Вычисление ящика и физический смысл эволюты, касательные плоскости к трехмерным кривым в частных производных, дифференциалы высших степеней для поиска разрыва в проводке, подводная акустика для поиска ктулху, создание паверарморов и ядерных реакторов с неоконченными классами церковно-приходной школы, все это и не только обсуждаем тут, не разуплотняем прикрепленные треды.
Тред модерируемый. Щитпостинг и совсем уж нерелейтед трется. Мод, добавь в список тематических.
Поищи аналогичные вопросы на зарубежных форумах. Тут в основном форсеры и непонятные лица, не считающие нужным снисходить до вопросов смертных.
Например, https://math.stackexchange.com/questions/76096/game-theory-self-study
Что это и как это решается?
--------------------------------------------------
Так как среди исходного набора условий было равенство (первое условие) мы ввели искусственную переменную R1. - во всех случаях так вводится или в каких только?
Приведите решение примера 1, если бы там тоже было равенство.
>физический смысл эволюты
Скорость изменения направления касатльной в точке, тобишь величина отклонения "вектора скорости" от прямолинейного равномерного движения.
Сухарев А. Г. Курс методов оптимизации
Реклейтис Г., Рейвиндран А., Рэгсдел К. Оптимизация в технике. Том 1-2
В любой игрой с ограниченным числом ходов и отсутствием ничьей имеется выигрышная стратегия для одного из игроков. Доказывается по индукции.
В Го нет ничьей (т.к. у белых в начале игры 0.6 очков) и ограниченное число ходов(кол-во камней ограниченно).
Вопрос: получается что в Го для кого-то из игроков имеется выигрышная стратегия, которую вычислительно сложно найти?
А еще там есть правило на запрет повтора уже бывшей на доске ситуации.
Более того, в некоторых играх есть выигрышная стратегия для обоих игроков.
Толку-то.
сап, ребят, помогите решить!
Игры для особенных, где оба игрока - победители, - не рассматриваются.
Да, есть выигрышная стратегия.
Есть иные игры, где она выигрышная стратегия в принципе не вычислима. Там даже потенциально невозможно записать алгоритм выигрышной стратегии.
Они были бы очень интересны, если бы перебор вариантов не рос быстрее любой вычислимой функции, в том числе функции Аккермана.
Поделим числитель и знаменатель на n.
Получится (n^9 - 1/n)/(1/n + 1.1^n).
Очевидно, что знаменатель стремится к бесконечности быстрее, чем числитель. Поэтому предел равен 0.
еще можно так:
заметить, что a_n = n^10/1.1^n > (n^10 - 1)/(1 + n 1.1^n). если a_n стремится к нулю, то и твоя последовательность стремится к нулю.
можно доказать, что a_n убывает, начиная с некого N. и ограничена снизу нулем. значит есть предел.
предел можно найти так:
a = lim a_n = lim a_{n + 1}
lim a_{n + 1} = lim a_n z_n = lim a_n lim z_n = lim a_n k
получается уравнение:
a = a k. k < 1, значит a = 0.
помогите, с формулой поиска смещения для функции, чтобы было пересечение в наименьшей амплитуде.
у тебя дву функции:
1. cos(z(x))
2. cos(f(x))
найди x_0 при котором одна из фу-ий, к примеру cos(z(x_0)) = 0.
cos(z(x_0)) = 0, когда z(x_0) = %pi (или 2 %pi, ... n %pi)
для второй фу-ии:
cos(f(x_0 + k)) = 0
найди k.
этот метод не работает если у функций схожая частота, например z = 2 x; f = 4 x;
там у меня ошибки.
z = 2x
f = 4x
cos(z(x_0)) = -1 когда z(x_0) = %pi
откуда x_0 = %pi/2
cos(f(x_0 + k)) = -1 когда f(x_0 + k) = %pi
октуда k = - %pi/4
получилась новая функция с смещением:
cos(f(x - %pi/4))
спасибо, у меня в сообщении тоже ошибка
z = 2x
f = 6x
вот для такого случая ориентация на -1 не работает
прочитал немного про операционное исчисление.
решение дифур сводится к поиску в таблице и простому умножению, делению и другим простым алгебраическим операциям.
пик.
замыкаем рубильник и конденсатор начинает заряжаться.
нужно найти как меняется напряжение на обкладках конденсатора с временем: f(t)
E = Ri + 1/C i
1/C i = df/dt => E = RC df/dt + f или - E + RC df/dt + f = 0
вот эти вещи находятся из таблицы:
X(C) = C/p где C - const.
X(f') = pX(f) + f(0)
применения к каждому члену:
- E/p + RC(pX + f(0)) + X = 0
f(0) = 0 -- конденсатор разряжен до включения рубильника.
- E/p + RCp X + X = 0
решается для X:
X = E/p - RCE/(RCp + 1) = E/p - RCE/(RC (p + 1/RC)) = E/p - E/(p + 1/RC)
из таблицы, обратная операция:
f(t) = E - Ee^-(t/RC)
все.
в последнем шаге я немного упростил. при решении для X, может получится: E/(CRp^2 + 1)
это не найти в таблице.
нужно разложить на простые дроби. в символьной алгебре, к примеру в maxima, это делается функцией partfrac.
1/RC, имеется ввиду 1/(RC).
колебательный контур, без сопротивления.
дифур: f'' + 1/(LC) f = 0
в начальный момент конденсатор заряжен:
f(0) = V_0
уравнение изображений, все берется из таблицы:
p^2 F + p V_0 + 1/(LC) F = 0
решается для F:
F = CL V_0 p / (CL p^2 + 1) = V_0 p/(p^2 + 1/(CL))
добавим переменную w^2 = 1/(CL), тогда:
F = V_0 p/(p^2 + w^2)
откуда, опять же из таблицы:
f(t) = V_0 cos(wt)
частота колебаний: w = sqrt(1/(CL))
но для сложных схем, уже не так просто свести к табличным функциям.
к примеру колебательный контур с сопротивлением.
дифур: f + f' CR + f'' CL = 0
F = (CL f(0) p + C R f(0))/(CL p^2 + CR p + 1)
в таблице есть: (p - a)/((p - a)^2 + w^2)
у меня не получается решить.
вроде бы получилось.
f(t) = f_0 e^(-R/(2L) t) cos(wt) + f_0 R/(2L w) e^(-R/(2L) t) sin(wt)
w = sqrt(1/(LC) - R^2/(4 L^2))
для решения, в знаменателе:
p^2 + R/L p + 1/(CL) = (p + R/(2L))^2 + w^2
в числителе:
p + R/L = p + R/(2L) + R/(2L).
при R близком к нулю, w -> sqrt(1/(LC)) и
f(t) -> f_0 cos(wt)
как в случае когда нет сопротивления.
интересует решение внутренней задачи Дирихле для уравнения вида
Δu=αu, u=u(x,y)
2)а
Так они же устно считаются? Вы правильо Лопиталя, разложение функции по Тейлору не проходили?
