Svinotavr : 나는 당신을 정말로 도왔다. SEG 생성기에 대한 모든 게시물을 삭제했으며 실제로 작동하는 설치 동영상도 업로드하지 않았습니다. 그렇다면 8페이지 길이의 이 "직교 벡터 바디가"가 모두 필요한 이유는 무엇입니까?
예, 귀하의 도움은 매우 중요합니다. 나는 당신에게 빚지고 있습니다. 분할해야합니다.
이것은 축퇴 세트에 직교하는 유전자 집단에 대량 주입을 위해 자체 작성 최적화 프로그램의 효율성을 높이는 데 필요합니다. 유전 알고리즘 이 정체되기 시작하면 그 안에 있는 유전자가 잠재적으로 선형 의존성을 갖게 된다는 의미입니다(교배는 이미 거의 독점적으로 "친척" 집합 내에 있기 때문에). 이러한 드로인(이후 교차 포함)은 "신혈" 방어의 인구를 새로 고칠 수 있고 검색 공간을 확장하여 로컬 최소값에 고착되는 것을 방지할 수 있습니다.
// 더 미묘한 부분이 있지만 이미 너무 비밀스럽습니다. 주장하지 않는 것이 좋습니다. 그렇게 말하면 죽여버려야지.
그리고 여기저기서 똑같은 일 - 내가 어제 디자인한 똑같은 과정. 이전 벡터에 대한 벡터 투영의 순차 빼기.
요즘은 클래식한 느낌이 들어요.... :-))
--
그건 그렇고 밤에 테스트 스크립트를 실행하고 디버깅했습니다. 그러던 중 Pyatyora 옵티마이저에서 버그를 발견하여 서비스 데스크로 보냈습니다. 코드를 약간 변경하여 버그를 우회했습니다. 그래서 모든 것이 작동합니다. 내가 필요로 하는 만큼 빠르고 안정적입니다.
2. openCL에는 실제로 있지만 3차원 경우에만 해당됩니다. [교차(a,b); 주어진 2에 직교하는 벡터를 생성합니다. ] 그리고 임의의 차원에 대해 필요합니다.
어서 해봐요. 두 벡터 a[]와 b[]의 스칼라 곱은 곱 a[i]*b[i]*w[i]의 합이며, 여기서 w[i]는 가중치 함수입니다. 우리가 설정한 가중치에 따라 순차 직교화의 보편적 알고리즘으로 얻은 다양한 문제에 대한 솔루션을 얻습니다. (그런데 위의 예에서 직교 투영은 임의의 벡터에 걸쳐 있는 부분 공간에 구성됩니다.) w[i] = 1의 경우, 이것은 데카르트 공간에서 두 벡터의 스칼라 곱입니다.
w[i] = r[i]*s[i]로 설정하면 여기서
s[i] = 0.5/n, i = 0인 경우, n;
s[i] = 1/n, 0 < i < n;
그런 다음 스칼라 곱은 구간 [0;1]에서 함수 a(x)*b(x)*r(x)의 곱의 적분으로 정의되며 유한 차분으로 표현됩니다.
alsu : 음, 이것은 단지 한 가지를 의미합니다. 상대 근사 오류가 더 크고 X(및 Y)가 더 작습니다. 사실, 작은 숫자를 다른 작은 숫자로 나눌 때 무엇을 기대했습니까? 변수 X' = X+100을 대체하고 0에서 300이 아닌 100에서 400 범위에서 새 시리즈를 작성하십시오. 그래프가 훨씬 더 직선적이지만 문제의 본질은 바뀌지 않습니다.
1. 자. 두 벡터 a[]와 b[]의 스칼라 곱은 곱 a[i]*b[i]*w[i]의 합이며, 여기서 w[i]는 가중치 함수입니다. 우리가 설정한 가중치에 따라 순차 직교화의 보편적 알고리즘으로 얻은 다양한 문제에 대한 솔루션을 얻습니다. (그런데 위의 예에서 직교 투영은 임의의 벡터에 걸쳐 있는 부분 공간에 구성됩니다.) w[i] = 1의 경우, 이것은 데카르트 공간에서 두 벡터의 스칼라 곱입니다.
w[i] = r[i]*s[i]로 설정하면 여기서
s[i] = 0.5/n, i = 0인 경우, n;
s[i] = 1/n, 0 < i < n;
그런 다음 스칼라 곱은 구간 [0;1]에서 함수 a(x)*b(x)*r(x)의 곱의 적분으로 정의되며 유한 차분으로 표현됩니다.
코딩하면 변형 없이 유한 차분으로 회귀를 쉽게 구축할 수 있습니다.
