计算大的指数份额/概率
计算大的指数份额/概率是指在云计算领域中，计算资源的需求量非常大且呈指数增长的趋势。随着云计算的普及和应用场景的不断扩大，越来越多的企业和个人都需要大量的计算资源来支持其业务需求。
在云计算中，计算大的指数份额/概率具有以下特点和优势：
- 高可扩展性：云计算平台可以根据用户的需求动态分配和调整计算资源，能够快速响应大规模计算任务的需求。
- 弹性计算：云计算平台可以根据实际的计算负载情况自动调整计算资源的分配，实现按需分配和按需付费，提高资源利用率和成本效益。
- 高性能计算：云计算平台提供了强大的计算能力和高性能计算资源，可以支持复杂的科学计算、数据分析和模拟仿真等计算密集型任务。
- 多租户支持：云计算平台可以同时为多个用户提供计算资源，通过虚拟化技术实现资源的隔离和共享，提高资源利用率和安全性。
- 降低成本：云计算平台可以帮助用户节约大量的硬件设备和维护成本，用户只需按需使用计算资源，无需购买和维护昂贵的硬件设备。
- 应用场景广泛：计算大的指数份额/概率适用于各种需要大量计算资源的场景，如科学研究、大数据分析、人工智能训练、图像处理、视频渲染等。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 云服务器（Elastic Compute Cloud，简称 CVM）：提供弹性计算能力，满足不同规模和需求的计算资源需求。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 弹性伸缩（Auto Scaling）：根据实际负载情况自动调整计算资源的分配，实现按需分配和按需付费。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/as
- 云函数（Serverless Cloud Function）：无需管理服务器，按需执行代码，实现弹性计算。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/scf
- 弹性容器实例（Elastic Container Instance，简称 ECI）：提供无需管理底层基础设施的容器化计算服务。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/eci
- 弹性裸金属服务器（Elastic Bare Metal Server，简称 BMS）：提供高性能的物理服务器，满足对计算资源有特殊需求的用户。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/bms
请注意，以上仅为腾讯云的部分产品示例，实际应根据具体需求选择适合的产品和服务。
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假设我随机生成一个数字，并检查它是否在某个范围内。对于整数来说，它很简单。例如，对于无符号8位，随机生成的数字可以在范围内(0 -5包含)，概率为(6/2^8)。
我的问题是如何用浮点数计算同样的东西。例如，当我随机生成32位时，这个数字在-10.0和10.0范围内的概率是多少？
浏览 3提问于2014-06-10得票数 5
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我正在阅读，同时也在看Tim的斯坦福大学算法课程。算法的运行时间分析是基于数组中两个条目将被比较的概率。这不是很容易理解，所以我试着用其他的方式来分析，但我不确定它是否正确。
基本上，我试图计算每次调用分区子例程时返回的预期枢轴索引。
允许每次调用分区子例程时都期望返回枢轴。
这表明，我们可以预期分区子例程将对子数组进行均分。通过递归树的说明，可以很简单地显示树的深度将是log(n)，并且在树的每一层都需要O(n)来划分子数组。这是正确的吗？
浏览 3提问于2016-06-27得票数 2
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例如，在生成性对抗性网络中，由于x给出的潜在变量z的条件分布是“可处理的”，我们经常听到这样的推论是容易的。
另外，我在某个地方读到，Boltzmann机器和变分自动编码器在后验分布不可处理的情况下使用，所以需要应用某种近似。
有人能告诉我什么是“可驯服”，在一个严格的定义吗？或者有人能在我上面给出的任何例子中解释，在这种情况下，什么是可驯服的意思？
浏览 2提问于2017-05-06得票数 6
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我正在尝试用不同的训练词训练多个GMM模型。然后我试图用一个看不见的测试词来测试我的模型，我得到了负值。你知道我做错了什么吗？
from python_speech_features import mfcc
from python_speech_features import delta
from sklearn.mixture import GaussianMixture
import pandas as pd
import scipy.io.wavfile as wav
import os, glob
import numpy as np
正在读取所有培训文件
rate = []#rea
浏览 23提问于2018-03-01得票数 0
我有一个名为“transactions”的表。我想从该表中获取带有一些条件的列'shares‘。因此，我执行以下操作：
available_shares = db.execute("SELECT SUM(shares) as total_shares FROM transactions WHERE id = :id and stock = :symbol GROUP BY stock",
id=session["user_id"], symbol=request.form.