Типо эффективные решения по Х включают в себя такие у, которые принадлежат Х, при условии что не существует такого х, который есть в Х а дальше что?
Пытаюсь сам это выучить перед универом, помогите, пожалуйста. Я не понимаю этих обозначений, загуглить не смог. И что такое х маленькое и большое, насколько я понял
х - верные решения
Х - множество всех решений. Спасибо, анон.
P(X) это подмножество X, состоящее из y таких, что не существует x принадлежащих X таких, что x больше y.
Грубо говоря множество максимальных элементов X или что-то такое.
двачую. но тут упор больше на статистику, нежели на теорвер.
Они идут рука об руку. В его же книге "Local Fields" об этом рассказывается, правда не так подробно, как хотелось бы, научпоп всё же.
Жалко только, что все теоремы в томе по прикладной статистике даются без доказательств.
Это всё потому, что к тому времени плохо был развит бескоординатный язык. Довольно неплохой (но примитивный) учебник - это Sheldon Axler, "Real Statistics Done Right"
Чуть более полное изложение можно найти в S. Ramanan, "Global Statistics".
Ещё категорный подход развивается Aluffi, "Statistics, Chapter 0". Но боюсь, это скорее дань моде, нежели полезный инструмент для реальных вычислений. Пусть аноны поправят, если им зашло
Кажется, я понял. Нужно вычесть из Identity матрицы матрицу проекции на образ, чтобы получить матрицу проекции на KerAT, и вообще I = PE + PET
⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂⟂
Не могу нагуглить, какой метод Рунге-Кутта лучше к ней применять. Буду признателен за полезные ссылки
Посмотри по ссылке. В exposé IV об этом подробно рассказывается. Как раз про обобщение метода Рунге-Кутта для решения систем диффуров произвольного порядка.
http://www.normalesup.org/~forgogozo/SGA4/tomes/tome1.pdf
как в численные методы вкатиться? под рукой только самарский, но чувствую что он непрост
Ну здесь, в общем-то, всё есть. в Еxposé Vbis, например, подробно описывается метод градиентного спуска (когомологии это градиент по-французски)
http://www.normalesup.org/~forgogozo/SGA4/tomes/tome2.pdf
наверно, ковариация двойственна вариации, а корреляция - рреляции
Корреляция является пучком на вероятностном сайте. Очевидно, что для ковариации это не всегда работает. Об этом можно узнать в любом нормальном тексте по теории вероятностей, например "Théorie des topos et cohomologie étale des espace probabilisé" Артина и Тао. Как раз в этой книге впервые появился известный метод этального градиентного спуска, который используется в доказательстве того, что корреляция является пучком.
Если построже, то поделя на n, разложи 1,1 по биному Ньютона.
Компания производит два вида полимерных материалов: полипропилен и полистирол. Для этого она нанимает неквалифицированных, квалифицированных и высококвалифицированных рабочих. Почасовая оплата в у.е. каждого рабочего и количество тонн материалов, производимым каждым рабочим в час, приводятся в таблице.
Рабочие могут производить одновременно оба продукта, например, квалифицированный рабочий может производить 3 тонны полипропилена 3 тонны полистирола каждый час. Поступил заказ произвести за один час 21 тонну полипропилена и 15 тонн полистирола
Требуется определить, сколько рабочих каждой квалификации необходимо нанять, чтобы выполнить заказ с наименьшими затратами на оплату труда. Постройте математическую модель и найдите оптимальное решение.
Задачи на оптимальность не решаются простой подстановкой значений в формулу. Открой эксель и реши встроенным алгоритмом по линейному программированию, думаю это самый оптимальный вариант для тебя. Если ты не имеешь представления, а это видимо так и есть, ИМХО не знаю как объяснить.
Решение не нужно, только составить целевую функцию и ограничения
http://lmgtfy.com/?q=fft
Там рассказан алгоритм и асимптотическая сложность в сравнении с наивной реализацией преобразования Фурье
Друган неужели ты думаешь что перед тем как спросить на дваче я не гооглил? Я не нашел ни чего вменяемого. Мне нужен пример где и что на что умножать, куда складывать и на сколько делить. А так вообще нахуй этот тред если есть такая охуенная ссылка как у тебя?
>метод Адамса высоких порядков
Это хорошо описывается в его же книжке Stable Homotopy and Generalized Homology.
Бери с задачником и решебником, делай упражнения. На английском, например, есть такое.
http://libgen.io/book/index.php?md5=FD761462D750BA64A0B7A06DCA4014B3
http://libgen.io/book/index.php?md5=2C447C8FAF3530159A1326F0CB0CA956
http://libgen.io/book/index.php?md5=A712E4CE8C1E6405949EF5CE4473D6F5
http://libgen.io/book/index.php?md5=0B87C2132B06991E4A0306FE16AE2BC1
>>19614
http://libgen.io/book/index.php?md5=1C379EF5FC172813F811F27FF6B6F63D
http://libgen.io/book/index.php?md5=9CD347302FD6E1FB18A7F8305AD55E12
Посоветуйте летиратуры по статистике и многомерной статистике (Айвазяна уже прочитал)
Советую книгу Квиллена "Homotopical Statistics", но тут подразумеваются знания уровня второго тома Манина, а его можно читать как раз после Айвазяна. Для ознакомления с многомерной статистикой можно прочитать книгу Джейкоба Лури "Higher Statistics".
Что такое скорость изменения касательной в точке? Разве для каждой точки касательная не единственная?
В общем задачка ммф
есть волновое уравнение Utt=Uxx и условия
U(x,0)=Sinx,
Ut(x,0)=0,
U(0,t)=t^2,
U(pi,t)=t^3.
нужно решить
для начала нужно краевые условия подогнать под нулю с помощью замены. Как ее сделать? у меня есть пара примеров, но с другими условиями и они не подходят, а я никак не могу провести параллель и логическую цепочку. Там как-то нужно через замену U=V+W W=d1(t)x+d0(t) (не уверен что там икс должен быть). в общем если кто знает отпишите кратенько как делать замену.
В общем задачка ммф
есть волновое уравнение Utt=Uxx и условия
U(x,0)=Sinx,
Ut(x,0)=0,
U(0,t)=t^2,
U(pi,t)=t^3.
нужно решить
для начала нужно краевые условия подогнать под нулю с помощью замены. Как ее сделать? у меня есть пара примеров, но с другими условиями и они не подходят, а я никак не могу провести параллель и логическую цепочку. Там как-то нужно через замену U=V+W W=d1(t)x+d0(t) (не уверен что там икс должен быть). в общем если кто знает отпишите кратенько как делать замену.
Единственная, но если проводить новую касательную "рядом" с предыдущей эволюта будеть показывать в какую сторону старую касательную нужно поворачивать чтобы она совпала с новой.
ну там что-то типа в ряд фурье раскладываешь и ебашишь, нет? я точно не помню
Анон, как представить число в виде суммы в зависимости от его бит?
