[Архив!] Чистая математика, физика, химия и т.п.: задачки для тренировки мозгов, никак не связанные с торговлей - страница 537
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
... Откуда берётся цифра 6? Потому, что 6 соседей?
Это же про правило 6-ти рукопожатий? У каждой точки шесть соседних точек - шесть ближайших знакомых.
Задача в такой постановке является стандартной для нейронной сети - минимизируется МНК ошибка на выборке. В данном случае, имеется трёхвходовой линейный персептрон со смещением на третьем входе. Это по сути численный итерационный метод решения. Как тут (или не тут) привязать Гаусс?
Можно не заморачиваться в данном случае на НС и решить задачу простым перебором коэффициентов а,b,c минимизируя ошибку на выборке.
Мне стыдно, я не понимаю логику вашего решения... Откуда берётся цифра 6? Потому, что 6 соседей?yosuf: Во первых, Гаусс присутствует здесь с самого начала, поскольку он и придумал МНК, а во вторых, решение нормальных уравнений, полученных методом МНК Гаусса, производится уже другим методом Гаусса решения этих уравнений с помощью матриц.
Каких к черту матриц, Юсуф?! Система трех линейных уравнений с тремя неизвестными. Вы ее можете решить и без всяких гауссов. В чем проблема?
Не надо тут никаких аппроксимаций, просто тупо решаем по формулам Крамера, раз уж Вам так хочется тут с матрицами повозиться. Вспоминайте "линейку", она много где применяется...
Каких к черту матриц, Юсуф?! Система трех линейных уравнений с тремя неизвестными. Вы ее можете решить и без всяких гауссов. В чем проблема?
Не надо тут никаких аппроксимаций, просто тупо решаем по формулам Крамера, раз уж Вам так хочется тут с матрицами повозиться. Вспоминайте "линейку", она много где применяется...
Что такое Ваш "прямой метод", я, наверное, не осилю. Вероятно, очередная математическая революция, только теперь уже в линейной алгебре.
P.S. Кажется, начинаю догадываться: это снова (18).
Что такое Ваш "прямой метод", я, наверное, не осилю. Вероятно, очередная математическая революция, только теперь уже в линейной алгебре.
P.S. Кажется, начинаю догадываться: это снова (18).
(18) скоро пошатнет основы МНК Гаусса при линейных регрессиях.
Главное, что б она основы ДНК не пошатнула.
Это же про правило 6-ти рукопожатий? У каждой точки шесть соседних точек - шесть ближайших знакомых.
Нет!
Шесть, имеется в виду, это не ближайшее окружение узла, это среднее наикратчайшее расстояние способное соединить два произвольных узла.
Нет!
Шесть, имеется в виду, это не ближайшее окружение узла, это среднее наикратчайшее расстояние способное соединить два произвольных узла.
Два параметра. Один - количество ближайших знакомых. Втрой - близость (дальность) знакомства (через сколько рукопожатий знакомы).
Если ближайших знакомых шесть, то как раз соты подходят, а близость знакомства определяется размером серой ячейки.
Каких к черту матриц, Юсуф?! Система трех линейных уравнений с тремя неизвестными. Вы ее можете решить и без всяких гауссов. В чем проблема?
Алексей, как я понимаю, это система бесконечного (или большего трёх) линейных уравнений с тремя неизвестными. В такой постановке некорректно выхватывать только три уравнения и искать обычное решение. Необходимо найти такое решение для коэффициентов ур-ия, что бы они с минимальной погрешностью (ошибкой) удовлетворяли всему вектору X и Y. Тут свои методы нахождения оптимального решения.
Два параметра. Один - количество ближайших знакомых. Втрой - близость (дальность) знакомства (через сколько рукопожатий знакомы).
Если ближайших знакомых шесть, то как раз соты подходят, а близость знакомства определяется размером серой ячейки.