최적화 알고리즘 챔피언십. - 페이지 20

 

그리고 눈이 이마에 올라가지 않도록 이것이 특정 수의 매개 변수가있는 기능이라고 상상하면 충분합니다.

다음은 동일한 항목에서 가져온 것입니다.

y=f(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8,x9,x10);

브레인 트위스트가 발생하지 않습니까?

 
Dmitry Fedoseev :

...5차원, 6차원, 7차원, 8차원, 9차원, 10차원, 11차원, 12차원...

더?

Ahhh ...))) 그것이 그들이 부르는 것입니까?
 
Dmitry Fedoseev :

이미 다차원 공간의 표현에 반대할 필요는 없다고 썼습니다. 함수는 매개변수의 수에 관계없이 가질 수 있습니다. 명백하고 단순하고 단순합니다. 그리고 2차원 그래프와 3차원 그래프를 나타내는 것으로도 최대 또는 최소값을 찾는 것으로 충분합니다. 다른 모든 것은 프로그래밍에서 올바른 접근 방식으로 완료되어야 합니다. 매개변수의 수를 결정하는 매개변수, 이 수에 따른 동적 배열, 이 매개변수에 따라 반복되는 루프.

하나 또는 두 개의 최적화 가능한 매개변수로 제한하되 매개변수의 수를 결정하는 속성을 설정하기만 하면 자동으로 작동하도록 합니다. 그런 다음 원하는 수의 매개변수를 생략할 수 있습니다.

분석 함수의 매개변수 수와 선 좌표가 계산되는 차원 수를 혼동하고 계신 것 같습니다.
 
Реter Konow :
Ahhh ...))) 그것이 그들이 부르는 것입니까?
무제입니다. 4차원을 넘어서는 이름은 발명되지 않은 것 같습니다. 이름이 있을지도 몰라요. 기본적으로 이것은 아무것도 변경하지 않습니다.
 
Реter Konow :
분석 기능의 매개 변수 수와 선 좌표가 계산되는 측정 수를 혼동하고 있는 것 같습니다.
아뇨, 헷갈리지 않아요. 난 괜찮아
 
Dmitry Fedoseev :
무제입니다. 4차원을 넘어서는 이름은 발명되지 않은 것 같습니다. 이름이 있을지도 몰라요. 기본적으로 이것은 아무것도 변경하지 않습니다.
글쎄, 4차원 이후의 다음 이름이 발명되지 않았다면, 왜 우리는 그것들이 전혀 필요하지 않습니까? 먼저 세 가지 공간 차원을 자신 있게 탐색하고 네 번째 시간에도 탐색해 보겠습니다. )))
 
Dmitry Fedoseev :
아뇨, 헷갈리지 않아요. 난 괜찮아
FF 매개변수의 수와 관련하여 개체의 추가 차원에 대한 질문이 즉시 제기되었음을 알 수 있습니다. 여기에 혼란의 근원이 있습니다. 분석 함수의 매개변수 수는 좌표축과 관련이 없습니다. 그리고 그것은 그것들을 증가시키지 않습니다.
 
Реter Konow :
FF 매개변수의 수와 관련하여 개체의 추가 차원에 대한 질문이 즉시 제기되었음을 알 수 있습니다. 여기에 혼란의 근원이 있습니다. 분석 함수의 매개변수 수는 좌표축과 관련이 없습니다. 그리고 그것은 그것들을 증가시키지 않습니다.
있다. 하나의 매개변수는 하나의 축입니다. 가치를 위한 또 다른 축.
 
Dmitry Fedoseev :
그것은 가지고 있습니다. 하나의 매개변수는 하나의 축입니다. 가치의 또 다른 축.
그렇게 생각하는 이유를 간단하게 설명해 주십시오.
 

이차 함수는 포물선입니다. 간단한 설명. http://fizmat.by/math/function/quadratic_function

함수에 백만 개의 추가 매개변수를 추가하더라도 포물선은 여전히 2차원 그래프에 표시됩니다.