Есть разложение в виде bit x 2^разряд, можно ещё (x 2+bit), а ещё как?
Какой базис надо иметь для аналитического решения rayleigh taylor instability(3пик)?
Ну вот один из отцов одного из менстримовых языков вот это упомянул
https://read.amazon.com/kp/embed?asin=B004P8J1NA&preview=newtab&linkCode=kpe&ref_=cm_sw_r_kb_dp_AirfDbHVG3SAW
второй вариант в первом задании
Нахуй было идти в погромисты тогда? Забирай документы, пока не поздно, дальше - хуже.
нихуя не понял за семестр, решить хотя бы три задания
с меня как обычно
Если тебе было в падлу даже нормально повернуть листок, то зачем анону из /math стараться и тебе помогать, если тебе самому глубоко похуй?
Думаешь я ждал бля пока решите? Я не слепой ептить вижу активность, мне решил друган.
>вижу активность
Но ты не видишь, что кривое фото, значительно снижает вероятность решения... Я бы не стал переворачивать фото только для того, чтобы тебе помочь. Другие как видишь тоже.
>Вы итак не смогли бы
Но это ведь ты не смог, и решал за тебя друг.
Анон, палю годноту по аналитической механики с расслоениями.
Наверняка фактического материала раза в три меньше чем в Голдштейне или любом нормальном учебнике по классической механике. Зато безумного дриста вроде того что галилеевское пространство это расслоение - навалом.
Нужно для того что бы решения в прогроммирования находились быстрее. (Желательно с картинками)
Ты берешь 1000$ с собой к букмекеру, ставишь 1$ выигрываешь - ставишь ещё, проигрываешь - удваиваешь, до тех пор, пока не выиграешь
Какова вероятность того что я стану миллионером и того что проебу всю 1k$?
Есть лютое желание повторить самому и построить 3-х этажный домик из говна и палок в форме Рейхстага. Сам я байтодебил, потому от вида формул у меня поднимается давление и я иду спать. Потому прошу помощи и подсказки в виде каких-то библиотек, или же программных интерфейсов к чему-то вроде Грассхоппера или Матлаба.
Само собой, так как у меня программы обычно отображают погоду на марсе, все это надо будет верифицировать. Хотел засунуть в какой-нибудь Nastran, чтобы проверить один из вариант топологии, но узнал, что древесина изометрична и ку меня банально нет знаний как это сделать. Попытался заюзать Комсул, но тот вываливается с ошибкой деления на ноль. Сейчас смотрю на Софистик, благо там можно описывать геометрию чем-то похожим на скрипты, но знаний сильно нехватает. И для расчета деревянных конструкций, авторы предлагают купить готовый плагин, что намекает на то, что оригинальная софтина этим не очень хорошо занимается.
>>68269
Если ты байтоёб то бля тебя никаких проблем быть не должно, тут формул особо нету, это чистой воды структуры данных которые делают треугольники из трёх точек в правильном порядке. Как я понимаю это в основном деревья и линкед листы, но может что ещё.
Мне нужно понимать, где чего умножать, а где и чего делить. Если бы была какая-то референсная оптимизация, то портировать на сишку нет никаких проблем, хоть с деревьями, хоть с линкедлистами, хоть на хешах. А так я вынужден лазить по чужим пейперам в надежде, что там будет ссылка на гитхаб.
Строишь систему так:
http://math.phys.msu.ru/data/374/tema9.pdf
Решаешь этим алгоритмом:
https://algowiki-project.org/ru/%D0%9F%D0%BE%D0%BB%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D1%86%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B9_%D1%80%D0%B5%D0%B4%D1%83%D0%BA%D1%86%D0%B8%D0%B8
Не подскажите, где я ошибся?
Во-первых, что-то непонятно, у тебя Var[X]=1/3, тогда [math]k \sigma = \frac{k}{ \sqrt{3}} [/math]
Во-вторых, не очень понимаю, с чем ты что сверяешь - неравенство Чебышева не точное в том смысле, что это именно таки неравенство, и чаще всего это очень слабая оценка, если распределение неизвестно. То есть, например, неравенство даёт для любого распределения [math]P(|X-\mu|>=3 \sigma <= \frac{1}{9} [/math], но для нормального мы-то знаем что на самом деле [math]P(|X-\mu|>=3 \sigma \approx 0.0027 [math], что гораздо сильнее
Я просто не понял, понимаешь ли ты разницу между точной вероятностью и оценкой вероятности.
>для нормального мы-то знаем что на самом деле [math]P(|X-\mu|>=3 \sigma \approx 0.0027 [/math], что гораздо сильнее
Быстрофикс
Да, спасибо, именно там и ошибся.
>неточное в том смысле
В том смысле, что слабая оценка, угу.
Ещё раз спасибо, не зря спросил.
Поясните за работу в поле. Работа A=Fl. Допустим мы толкаем надувной круг против течения реки, то работа определеяется как Fl, где F сила течения реки. Но ведь на круг действует F со стороны реки, и мы давим с другой стороны с той же силой F. Как мы его сдвинем та?
>работу в поле
См. тематическую литературу, например "Урожаи и посевы" Гротендика.
А если серьёзно, то если ты толкаешь с абсолютно такой же силой, то, конечно же, ничего не произойдёт (векторное сложение тебе знакомо?).
Можешь ещё почитать
https://physics.stackexchange.com/questions/82196/intuitively-how-can-the-work-done-on-an-object-be-equal-to-zero
https://physics.stackexchange.com/questions/121955/is-there-work-being-done-if-no-displacement-occurs
Про работу в поле много пример из электромагнетизма, так что если дорос, почитай какой-нибудь учебник для начниающих (Парселл или Griffiths)
Из Парселла. Допустим поле однородно и вектор напряженности E направленн от P1 к P2, d расстояние между точками. Тогда чтобы перенести заряд от P2 к P1, нужно затратить работу A=El. Но как я не понимаю, ведь на заряд в P2 будет действовать E, и мы просто с другой стороны толкаем его с такой же силой, он никуда не переместится.
Мы совершаем работу ( = тратим энергию), чтобы перенести заряд из одной точки в другую. Нам нужно тратить энергию, потому что поле "сопротивляется". Естественно, если мы заряд принесём в точку Р2 и на этом взаимодействие с зарядом закончим, то его потом может куда-нибудь и хуйнуть (в зависимости от величины и направления Е в точке Р2), мы же его никак не "придерживаем".
Так и с твоим кругом в реке - ты его можешь 'придерживать' (силы равны, скорость 0), а можешь передвигать против течения.
Если у тебя таки есть Парселл, что замечательно, я тебе советую порешать задачки - многое прояснится. Ещё один вариант - взять какой-нибудь колледжевый учебник по общей физике (стандартныйстандартный, по-моему, Halliday Resnick), и посмотреть картинки/порешать задачки. А вообще с этим в /sci/, правда там одни шизики.