2. 내가 보기에는 이것이 막다른 길인 것 같았습니다. 그리고 나는 그것을 통과했다.
1. Sergey, 아직 나에게는 너무 이르다. 데카르트 공간을 더 잘 이해한 다음 기능 공간으로 들어가겠습니다. 그러나 주제는 흥미 롭습니다. 게시물에 감사드립니다. 당신은 웃을 것이지만 나에게는 유익한 것으로 판명되었습니다.
2. 아마도 당신이 더 제안하기 때문에 막 다른 골목에 대한 의심이 있었을 것입니다. :) 혹시라도 이 "막다른 길"을 따라 가이드로 누구를 선택해야 하는지 알 수 있습니다. 진지합니다. 주제에 대해 질문이 있으면 질문하겠습니다. 상관없어?
이것은 축퇴 세트에 직교하는 유전자 집단에 대량 주입을 위해 자체 작성 최적화 프로그램의 효율성을 높이는 데 필요합니다. 유전 알고리즘이 정체되기 시작하면 그 안에 있는 유전자가 잠재적으로 선형 의존성을 갖게 된다는 의미입니다(교배는 이미 거의 독점적으로 "친척" 집합 내에 있기 때문에). 이러한 드로인(이후 교차 포함)은 "신혈" 방어의 인구를 새로 고칠 수 있고 검색 공간을 확장하여 로컬 최소값에 고착되는 것을 방지할 수 있습니다.
직교 다차원 벡터를 찾기 전에 먼저 나에게 물어봤어야 했다.... :)
시간을 절약할 수 있습니다. 전혀 필요하지 않다는 점에서 도움이 되지 않기 때문입니다(직교 벡터에 대해 이야기하고 있습니다).
나는 당신을 정말로 도왔다. SEG 생성기에 대한 모든 게시물을 삭제했으며 실제로 작동하는 설치 동영상도 업로드하지 않았습니다. 그렇다면 8페이지 길이의 이 "직교 벡터 바디가"가 모두 필요한 이유는 무엇입니까?
예, 귀하의 도움은 매우 중요합니다. 나는 당신에게 빚지고 있습니다. 분할해야합니다.
이것은 축퇴 세트에 직교하는 유전자 집단에 대량 주입을 위해 자체 작성 최적화 프로그램의 효율성을 높이는 데 필요합니다. 유전 알고리즘 이 정체되기 시작하면 그 안에 있는 유전자가 잠재적으로 선형 의존성을 갖게 된다는 의미입니다(교배는 이미 거의 독점적으로 "친척" 집합 내에 있기 때문에). 이러한 드로인(이후 교차 포함)은 "신혈" 방어의 인구를 새로 고칠 수 있고 검색 공간을 확장하여 로컬 최소값에 고착되는 것을 방지할 수 있습니다.
// 더 미묘한 부분이 있지만 이미 너무 비밀스럽습니다. 주장하지 않는 것이 좋습니다. 그렇게 말하면 죽여버려야지.
1. 1. Mislaid, 수학,
그리고 여기저기서 똑같은 일 - 내가 어제 디자인한 똑같은 과정. 이전 벡터에 대한 벡터 투영의 순차 빼기.
요즘은 클래식한 느낌이 들어요.... :-))
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그건 그렇고 밤에 테스트 스크립트를 실행하고 디버깅했습니다. 그러던 중 Pyatyora 옵티마이저에서 버그를 발견하여 서비스 데스크로 보냈습니다. 코드를 약간 변경하여 버그를 우회했습니다. 그래서 모든 것이 작동합니다. 내가 필요로 하는 만큼 빠르고 안정적입니다.
2. openCL에는 실제로 있지만 3차원 경우에만 해당됩니다. [교차(a,b); 주어진 2에 직교하는 벡터를 생성합니다. ] 그리고 임의의 차원에 대해 필요합니다.
어서 해봐요. 두 벡터 a[]와 b[]의 스칼라 곱은 곱 a[i]*b[i]*w[i]의 합이며, 여기서 w[i]는 가중치 함수입니다. 우리가 설정한 가중치에 따라 순차 직교화의 보편적 알고리즘으로 얻은 다양한 문제에 대한 솔루션을 얻습니다. (그런데 위의 예에서 직교 투영은 임의의 벡터에 걸쳐 있는 부분 공간에 구성됩니다.) w[i] = 1의 경우, 이것은 데카르트 공간에서 두 벡터의 스칼라 곱입니다.
w[i] = r[i]*s[i]로 설정하면 여기서
s[i] = 0.5/n, i = 0인 경우, n;
s[i] = 1/n, 0 < i < n;
그런 다음 스칼라 곱은 구간 [0;1]에서 함수 a(x)*b(x)*r(x)의 곱의 적분으로 정의되며 유한 차분으로 표현됩니다.
