[存档！]纯数学、物理学、化学等：与贸易没有任何关系的大脑训练问题 - 页 535 1...528529530531532533534535536537538539540541542...628 新评论 Alexey Burnakov 2012.01.21 08:06 #5341 TheXpert: 没有。这是唯一一个没有明显特征的人物。 谢谢你们，伙计们。我会考虑的。工作中的 军队 教会我不要思考。只是在做。并将其完成。 Alexey Burnakov 2012.01.21 08:15 #5342 知道了!最大数量的共同特征。 alexalex 2012.01.21 09:24 #5343 这个问题已经决定了!不过，这真的不漂亮。然后，在知道答案的情况下，我找到了一个更漂亮的答案（相当快，而且即将到来）。 10*(х^2)+5(y^2)-2xy-38x-6y+41=0 3*(x^2)-2(y^2)+5xy-17x-6y+20=0 alexalex 2012.01.21 13:58 #5344 根是唯一有效的，我忘了说了。 Sceptic Philozoff 2012.01.21 20:19 #5345 好吧，这已经不那么有趣了。以前的那个人更好。 这个系统可以通过系统的判别式来解决，没有太大的麻烦（但我不记得怎么解决了）。 Neutron 2012.01.23 03:30 #5346 Neutron: По сюжету утверждается, что для установления контакта с любым жителем планеты, в среднем, достаточно шести человек первый из которых является твоим знакомым, второй - знакомым первого и т.д. Это так называемая теория шести рукопожатий. MetaDriver。 好吧，让我们找点乐子。毕竟，今天是星期五。:) 我们应如何分析决定？ 我们将检查和评估理论的合理性（这比较容易），或者我们将搜索具体的 "六度空间的朋友"（这比较困难，因为有必要建立类似数据库的东西）。 而我在周五关闭了互联网，去了桑拿房（我自己的），为周六做好准备。上周六，它开始...总之，直到现在，我才慢慢意识到自己在工作场所的情况。 至于拟议中的任务，我在解决它方面没有取得任何进展。得到一个理论上的证明，即六次握手的规则似乎更合理。 我看到以下方案：设平面内有一个二维的矩形坐标系。在坐标网格的节点上，有相同的人，他们的高斯概率密度分布取决于与节点的距离，也就是说，它是 "熟人圈 "的类似物。二维高斯的积分应该是给定节点的总熟人数。让所有节点人的这个数字是相同的，等于N。 然后你必须想出一个条件，在距离节点R的地方检测到熟悉的东西。不知何故... Dmitry Fedoseev 2012.01.23 06:06 #5347 一棵普通的树，从一开始就有六个分支，然后是各五个。 1 2 3 4 5 6 7 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 图形表示是一个蜂窝状。 Vladimir Gomonov 2012.01.23 14:57 #5348 一个粗略估计的尝试。 大约25年前，作为大脑练习的一部分，我坐下来写了一份我的熟人名单。我写了大约两百个人，后来发现标准不明确，就停了下来。 如果我开始写我不太了解的人，我也会写同样数量的人。但我不是一个非常善于交际的人。恰恰相反。 当时我非常惊讶，当我开始写这个名单时，我觉得最多会有40个人......:) 但让我们假设 "标准公民 "认识的人更少。比如说是150。(让这个数字 "略微 "被低估)。 进一步假设我与每个熟人的 "熟人圈 "都有50%的重叠。(重叠的估计是夸张的。 我认为真实的数字最多是30%）。 这样一来，每个迭代步骤就有75个 "新鲜的熟人"，这些熟人来自于上一个步骤的每个熟人。 因此，随着每次握手，我们有一个作为75的幂函数的圆的扩展。计算器显示75^6=177,978,515,625。地球上大约有7,000,000,000人居住。 即使考虑到我的（不仅是）熟人在地球上的不均衡分布，人们也不得不承认 "六人理论 "是相当合理的，而且可能是过度保险。:) -- 再推理一下。我的家族成员的栖息地绝对不是按照高斯分布的。环顾四周，我观察到其他人的类似结构。类似外汇的东西，尾巴明显很粗。 我可以很容易地写出一份我在国外认识的二十或三十人的名单。这些只是我见过的/与我有过交集的人。不在场的网络熟人不算在内。 加上来自俄罗斯其他地区的俄罗斯人，有八到十个外国人。 有了这种按地域分布的熟人结构，在我看来，迭代中的距离是很容易克服的。 -- Neutron 2012.01.23 15:25 #5349 从逻辑上讲。 你可以写一个身份：N^6=7*10^9，其中N是大样本中的平均熟人数量。因此，N=exp{10/6*ln（10）}=46人。我们每个人最多可以送出50个新朋友。听起来差不多。这并不是一件难事。谢谢，MetaDriver。 Integer: 图形是一个蜂窝状的。 你能更详细地解释一下这个解决方案吗？ Юсуфходжа 2012.01.23 15:40 #5350 下面是我设法解决的另一个问题，如果有人有现成的解决方案，我们就来比较一下。 我们需要通过MNC高斯法找到唯一确定两个未知数的方程的系数a,b和c的公式，如果必要的和无约束的Y值的原始数据阵列与相应的X和Z的值是已知的。 Y = a + bX + cZ 1...528529530531532533534535536537538539540541542...628 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
没有。这是唯一一个没有明显特征的人物。
10*(х^2)+5(y^2)-2xy-38x-6y+41=0
3*(x^2)-2(y^2)+5xy-17x-6y+20=0
根是唯一有效的，我忘了说了。
好吧，这已经不那么有趣了。以前的那个人更好。
这个系统可以通过系统的判别式来解决，没有太大的麻烦（但我不记得怎么解决了）。
Neutron:
По сюжету утверждается, что для установления контакта с любым жителем планеты, в среднем, достаточно шести человек первый из которых является твоим знакомым, второй - знакомым первого и т.д. Это так называемая теория шести рукопожатий.