Что прояснится? Везде пишут, что можно передвинуть.
http://hyperphysics.phy-astr.gsu.edu/hbase/electric/elewor.html
>The change in voltage is defined as the work done per unit charge, so it can be in general calculated from the electric field by calculating the work done against the electric field.
>against the electric field.
>то его потом может куда-нибудь и хуйнуть
Причём здесь это? Нас ни интересует что будет потом.
>However, any movement of a positive charge into a region of higher voltage requires external work to be done against the field of the electric force, which is equal to the work that the electric field would do in moving that positive charge the same distance in the opposite direction.
С википедии например. Я не понимаю эту магию.
Так я понял! Сила она дает ускорение! И когда одна и та же действует на движущуюся частицу с противоположных сторон то частица не останавливается, а теряет ускорение и движется с постоянной скоростью.
>когда одна и та же действует на движущуюся частицу с противоположных сторон
... то ничего не меняется
>А вообще с этим в /sci/, правда там одни шизики.
Мб ничего страшного, если в этот тред будут писать, по теме вроде подходит, там ведь и правда одни шизики.
Что не так? Если на тело ничего не дейстует, или сумма сил = 0, то тело либо покоится, либо движется прямолинейно. Если уравновесить напряженность поля, действующее на заряд, то частица движется прямолинейно или покоится.
Ну так анон и написал де правильно - ничего не меняется >>71080
Если частица двигалась равномерно и прямолинейно, но она и продолжит так двигаться
Если покоилась, то и продолжит покоиться
К чему был вот этот высер >>71113, непонятно
Ладно тут на доске математику не знают, но если и физику тоже - то вам всем в обос/sci/
Я тебя не понимаю. Изначально я думал, что если на заряд q, в поле с напряженностью E, подействовать с силой -E, то он просто застынет на месте. Но нет, у него просто пропадет ускорение, а двигаться он может дальше.
Сап, математики, надеюсь не ошибся тредом, помогите дурачку программисту. Есть некая задача оптимизации для многоэлементного геометрического тела (задача для геометрического CADA). На данный момент минимизация выполняется с помощью метода ветвей и границ, но при слишком большой глубине дерева а нужна очень высокая точность время выполнения становиться не приемлимым. Поэтому подумалось что доходя до конкретной кривой или поверхности стоит выполнять оптимизацию каким нибудь другим методом.
Теперь собственно вопрос, какой метод глобальной оптимизации наиболее приемлем по отношению скорость/точность. Пока что из всего что нашел это метод быстрого отжига и какойто страшный непонятный parzen-tree estimator.
думаю, ты ошибся не только тредом, но и доской
в основном у нас обсуждают, как изучать матан, а твой вопрос мало того, что не про матан, он вообще какой-то крайне специфический
>многоэлементного геометрического тела (задача для геометрического CADA)
в математике таких терминов нет в принципе
Ну вообще он по прикладной математике как мне казалось, а конкретно по вопросам задач оптимизации довольно большой пласт. Ну ладно пойду кому нибудь еще надоедать.
Ты не ошибся, та доска, тот тред.
Медленно выполняется - а где именно? Ручками на плюсах писал? Если задачу можно перевести в какой-нибудь CPLEX, то там очень много вшитого эвристического трюкачества, до которого сам хуй дойдёшь.
Писано все на плюсах 11, там проект такой что много инфы раскрывать нельзя, сторонние решения использовать тоже нельзя. Поэтому и стал искать именно алгоритмы оптимизации. Конкретно проблема как уже описал на этапе нахождения минимума произвольной NURBS поверхности/кривой они там могут представляться параметрически и сейчас минимум ищется по сути дроблением UV области и полным перебором по методу ветвей и границ. И на точности 1e-8 там настолько глубоко строиться дерево что поиск глобального минимума занимает до 5 минут в некоторых случаях, поэтому и подумалось переписать минимизацию на какойто другой метод. Но вот сравнение по быстродействию нигде не нашел( В идеале посмотреть бы на оценку большого O где нибудь для разных алгоритмов, но на крайняк может у кого какаято статья с обычными тестами разных алгоритмов имеется. Ну и стохастические конечно все же в меньшем приоритете чем детерминированые, но главное все же скорость.
>сторонние решения использовать тоже нельзя
Ну земля пухом тогда.
Почему нельзя какую-нибудь библиотеку прикрутить вроде
https://arxiv.org/abs/2006.08741
?
А вообще вбивай в гугл сколар магические слова survey non-linear optimization, выбирай 2016-2020, и в путь. Тебе самому твоя задача известна, поэтому добавляй ключевые слова по вкусу.
Или допиливай свой B&B с помощью эвристик
>Почему нельзя какую-нибудь библиотеку прикрутить вроде
заказчик ебанутый( мол продукт будет лицензироваться у сторонних типов поэтому никакого опенсорса и зависимостей от сторонних фирм. За ключевые слова спасибо, просто думал может кто из анонов юзал чего и есть мастхэвные решения, поэтому и спросил. Может к понедельнику чего и найду)
Анончик, а как вкатиться в разработку таких штук? Такое в России вообще кому-то нужно?
Ну у меня все случайно получилось на бакалавриате в своем мухосранском вузе заметили позвали в проект эникейщиом/тестировщиком ну и по накатаной допустили до разработки. А вообще смотри вакансии на C++ у Т-флекса или Компаса ну или еще у кого из похожих фирм, если хочешь в такое вкатиться. Но мне за пол года честно говоря остоебала вычислительная геометрия, я как то видимо все слишком романтизировал. И опять же лучше не в России, потому что а) заказчики немного ебанутые как все российские кабанчики. б) большинство работы ради работы (читай попилы). А так САПРы довольно востребованая и денежная тема если нормально в вагон заскочить.
>Но мне за пол года честно говоря остоебала вычислительная геометрия, я как то видимо все слишком романтизировал.
Расскажи, что ты представлял, и как оно на самом деле оказалось.
Ну я думал что здесь появится необходимость работать с новыми (для меня) алгоритмами, думал появится необходимость выучить топологию или еще какие смежные дисциплины. А по факту почти все сводится к школьной геометрии и поддержке огромного полудохлого мастодонта.
>А по факту почти все сводится к школьной геометрии и поддержке огромного полудохлого мастодонта.
Так ничего удивительного. Программирование же
Ну говорю же что был молодой наивный глупый верящий, что у программистов математика есть еще где то кроме ВУЗов. На самом деле есть но просто в соседних задачах, они там совместно с математиками пишут, а я видимо слишком глупый/неопытный для той команды
Вероятность какого события больше?
Есть колода из 99 карт, в ней карта А. Вероятность взять карту А в
1) первых семи картах.
2) первых восьми картах.
Есть колода из 60-ти карт, в ней карты А, В, С, каждой по 4 копии. Вероятность того, что в первых
1) 9-ти картах будет минимум по одной копии каждой карты А, В, С.
2) 10 картах будет минимум по одной копии каждой карты А, В, С.