코딩하면 변형 없이 유한 차분으로 회귀를 쉽게 구축할 수 있습니다.
막다른 골목이라고만 생각했다. 그리고 나는 그것을 통과했다.
음, 이것은 단지 한 가지를 의미합니다. 상대 근사 오류가 더 크고 X(및 Y)가 더 작습니다. 사실, 작은 숫자를 다른 작은 숫자로 나눌 때 무엇을 기대했습니까? 변수 X' = X+100을 대체하고 0에서 300이 아닌 100에서 400 범위에서 새 시리즈를 작성하십시오. 그래프가 훨씬 더 직선적이지만 문제의 본질은 바뀌지 않습니다.
1. 자. 두 벡터 a[]와 b[]의 스칼라 곱은 곱 a[i]*b[i]*w[i]의 합이며, 여기서 w[i]는 가중치 함수입니다. 우리가 설정한 가중치에 따라 순차 직교화의 보편적 알고리즘으로 얻은 다양한 문제에 대한 솔루션을 얻습니다. (그런데 위의 예에서 직교 투영은 임의의 벡터에 걸쳐 있는 부분 공간에 구성됩니다.) w[i] = 1의 경우, 이것은 데카르트 공간에서 두 벡터의 스칼라 곱입니다.
w[i] = r[i]*s[i]로 설정하면 여기서
s[i] = 0.5/n, i = 0인 경우, n;
s[i] = 1/n, 0 < i < n;
그런 다음 스칼라 곱은 구간 [0;1]에서 함수 a(x)*b(x)*r(x)의 곱의 적분으로 정의되며 유한 차분으로 표현됩니다.
코딩하면 변형 없이 유한 차분으로 회귀를 쉽게 구축할 수 있습니다.
2. 내가 보기에는 이것이 막다른 길인 것 같았습니다. 그리고 나는 그것을 통과했다.
1. Sergey, 아직 나에게는 너무 이르다. 데카르트 공간을 더 잘 이해한 다음 기능 공간으로 들어가겠습니다. 그러나 주제는 흥미 롭습니다. 게시물에 감사드립니다. 당신은 웃을 것이지만 나에게는 유익한 것으로 판명되었습니다.
2. 아마도 당신이 더 제안하기 때문에 막 다른 골목에 대한 의심이 있었을 것입니다. :) 혹시라도 이 "막다른 길"을 따라 가이드로 누구를 선택해야 하는지 알 수 있습니다. 진지합니다. 주제에 대해 질문이 있으면 질문하겠습니다. 상관없어?
이것은 축퇴 세트에 직교하는 유전자 집단에 대량 주입을 위해 자체 작성 최적화 프로그램의 효율성을 높이는 데 필요합니다. 유전 알고리즘이 정체되기 시작하면 그 안에 있는 유전자가 잠재적으로 선형 의존성을 갖게 된다는 의미입니다(교배는 이미 거의 독점적으로 "친척" 집합 내에 있기 때문에). 이러한 드로인(이후 교차 포함)은 "신혈" 방어의 인구를 새로 고칠 수 있고 검색 공간을 확장하여 로컬 최소값에 고착되는 것을 방지할 수 있습니다.
직교 다차원 벡터를 찾기 전에 먼저 나에게 물어봤어야 했다.... :)
시간을 절약할 수 있습니다. 전혀 필요하지 않다는 점에서 도움이 되지 않기 때문입니다(직교 벡터에 대해 이야기하고 있습니다).
직교 다차원 벡터를 찾기 전에 먼저 나에게 물어봤어야 했다.... :)
시간을 절약할 수 있습니다. 어떤 의미에서는 도움이 되지 않기 때문에 전혀 필요하지 않습니다(직교 벡터에 대해 말하는 것입니다).
난 믿지 않아. 확실히 당신은 당신 자신을 위해 베개 아래에 두었고 아무에게도 보여주지 않았습니다.
아니면 여전히 비밀스러운 미묘함을 갈취하려고 하고 있습니까? (변종 자살.)
;)
난 믿지 않아. 확실히 당신은 당신 자신을 위해 베개 아래에 두었고 아무에게도 보여주지 않았습니다.
;)
어떤 헛소리
아라비아 숫자의 중세 비문은 위치 표기법과 함께 유럽인들이 선진국에서 차용한 형태에 매우 가깝습니다.