MetaDriver。
好吧，让我们找点乐子。毕竟，今天是星期五。:)
我们应如何分析决定？ 我们将检查和评估理论的合理性（这比较容易），或者我们将搜索具体的 "六度空间的朋友"（这比较困难，因为有必要建立类似数据库的东西）。
而我在周五关闭了互联网，去了桑拿房（我自己的），为周六做好准备。上周六，它开始...总之，直到现在，我才慢慢意识到自己在工作场所的情况。
至于拟议中的任务，我在解决它方面没有取得任何进展。得到一个理论上的证明，即六次握手的规则似乎更合理。
我看到以下方案：设平面内有一个二维的矩形坐标系。在坐标网格的节点上，有相同的人，他们的高斯概率密度分布取决于与节点的距离，也就是说，它是 "熟人圈 "的类似物。二维高斯的积分应该是给定节点的总熟人数。让所有节点人的这个数字是相同的，等于N。
然后你必须想出一个条件，在距离节点R的地方检测到熟悉的东西。不知何故...
一棵普通的树，从一开始就有六个分支，然后是各五个。
图形表示是一个蜂窝状。
一个粗略估计的尝试。
大约25年前，作为大脑练习的一部分，我坐下来写了一份我的熟人名单。我写了大约两百个人，后来发现标准不明确，就停了下来。
如果我开始写我不太了解的人，我也会写同样数量的人。但我不是一个非常善于交际的人。恰恰相反。
当时我非常惊讶，当我开始写这个名单时，我觉得最多会有40个人......:)
但让我们假设 "标准公民 "认识的人更少。比如说是150。(让这个数字 "略微 "被低估)。
进一步假设我与每个熟人的 "熟人圈 "都有50%的重叠。(重叠的估计是夸张的。 我认为真实的数字最多是30%）。
这样一来，每个迭代步骤就有75个 "新鲜的熟人"，这些熟人来自于上一个步骤的每个熟人。
因此，随着每次握手，我们有一个作为75的幂函数的圆的扩展。计算器显示75^6=177,978,515,625。地球上大约有7,000,000,000人居住。
即使考虑到我的（不仅是）熟人在地球上的不均衡分布，人们也不得不承认 "六人理论 "是相当合理的，而且可能是过度保险。:)
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再推理一下。我的家族成员的栖息地绝对不是按照高斯分布的。环顾四周，我观察到其他人的类似结构。类似外汇的东西，尾巴明显很粗。
我可以很容易地写出一份我在国外认识的二十或三十人的名单。这些只是我见过的/与我有过交集的人。不在场的网络熟人不算在内。
加上来自俄罗斯其他地区的俄罗斯人，有八到十个外国人。
有了这种按地域分布的熟人结构，在我看来，迭代中的距离是很容易克服的。
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从逻辑上讲。
你可以写一个身份：N^6=7*10^9，其中N是大样本中的平均熟人数量。因此，N=exp{10/6*ln（10）}=46人。我们每个人最多可以送出50个新朋友。听起来差不多。这并不是一件难事。谢谢，MetaDriver。
Integer:
图形是一个蜂窝状的。
你能更详细地解释一下这个解决方案吗？
下面是我设法解决的另一个问题，如果有人有现成的解决方案，我们就来比较一下。
我们需要通过MNC高斯法找到唯一确定两个未知数的方程的系数a,b和c的公式，如果必要的和无约束的Y值的原始数据阵列与相应的X和Z的值是已知的。
Y = a + bX + cZ