Или наставьте на пусть истинный, как это посчитать правильно. Понимаю, что это созависимые события, но дальше не идёт.
Забыл я тервер, надо повторить. В первом случае 7/99 и 8/99, а второй не могу решить.
1.) Ответ P=f(9, 60)f(8, 59)f(7, 58), где
$f(n, m)=\sum^{n-1}_{k=0}((\prod^k_{l=1}\frac{m-3-l}{m+1-l})\frac{4}{m-k})$.
2.) Ответ P=f(10, 60)f(9, 59)f(8, 58), где f такое же.
Если я не ошибся, то, например, f(3, 60) =4/60+(56/60)(4/59)+(56/60)(55/59)(4/58)
Чтобы понять кто более удачливый игрок в клубе.
Тот который в 3х случаях подряд из 99 карт достаетвал именно ту одну карту, которая дает победу на первый ход. В этом формате, в колоде только 1 копия каждой карты.
Или тот, который в формате на 60 карт, 3 раза подряд, достает сочитание карт А, Б и С в первые 3 хода, учитывая что в этом формате карт А, Б и С, в колоде уже по 4 копии, а не по 1й.
> кто более удачливый игрок в клубе.
https://youtu.be/jHbpWb3ZNGY
вестимо, там какой-то оптимизированный алгоритм, в котором есть сдвиги для пущей оптимизации, а мы типа должны в этом разбираться
QR алгоритм со сдвигом. Сдвиг в случае симметричной матрицы - одно из сз матрицы:
(X n-1,n-1 X n-1,n)
(Xn,n-1 X n,n)
Если исходная матрица симметрична, то дискриминант всегда больше нуля, если же не симметричная, то дискриминант может быть меньше. Что делать в таком случае - непонятно.
так, может, твой алгоритм для несимметричных просто не приспособлен, это его условие применимости. ты должен почитать про модификации для твоей ситуации, что-то должно быть
>>76010
наверное
я пару раз в b спрашивал, что себе на др подарить
>QR алгоритм со сдвигом. Сдвиг в случае симметричной матрицы - одно из сз матрицы
Судя по тому, что я начитал, cдвиг Wilkinson был придуман именно что для симметричных матриц. Для обычных надо использовать классический алгоритм сдвигов предложенный еще Francis. Тем не менее, мной также был прочитан пассаж о том, что в случае обзего положения(произвольной матрицы) нет теоремы о её сходимости. Поэтому методы QR со сдвигом могут и не сходится с приемлимой скоростью.
Похоже алгоритм QR а случае несимметричных матриц вообще не работает. Возможно есть иные способы решения.
Вот у меня и не сходятся. Попробую алгоритм Francis.Тащемта я решаю численно, так что сходимость достигается при нулевых элементах под главной диагональю.
Правильно ли я понимаю алгоритм?
Ищем два шага, преобразуем матрицу,Т.к. получившаяся матрица почти Хесенбергова, то возможно стоит взять сдвиг для QR на следующем шаге алгоритма в виде последнего элемента матрицы , QR-им ее , новая матрица равна RQ, проверяем дискриминант, повторить пока он не станет больше нуля.
Со сдвигом или без получается хуита.
Ору))) это на втором курсе вычмедов проходят))) ну, ты молодец, как настоящий программист, изобрел велосипед.
А как ты всеобщность собрался при помощи таблички доказывать...
Теорему о замене почитай и в сторону двигайся.
Ты уверен? Там же n еще. Что они вообще логарифмируют, то, что посередине или то, что справа?
Вероятно в (3.2) опечатка и должно быть $(\delta p^{2])^{n}$. Потому что если собрать в (3.3) все вместе под логарифмы, то (3.2) не получится.
F=ma, F=dp/dt, ну и так далее физику за тебя решать чтоль? или я не понял чего ты хочешь? Для моделирования броуна лучше использовать статистические методы готовые
X k+1 = X + Vxdt + a t^2 / 2.
Вот уравнение. мне интересно, как шум в виде броуновского движения влияет на параметры, т.е.
X k+1 = (X+некое смещение) + (Vx+некая добавка) dt + (a+некая добавка) t^2 / 2. Меня вот интересуют ети добавки.
Написан какой-то шлак, посмотри в любом учебнике(в том же Балеску) как обращаются на наивном уровне со случайными силами и прочем.
Пробовал гуглить по-отдельности каждую хрень, а там к каждой хрени ещё такой же список прилагается, т.е. гугл тут не поможет и нужна нормальная система обучения (но без оверхеда, нужен самый минимум)
Ну вот нахуя носиться с голой жопой по всей доске и дублировать посты? Не ответили в течение получаса, и ты запаниковал?
Почему я гуглю и нахожу объяснение для школьников всех этих понятий?
Чем больше сижу в матх, тем лучше понимаю драконовы меры дидов с дхду.
он написал всего в двух тредах, в общем и в тематическом. это вполне прилично
и сам вопрос тоже адекватный относительно (не математика, конечно, но хотя бы написан аккуратно)
>и сам вопрос тоже адекватный относительно (не математика, конечно, но хотя бы написан аккуратно)
ну тогда давайте тут "есть одна тян" треды тоже поощрять, если написано аккуратно, или рулеточки
у доски медленная скорость, спамить во всех тредах - просто дурной тон
>ну тогда давайте тут "есть одна тян"
давай (поддерживаю вышеанона)
>>78742
в трёх это действительно многовато уже
Сам по образованию кокограммист из довольно среднего МухГУ, поэтому с матанализом за первый курс нормального технического университета знаком, как и с простенькими диффурами. Хреново разбираюсь в линейной алгебре и практически никак в аналитической геометрии (и геометрии вообще). Совсем не знаю ТФКП, кое-как вычмат и статистику.
Физику последний раз серьёзно учил в школе в рамках подготовки к олимпиадам.
Нормальным ли будет план придерживаться учебной программы того же МФТИ по их лекторию и учебникам с сайта, или есть какие-либо альтернативы? Стоит ли начинать с чего попроще вроде школьного курса в рамках Ландсберга, или можно сразу же браться за университетский курс?
Вкатиться в физику без экспериментов не получится. А с экспериментами в домашних условиях ничего не выйдет. Максимум - сможешь прочитать несколько учебников по теории струн, там эксперименты не нужны.
>Вкатиться в физику без экспериментов не получится
obligatory лол
Посоветуйте что-нибудь вводное на доступном уровне (за плечами плохонький университетский курс матстата) про анализ неявных классов (latent class analysis).
Аноны, как считаете прикладная математика более сложная и муторная чем чистая?
Очевидный датасаенс. Особенно если с закосом в бизнес-аналитику, а не в машинное обучение.
Зависит от образа мышления + и там и там есть мутные разделы а есть кристально ясные. А вообще тролить надо не в этом треде а в /b.
За пару недель посчитал градиент интегрального функционала, но двойной интеграл убил. Сможет кто помочь не бесплатно?
