peut-on préciser la condition exacte, de préférence par une formule ?
Vous pouvez être plus précis. Les mots sont plus faciles pour moi. Tous les vecteurs sont orthogonaux les uns aux autres. :) Je n'ai pas besoin de l'ensemble B. Je veux dire, j'en ai besoin, mais pas immédiatement, mais progressivement. :))
Vous devez créer une fonction dans mql(5) qui prend un ensemble initial de vecteurs (A) comme tableau et retourne un vecteur orthogonal à tous les vecteurs d'entrée.
Comme ceci :
Le vecteur de sortie est aléatoire, mais il est garanti qu'il provient d'un espace complémentaire. (Dans le cas où InputCount == Dimention-1, le seul vecteur à valeur unique possible est renvoyé)
Condition importante : la fonction doit être [aussi rapide que possible]. Je peux le faire moi-même. :)
La phrase "l'ensemble des vecteurs orthogonaux A est orthogonal à l'ensemble B" est quelque peu ambiguë (dans le sens de ce qui est exactement orthogonal à quoi)... Pouvez-vous préciser la condition exacte, de préférence par une formule ?
A propos de la formule : produits scalaires mutuels par paire de tous les vecteurs entrants et sortants == 0
Cette condition nous permet de résoudre de manière unique le système d'équations et d'obtenir le dernier vecteur (lorsque M==N-1).
Dans le cas (M<N-1), le système possède déjà un espace de solutions.
À partir de cet espace de solution, je dois extraire des vecteurs aléatoires. De préférence, très rapidement.
Cette condition nous permet de résoudre de façon unique le système d'équations et d'obtenir le dernier vecteur (à M==N-1).
Seulement si l'ensemble est normalisé. Sinon, on obtient également une infinité de solutions.
Exemple : Pour un ensemble {(1,0,0), (0,2,0)} tout vecteur de la forme (0,0,z) sera orthogonal.
Seulement si l'ensemble est normalisé. Sinon, nous obtenons également un ensemble infini de solutions.
Exemple : Pour un ensemble {(1,0,0), (0,2,0)} tout vecteur de la forme (0,0,z) sera orthogonal.
Oui, bien sûr. Tous les vecteurs sont normalisés. Tant en entrée qu'en sortie.
Il existe une solution simple... sur la langue comme on dit))) maintenant
Pour un seul vecteur (x0) sur l'entrée, j'ai facilement et depuis longtemps trouvé une solution (pour un espace de dimensionnalité arbitraire) :
. . 1. Генерируем случайный вектор (x1r)
. . 2. Нормируем его -> (x1rn)
. . 3. Находим сумму и разность вродного (х0) и полученного (x1rn) -> (sX, dX)
. . 4. Складываем sX+dX и нормируем сумму.
. . 5. Готово. Возвращаем из функции и берём с полки пирожок.
--
Mais pour plus d'un vecteur d'entrée, cet algorithme n'est pas bon. Ou je n'ai pas réussi à l'adapter correctement.
Si vous avez une idée pour l'adapter afin que les itérations ne se multiplient pas comme une boule de neige, ce serait utile.
Merde, pendant que je l'expliquais, je crois que j'ai compris. :)
Si nous effectuons la procédure ci-dessus pour chaque vecteur d'entrée, alors tous les vecteurs obtenus par sommation avec normalisation ultérieure de la somme donneront le vecteur pseudo-aléatoire souhaité !
alsu, corrigez-moi si je suis obtus.
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//Ouais, je l'ai presque. Un peu plus compliqué, ça ne marche pas si facilement. Après avoir obtenu le vecteur xi à chaque étape, vous devez d'abord l'"ajouter-soustraire-normaliser" avec le vecteur d'entrée suivant et ainsi de suite, jusqu'à épuisement des vecteurs d'entrée. Quelque chose comme ça.