绝对课程 - 页 73

[Alexey Subbotin]

如果你不想麻烦，在这里

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如果没有树根，你会建议在哪里？

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有一个关于方程的新想法。

0.998683^x + 1.00216908^u+ 1.002040888^z+ 0.998182^e+ 1.003999^k=1

我想医生已经知道我在说什么了)

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Joperniiteatr:

关于这个方程有一个新的想法。

0.998683^x + 1.00216908^u+ 1.002040888^z+ 0.998182^e+ 1.003999^k=1

那么选择也可以根据目标来进行），我将尝试几个思路来计算

http://newfiz.narod.ru/gra-opus.htm

因此，带着悲痛求助于曲线方法。简单地说，它被称为 "通过屁股"，以科学的方式 - "许多参数的优化"。很少有人知道这种方法的好处是什么。在那里，碰巧的是，在实验数据流中，有一些特征由于理论上的原因是多余的。那么问题就很容易解决了：有一套数学程序--过滤、平滑，等等。- 它允许从数据流中删除所有不必要的废话。这并不是一件难事：把它删除。但是，在相反的情况下，可怜的科学家们要怎么做：当某个特征在数据流中顽固地缺失时--但他们真的希望它在那里？在这种情况下，开发了一种多参数优化的方法。它的好处是可以相当科学地证明不存在的效果。为此，写下了复杂的、无法分析的方程，其中所期望的效果--这是关键的一点！"。- 被当做真的存在。方程越复杂，包括的参数越多，就越好。因为越是这样，进一步 "优化 "的神秘感就越是不被窥视。这个谜团如下。在高速计算机的帮助下，人们以这种方式改变方程的输入参数，以找到具有预期效果的理论和没有这种效果的实验数据之间的最佳一致。对于不熟悉的人来说，这可能显得很奇怪--在这样的情况下，我们能谈论什么样的 "最适合"。是的，就是那种有效的!当然，在这里，我们有最好的坏的，但说实话，这是最好的!这就是 "优化 "的意义--他们的电脑没有白跑，真的！"。因此，计算机将给出一包 "优化 "的参数值。现在让亲爱的伙伴们中的某人尝试怀疑所有这些 "优化 "设想的效果是否真的存在。他们说，如果在理论中考虑到了它，并且发现这个理论与实验数据的最佳一致性，那么它怎么会不存在呢？

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我不明白这个战争与和平的文本如何适用于我......

[Alexey Subbotin]

Dr.F.:

如果没有树根，你会建议在哪里？

同一地点。要查明是否没有根。阅读CHAGO，尝试不同的方法。如果没有根，他们都不会找到根。

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Joperniiteatr:
我不明白这个战争与和平的文本如何适用于我......

Hehehe. Like this:

Joperniiteatr:

...我想医生知道我想说什么)

特别是如果你在开始优化之前，把一打参数放在程度指标中，就更具有娱乐性...

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alsu:

那里也是。要查明是否没有根。阅读CHYAGO，尝试不同的方法。如果没有根，他们都不会找到根。

我宁愿要么就看着函数思考，要么就绘制它，然后再看它。这对我来说已经足够了。

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Dr.F.:

嘿嘿，就像这样。

有一个错误的嫌疑，你需要仔细检查，它看起来像过度优化，可能是因为你把错误的数据塞进了计算中，所以也许你对参考点有敏感性。这就是为什么我写了关于把振荡器的值做成群组。

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Joperniiteatr:

有一个错误的嫌疑，你需要仔细检查，它看起来像过度优化，可能是因为你把错误的数据塞进了计算中，所以也许你对参考点有敏感性。这就是为什么我写了关于把振荡器的值做成群组。

我嘲笑这个方程式，并错过了它的来源，它与这个主题有什么关系？