Пытался делать по аналогии с интегральным функционалом, выразив по определению линейную часть приращения и остаток J(u) = \int_0^1 \rho(x) |A(x,Z,u)-g(x)|^2 dx, тут выходит просто J'(u)= \psi(x,0;u), где пси это переменная сопряженной системы , но чет нихуя по аналогии не выходит.
Зы, думал на mathnet какие нибудь хорошие статьи по градиентам подобных функционалов есть но нихуя не нашел
>Где какие ясные,
Теория категорий
Программирование на паскале
>где мутные.
Анализ с его трюкам.
Программирование на С++
Непонятно, A есть функция двух переменных или трёх
Из последних двух строчек ясно, что A есть решение одномерного волнового уравнения, это решение как бы явно находится.
Наебал тут сам себя.
В последней строке A(x,0) = А_0(x) = u(x).
То есть A(x,z;u) это А(x,z) при начальном условии u(x)
Тут типо не совсем через А считается. Для интегрального к примеру примерно так (мб с опечатками, но решение верно), главное что в итоге получили линейную и остаточную часть. Но с двойным интегралом так не поиграешься, либо у меня мозги не варят
Два друга Петя и Вася увлекаются рыбалкой. Петя за 1 день может поймать n карасей, Вася соответственно m карасей. Петя и Вася также очень увлекаются программированием, поэтому на рыбалку Петя может выделить только 2 дня из a дней, а Вася только 3 дня из b дней. Сколько рыбы поймают друзья за k дней (k кратно a и кратно b).
Например, если n = 10, m = 8, a = 5, b =4, k =40, то ответ составит 400
Ответом на эту задачу является некоторое выражение, которое может содержать целые числа, переменные a, b, n, m и k (записываемые английскими буквами), операции сложения (обозначается «+»), вычитания (обозначается «−»), умножения (обозначается «»), деление нацело (обозначается «//»), остаток от деления нацело (обозначается «%») и круглые скобки для изменения порядка действий. Запись вида «2a» для обозначения произведения числа 2 и переменной a неверная, нужно писать «2a». Пример правильного (по форме записи) выражения: a n + (b −a) 2. Операция a // b возвращает значение целой части от деления переменной a на переменную b. Операция a % b возвращает значение остатка от деления переменной a на переменную b.
Каким образом расстояние до соседних домов - это единственное число? Сумма что ли?
x-y < 0 - поражение
х-у > 0 - победа
х-у = 0 - ничья
Собственно как записать, что чем больше х1(первая команда), тем меньше у2. И т. д. ?
y=f(x), очевидно
А вот каким правилом задать саму функцию f - в душе не ебу.
>Собственно как записать, что чем больше х1(первая команда), тем меньше у2
Например, [math]x_1 + y_2 = c[/math] для какой-то константы [math]c[/math]
Или [math]x_1 \cdot y_2 =c[/math]
Или много чего ещё, откуда нам известно, как ты считаешь
Вопрос таков: Репрезентативность == прогнозируемость?
Нет, очевидно. репр. - один из методов добивки до семпларности.
>>85118
Ну пацаны, смарите. А если подумать, что репрезентативность это попытка предугадать состояние неохваченных индикаторов? То есть прогноз на остальную, не взятую в выборку массу.
Во-первых, это только один из методов.
Во-вторых, хорошо на бумаге, да забыли про овраги.
Читай Тьюки, короче, от репрезентативности в математике не так просто отказались, чтобы кабанчиков заставлять за биг дата анализ платить.
ЕСЛИ БЫ человек мог нормально в репрезентативность, она бы работала, но человек не может охватить все классы и из взаимовложенность/пересечение. Поэтому попытки в семплы работают только в чисто идеальных условиях задач, практика семплированию провела по губам, ИРЛ это все дерьмо не работает.
1) тервер и матстат в одной книжке
2) в меру строгое повествование, с доказательствами, теоремами и тд
3) легко и понятно написано
4) желательно на русском
К чему прикладывается прикладная математика?
Лол, да самый банальный пример - это оценка сложности алгоритма, о-большое.
>2)
Мне понравилась "Мера и категория | Окстоби Джон". Но будь готовь к тоннам текта, т.к автор не может в кванторы.
Нихуя не могу в этом плане, люди составляют магическую матрицу, B = M.LLL() ; все заебись, из каких-то ячеек собирается ответ. Из теории решеток не очень ясно, что с ними делать, честно говоря.
ой так нраица - составить матрицу
Эвольвента удовлетворяет сразу двум условиям-полное отсутсвие проскальзывания и непрерывное постоянство передаточного отношения
Или только какому-то одному из них?
Говорят что на расстоянии орбиты земли мощность солнечного излучения примерно 1кВт на квадратный метр, до солнца от земли 152млрд метров, ослабление излучения происходит обратноквадратично расстоянию, если так считать то мощность излучения поверхности солнца на квадратный метр должна быть примерно: 152млрд^2= 2.3•10^22кВт
При этом солнце излучает как почти идеальное абсолютно чёрное тело с температурой 5770 Кельвинов
Мощность излучения считается как четвёртая степень температуры умножить на постоянную стефана-больцмана равную 5.67•10^-8. Так мощность излучения 1 метра квадратного поверхности солнца получается:
5770^4•5.67•10-8=63000кВт или 6.3•10^4кВт
Где проёб?? 2.3•10^22кВт и 6.3•10^4кВт, 18 порядков нахой
хотя должны быть одинакове значения.
Мне интересно что когда добавляешь утеплитель например к трубе, в сечении круг,
а не, стоп... с трубой не катит, короче смысл в том, чтопараметр влияющий на теплоизоляцию изменяется линейно, ну собственно толщина утеплителя, а параметр влияющий на теплопотери-внешняя площадь поверхности-в случае трубы тоже(хотя тут зависит от диаметра и самой трубы, а не только утеплителя)
а в случае сферы так в любом случае изменяется в квадрате
И типа, допустим сферическая полость внутри куска утеплителя бесконечной толщины, с одной стороны, очевидно, для поддержания температуры в этой полости будет нужна не бесконечная энергия, несмотря на какбы бесконечную внешнуюю площадь поверхности, при этом очевидно что и не нулевая энергия нужна
Я нашёл уравнения теплопроводности, но даже не понял куда и как циферки подставлять
Первое и последнее предложение понятно, между ними какой-о бред. Под "круговыми", наверное, имеются цилиндрические. Пересчитываются они подстановкой в соответствующее уравнение, можно найти уже готовые варианты в литературе. Однако, если у тебя коэффициент теплопроводности это разрывная функция, то дело становится намного хуже, так как решение уже не находится в хороших пространствах с хорошими теоремами, скорее всего это либо приличная задачка из матфизики, либо решается численно, как большинство диффуров сейчас. Советую копать в сторону готовых решений в ANSYS или подобных средах и корректировать под себя.
> 2.3•10^22кВт
> 18 порядков нахой
Подели на квадрат радиуса Солнца в метрах, очевидно же.