浏览 0提问于2020-03-31得票数 0
我用TensorFlow建立了一个基本的顺序神经网络。
model = tf.keras.Sequential([
Dense(16, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],), kernel_regularizer=l1_l2(0.001, 0.001)),
Dropout(0.3),
BatchNormalization(),
Dense(64, activation='relu', kernel_regularizer=l1_l2(0.001, 0.001)),
浏览 0提问于2023-03-15得票数 1
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在诸如Tensorflow、Keras等人工智能库中，如何在训练过程中处理大的输出数字？例如，对于分类层，它将有一些输出，如[23.4, -21254.3, 32123.4]。在接下来的步骤中，这些数字将进入softmax函数，该函数将以每个输出数作为基e的功率。然而，如果正数非常大或负数极小，这可能会导致极大的数字。那么，在培训过程中，如何处理极端的案例呢？
浏览 0提问于2021-02-09得票数 0
我有以下二进制决策树：
📷
你能解释一下我如何向一个只了解概率的人报告这棵树吗？
如果ca=1和cp_4.0=1，是HD的概率是多少？
浏览 0提问于2020-09-22得票数 0
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我准备投资于采矿的大时间和有关采矿的问题独处。我正在建立一个由10个单元组成的系统，其中有168‘m/S的处理能力。我在泳池上的努力算好了吗？我在哪里可以找到一个池，为你所做的事情付出代价。比如，如果你为1 1ETH而采矿，你就会得到1 1ETH，并为此支付费用。
我应该是我的游泳池还是独奏？我在哪里能找到我的独奏？如果算上我的处理能力，所有的表都是1680 my /S适合独奏吗？
我开始明白这个问题了，但我需要一些选择游泳池的帮助。
浏览 0提问于2017-05-22得票数 1
我在Wordnet中搜索一大串单词的同义词。按照我的做法，当某个单词有多个同义词时，结果会按字母顺序返回。我需要的是让他们按照发生的概率排序，我只取前1的同义词。
我使用prolog数据库和Syns2Index将其转换为Lucene类型索引，以查询同义词。有没有办法让他们按照自己的概率来排序，还是我应该用另一种方法？
速度不重要，这个同义词查找不会在网上完成。
浏览 2提问于2010-07-13得票数 3
我正在研究一个应用频率分析的问题(将信号分解成频率，也就是)，但是它很吵，而且样本的间隔不均匀。
具体而言:给出在酒吧/餐厅购买商品的清单，试着根据不同的“购买频率”估算出支票上的客人数量。逻辑是，如果一张支票上有N个客人，那么你可以合理地看到N个频率的饮料被购买，一个人每10分钟买一次，另一个人每15分钟买一次等等(应该包括很多其他的检查属性，但这里我特别着重于估计不同的频率)。
因此，更正式地说:给定一个噪音大、间隔不均匀的时间序列，找出最小数目的频率来再现信号，同时最小化误差(.对于一些合理的定义，如何同时最小化错误和频率的数目)。
这与其说是信号处理，不如说是机器学习问题。我意识到这也
浏览 0提问于2015-04-20得票数 0
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对不起，这不是我的第一语言。)
因此，我有一个泰坦尼克号乘客的数据集，并制作了以下适合的摘要：
glm(formula = Survived ~ factor(Pclass) + Age + I(Age^2) + Sex +
Fare + I(Fare^2), family = binomial(), data = titan)
Deviance Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-2.7298 -0.6738 -0.3769 0.6291 2.4821
Coefficients:
浏览 14提问于2020-07-20得票数 1
是否有可能计算RSA密钥的私有指数的最小和最大值，例如1024密钥大小？换句话说，私有指数可以出现的值范围是多少？
浏览 0提问于2018-08-08得票数 10
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我现在有一个4024×10的数组--其中0列代表股票1的4024个不同回报，第1列代表股票2的4024个回报等等--为我的主人分配一个任务，在那里我被要求计算不同随机变量的熵和联合熵(每个随机变量显然都是股票回报)。然而，这些熵计算都需要计算P(x)和P(x，y)。到目前为止，我已经成功地使用以下代码计算了单个经验概率：
def entropy(ret,t,T,a,n):
returns=pd.read_excel(ret)
returns_df=returns.iloc[t:T,:]
returns_mat=returns_df.as_matrix()
asset_returns=retu
浏览 0提问于2017-03-14得票数 0
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我无法理解这些指数：
为什么指数0000 0000 = -126而不是-127 (即0- 127)？
指数1111 1111的确切值是多少？
为什么0 1111 1111 0000 0000 0000 0000 0000 000等于无穷大？
我对这一切都很陌生，所以请简单地解释一下！谢谢!