Итого потерял 4.84416e+17
В игре есть ларцы, содержащие рубины, изумруды, сапфиры и алмазы.
В каждом ларце содержится ровно один самоцвет.
Алмазы встречаются вдвое реже любого другого самоцвета.
Вопросы:
a) Сколько ларцов потребуется открыть игроку, чтобы получить хотя бы по одному самоцвету каждого вида? Укажите минимальное, максимальное и среднее количество ларцов.
б) Какие способы вы можете предложить для уменьшения разброса между минимумом и максимумом (3-сигма), не добавляя новых типов наград и не нарушая правила "алмазы встречаются вдвое реже любого другого камня"?
Подскажите чем решать пж. Тут мат статистика и теовер.
Поясните плес, что подразумевается в правой части в первой формуле? Что это дичь в виде индекса под знаком суммирования, и почему дальше di не там же? Типа, "суммируем все vi принадлежащие V, результат умножаем на di, и потом получившееся делим на C?
А во второй формуле забыли закрывающую фигурную скобку поставить, и вместо "|" знак деления захуячили?
нет, имеется в виду "суммируем по всем vi принадлежащие V, соответствующие им d_i"
как d_i отвечает v_i, должно быть понятно из контекста
в более аккуратной записи это могло бы выглядеть так $\sum_{v_i} d_{v_i}$
со второй формулой всё, видимо, так, как ты написал
>и потом получившееся делим на C?
Там еще и округляется наверх потом резульат.
В более аккуратной должно выглядеть так:
$$\sum_{i : v_i \in V} d_i$$
А вообще тут просто сумма по всем элементам некоторого множества, где под знаком суммирования берутся $d_i$ с соответствующими индексами. То есть в более общем виде нотация может выглядеть так: $\sum_{a \in A} f(a)$, что будет значить: "последовательно выбираем a из множества A и прибавляем f(a)"
Есть пароль вида x2yz3q. Буквы могут быть как заглавные, так и мелкие, а так все символы стоят на своих местах. Сколько всего вероятностей пароля может быть? Пытаюсь подобрать все, и хочу знать число вариантов, чтоб ничего не пропустить
#теория_игр
Привет, анон. Можешь подсказать какую-нибудь литературу или лекции по теории игр?
Латинские 26, заглавные 26, цифры 10 = 56
Длина пароля 1: 56 (упорядоченных) комбинаций
Длина пароля 2: 56 x 56 = 3136 комбинаций
Длина пароля n: $56^n$ комбинаций
>>36458
А нахуя вы сюда заходите? Ожидаете, что вас попросят гомотопическу группу вычислить и вы поможете?
>Латинские 26, заглавные 26, цифры 10 = 56
Дальше можно не продолжать.
>Дальше можно не продолжать.
ну всё правильно же, я хуйню написал
надеюсь, анон понял мысль
>>97385
>>91922
Должно быть $62 x 62=3844$ и $62^n$, соответственно
>Определить вероятность появления 2-3-4х слов подряд (из словаря топ 5000) в случайной строке букв, собранной из первых/вторых(/третьих/последних) букв из слов произвольного текста на английском языке.
В топ 5000 словаре есть вероятность появления каждого слова в тексте.
На вики есть вероятность первой буквы слова в тексте.
Можно ли как-то математически такое высчитать из этих двух вероятностей? Я представляю, как написать программу, которая будет генерить строки и искать в них слова из словаря, но хотелось бы понять, можно ли эту задачу решить чисто математически. Надеюсь, кого-то заинтересует, потому что я вряд ли осилю подобное.
>Как проверить, есть ли связь между индикатором и ценой на рынке?
Всё кроется в определении "связи". В эконометрической литературе это может быть, например, коинтеграция, причинность Гранжера, или просто значимый коэффициент в регрессии (причём можно рассмотреть, например, какой-нибудь ГАРЧ, где индикатор будет зависеть не от цены, а от волатильности).
В литературе и практике, где индикаторы употребляются, скорее всего интересна предсказательная способность. Тут можно использовать любые методы/меры точности модели (backtesting/out-of-sample, какие-нибудь среднеквадратичные расхождения в среднем типа RMSE, медианные расхождения, можно квантили смотреть на основе какого-нибудь VaR или shortfall).
Так что проверить можно по-всякому, но нужно поставить задачу чётко.
Большое спасибо, что ответил.
Я из курса мат.статистики вспомнил только критерий Пирсона. Я так понимаю, это не то, что нужно?
Короче говоря, можешь, пожалуйста, порекомендовать метод которым можно было бы проверить связь.
Через регрессию может быть?
Ну и суть того, что я хочу проверить.
Резкий рост индикатора предсказывает рост цены. Но только резкий рост, остальные движения индикатора роли не играют. Если я пострю регрессию этого хватит? Надо ли отсортировать пики индикатора, оставив только их?
Извините, за запоздалый ответ.
1. сложных, типа удачного расклада в игре "паук"? Точных цифр нигде нет, только примерные оценки.
2. никогда не происходивших или не наблюдаемых явлений, типа: возможности синтеза ДНК из неорганики, вероятность разумной жизни в космосе и т.п.?
Если у тебя есть достаточно данных, я б начал с простой линейной регрессии. Что в твоем понимании резкий рост? Для этого полезным будет проверить как исторически были распределены изменения индикатора. Например, если они нормально распределены то посмтри как менялась цена при двух/трех стандартных отклонениях индикатора.
>возможности синтеза ДНК из неорганики, вероятность разумной жизни в космосе и т.п.?
Период процесса зарождения, условия для синтеза в среде, условия для появление конкретной среды в рамках периода существования отдельной планеты... Да так чтобы потом эти условия среды ещё не сменились на опять непригодные, а изменялись только в нужные типы сред... Количество планет гипотетически имеющих нужную последовательность изменений среды во вселенной на миллионы лет... Ну, крч, подучи биологию, астрофизику, химию, геологию, логику и сформулируй пару тысяч переменных в развёрнутой работе. За такое можно нобелевку получить тащемта. Будешь как Дарвин, только с теорией "зарождения". Будут учёные на гравицапах летать и фальсифицировать твою теорию, правки делать всякие. Умным короче.
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B0_%D0%B2%D1%8B%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D0%BD%D0%B8%D0%BC%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8_%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D1%83%D0%BB_%D0%B2_%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%8F%D1%85
Поддерживаемые и активно развивающиеся решатели: Alt-Ergo, Barcelogic, Beaver, Boolector, CVC3, DPT, MathSAT, OpenSMT, SatEEn, Spear, STP, UCLID, veriT, Yices, Z3.
Какая из них попроще?
У меня есть конкретная задача: на основании нескольких величин, собираемых раз в пять секунд и получаемых узлом принятия решений раз в 30 секунд, принимать решение о значении одной настройки на ближайшие полчаса.
Я ищу человека, который поможет мне составить алгоритм обработки этих данных, логику принятия решений и поможет выявить граничные случаи. Готов платить за консультации по договору, требуется подписание NDA.
Если интересно — пишите фейкопочты или другие контакты, обсудим и договоримся.
Я скачал некоторые учебники и там написана одна галиматья оторвана от реального мира, какие то там евклидовые пространства и частные производства и прочая хуетень.
Есть учебники которые пишутся людьми а не шизофрениками?
>Я скачал некоторые учебники и там написана одна галиматья оторвана от реального мира, какие то там евклидовые пространства и частные производства и прочая хуетень.
>Что бы их можно было реализовать в компьютерных программах, например формулы падение твердого тела на землю которая дает результат ввиде x, y в зависимости от времени.
Ты просто даже не таракан. Тебе нужно зарядится теорией типов и дискретной математикой. Иначе ты и будешь как Вадим Викторович "а я не знаю шо это за праграмулька, лучше листочек дайте щяс пощитаю, у меня Касио фкс2 с геодезическими программами там всё понятно!!!"
Тебе нужны учебники по численным методам. Странно в учебник по математике/физике (а уж тем более в "разговорный" учебник вроде Арнольда) лезть за руководством по программированию.
Это как жаловаться, что в томике Пушкина нет объяснения правил русского языка.
>Тебе нужны учебники по численным методам.
Спасибо буду копать в эту сторону, я думал что учебники по физике и высшей математики дают исчерпывающую информацию о том как правильно пользоваться формулами на практике.
учебники по физике и математике учат физике и математика подумать только
А по сути должны учить как использовать формулы в реальности, зачем мне знания физики и математики если эти знания никак не учат применять?
что тебе нужно, это твоё личное дело
а учебники пусть учат тому, чему они посвящены, это нормально смирись
Есть набор чисел (показания датчиков, которые должны быть равны между собой) (12,84; 12,99; 13,07; 13,1; 12,49; 12,56)
Каждое из этих значений является Х(допустим, X - среднее из набора)/Y(число в районе 10000 плюсминус пару десятков).
Цель минимум: определить Y для каждого из чисел набора
Цель максимум: определить Y для каждого из чисел набора на основании нескольких таких наборов чисел (срезов показаний датчиков).
Положим $\hat{X}$ это то число, которому они равны, тогда твои $Y_{i}=\frac{\hat{X}}/X_{I}$. Мы хотим чтоб они были максимально похожи на какое-то число $A$, тогда можно записать ошибку отклонения как $\sum\limits_{i}\left(Y_{i}(X)-A\right)^{2}$, что минимизируется очевидным образом. Просто возьми производную и прировняй нулю.
Ты смотришь на свою задачу, переписываешь ее как те шизо-задачи максимально похоже и решаешь. Потом имея ответ шизозадачи на руках ты пытаешься сделать первый шаг, но наоборот. Поздравляю, вы решили свою задачу используя шизо-книжку.
Coq, потому что курсы по нему гуглятся даже на русском. Можешь взять Arend, если ты энджоер джетбрейнсов. Раз ты спрашиваешь это на двачах, то ты не сильно серьезно, и тебе этого хватит.
Рынок это для институциональных игроков. Не трать на это свои силы, иди займись реальным сектором. Если ты из фонда, то сочувствую что нет спецов. Могу посоветовать просто херачить на бэктесте вместо всего этого статистического анализа.
Все равно спасибо.
Coq получается тоже может в СМТ, только понавороченней?
Ты в погроммировании его использовал?
Есть объекты двух конструкций - $A$ (основная) и $B$ (улучшенная). Известно, что для 30 объектов из множества $A$ справедлиы свойства $\overline{g}_A = 11$ и $\sigma_A = 0{,}5$, где $\overline{g}_A$ и $\sigma_A$ - матожидание и СКО результата измерения. Распределение результата измерения по предельной теореме следует полагать нормальным.
Как связать размер необходимой выборки объектов из множества $B$ с оценками вероятностных свойств результатов измерений $\overline{g}_B$ и $\sigma_B$, если нормальность распределения сохраняется?
Например, вот мы решаем уравнение Гельмгольца с граничным условием u = 0 на границе типа неровного круга (красный на пике), вида r = R + f(φ), где у произвольной f характерная амплитуда d. Можно ли как-то записать решение в виде функций Бесселя плюс какой-то ряд по d/R (хотя бы пока у нас d меньше длины волны для высоких гармоник)?
Мне хотя бы название или ещё как ткнуть в нужном направлении, я просто даже представления не имею, какие слова в гугл тут нужно вбивать.
а что мешает сделать замену переменных, чтобы граница имела вид $x = 0$ или $y = 0$? если не получается глобально, можно покрыть границу окрестностями, в которых так можно
Записываешь в цилиндрических координатах, но заменяет граничные условия u(R,\phi)= 0 на u(R,\phi) + u'_{r}(R,\phi)f(\phi) = 0 и решаешь ну буквально так же
Мимо мехматохуй
Резонно.
К слову про вопрос: разгорелся жаркий спор, в ходе которого в принципе выяснилось, что последователи примата после четырех(+2 магистратуры) лет обучения лишь говнокодить в лучшем случае на питоне, математики из них выходят такие себе, а проггеры ещё хуже. Срач разводить не собираюсь, вопрос лишь чисто из интереса. Кем можно стать после окончания фпми кроме говнокодера?
Я лично сижу в ВЦ, чиню некорректные задачи. Но думаю переключиться на глобальную оптимизацию.
>кроме говнокодера?
С такими картиночками тебя попросят развернуть односвязный список, а потом обоссут под громкий ржач всем отделом.
>на практике
Что ты под этим понимаешь? Если совсем на практике, то матлаб с вольфрамом все считает. Если на уровне алгоритмов, то гугли плюсы и минусы для каждого и выбирай под свой случай.
1) аналитически заранее
2) символьно по необходимости
3) численно как разностную схему
4) тащат скрытые параметры и по ним потом вычисляют
5) отказываются от производных и используют что-то типа производных. $f'(x) = \frac{f(x)-f(0)}{x}$ иногда работает
1001 способ, в каждой области свой нужнее.
>>115350
Извиняюсь, долго не отвечал
Да я статью Лузина читал, ну и там был пикрил, хотел прояснить, что конкретно он имел ввиду под "На практике..."
Лол. Ну исходя из этого фрагмента, предположу, что где-то выше там была приведена формула дифференциала dy=f'(x)dx, а далее идет объяснение "Можно подумать..." и т.д.
И "на практике" тут подразумевает не прикладную практику, а то, как в математике вычислялись формулы дифференцирования тем же Лебницем.
> И "на практике" тут подразумевает не прикладную практику, а то, как в математике вычислялись формулы дифференцирования тем же Лебницем.
А, если в этом смысле, то ладно. Спасибо за ответ
>>115398
Если бы мозгов хватило — почитал бы. Ну а Лузина я упомянул на всякий, чтобы не булили. Типо: "Это он сказал, а не я хуйню несу"