浏览 0提问于2018-09-02得票数 4
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在R上的“生产力”包中，给出了一个Färe-Primont和一个Lowe指数。据我所知，这是计算总投入和总产出函数的不同度量。
但我找不到它们之间的确切区别。你能向我推荐一些文献来阅读或简要总结一下它们之间的区别吗？
浏览 18提问于2020-05-16得票数 0
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例如，我在Pytorch中有一个Beta分布，参数a=0.01和b=1.4709。密度函数如下：
然后我从这个发行版中抽取一个动作，即1.1754943508222875e-38。
现在，发生了一些事情，在计算了这个动作的log_prob后，我得到的是81.83833312988281。
我们知道采样的动作是非常小的，这个动作的概率应该非常接近1。然而，log_prob变得非常大并且超过0。
首先，log_prob不应该在-inf 0之间吗？
浏览 3提问于2021-06-30得票数 1
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在netlogo中，我根据随机数为旅行距离选择了一个特定的分布。然后，基于选定的分布，我计算在特定距离处移动到多个特定补丁的概率。对于其中一个分布，概率接近于0附近的无穷大。当选择此特定分布并且其中一个补丁位于海龟已经在的位置(distance = 0)时，这会产生错误。Netlogo会给出错误“数学运算产生的数字对于NetLogo来说太大了”。有没有办法绕过这个错误，比如在弹出这个错误时，让netlogo使用尽可能大的数字？
代码如下所示：
to create-window
get_state
get_parms
set i 0
set j 0
while [i < w
浏览 0提问于2014-03-18得票数 2
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我是PyTorch的新手，为了加强学习，我一直在跟踪。我的环境是一个定制的Pacman游戏，不使用健身房的环境。游戏循环被处理好了。这个Pacman游戏中的一个对象允许访问状态数据。我使用这些数据发送输入到我的深Q网络。首先，我将输入从python列表更改为张量，以便我的Deep网络可以将其作为输入。下面是如何将python列表转换为张量的方法：
#self.getFeatures() returns a dictionary, so I grab the values and convert it to a list
input = torch.FloatTensor(list(self.g
浏览 0提问于2020-08-03得票数 0
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生成非均匀随机数
、、
Algo (资料来源:节目访谈内容，5.16)
给出n个数以及求和为1的概率p0, p1,.., pn-1，给出一个在[0,1]中一致产生值的rand num发生器，如何根据它们的特定概率生成n个数中的一个。
示例
如果数字为3，5，7，11，且概率为9/18, 6/18, 2/18, 1/18，那么在程序的1000000 cals中，3应该出现500000次，7应该出现111111次，等等。
书中说要创建间隔p0, p0 + p1, p0 + p1 + p2, etc，所以在上面的示例中，间隔是[0.0, 5.0), [0.5, 0.0.8333), etc，并将这些间隔
浏览 1提问于2018-05-11得票数 1
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状态之间的过渡时间
、、、、
我有一个相当简单的问题。
我有不同状态的系统，出发率=亩，到达率=兰布达。
如果要计算离开状态的时间，请执行以下操作：
time_to_transition <- ....
很明显，我需要“.”部分。我想要代码说的是time_to_transition = Exp(mu) + Exp(lambda)。
当我尝试：
time_to_transition <- Exp(mu) + Exp(lambda)
我得到错误消息"Exp“没有找到。any1能帮我正确地写吗？
/Peter
浏览 5提问于2016-07-17得票数 0
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我使用公式exp(X)作为马尔可夫链的速率。因此，选择一条链路与另一条链路的比率是exp(X1)/exp(X2)。我的问题是，有时X非常大，所以exp(X)会超出double的范围。
或者:给定一个Xi数组，其中一些Xi非常大，以至于exp(Xi)溢出double的范围，为每个i计算exp(Xi) / S，其中S是所有exp(Xi)的和。
浏览 3提问于2012-08-18得票数 2
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我注意到，为logit参数请求“非缩放的日志概率”。然而，我从未见过有人建议在提交此函数之前对他们的NN预测执行日志操作。我是不是漏掉了什么？
浏览 4提问于2016-11-29得票数 3
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给出了一个马尔可夫模型，该模型具有一个名为S的开始状态和一个名为F的退出状态，并且该模型可以表示为一个有向图，有一些约束条件：
每条边都有一些权值在(0，1)范围内作为转移概率。
从每个节点得到的边的权重之和为1。
问题是如何排列开始状态和退出状态之间的路径？或者，更准确地说，如何找出概率最高的路径？
一方面，权值是概率的，所以路径越长，乘积越小，一种启发式策略是选择较短的路径和更大的权重候选值，但是这个问题是否可以转化为最短路径问题，或者使用一些量身定制的维特比算法或一些DP算法来解决？
浏览 4提问于2016-08-11得票数 2
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基于选择推荐的p和N=2p+1的素数，其中N也是素数，而a^2与1 \pmod N和a^p ≡ 1 \pmod N不一致，我相信您可以依赖于a具有相等于p的顺序。
我的问题是，a的好大小是什么？我之所以问这个问题，是因为我听说你想要的基础足够大，以至于大部分的功率都超过了N。我要寻找的是更正式的需求或使用当前建议提供p, N, a的示例。
浏览 0提问于2019-02-28得票数 1
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目前用于产生用于RSA加密的大素数的行业标准算法是什么？
我知道，我可以在互联网上找到很多文章来解释RSA算法是如何加密和解密消息的，但我似乎找不到任何文章来解释用于生成该算法中使用的p和q的大素数和不同素数的算法。
浏览 0提问于2011-07-13得票数 96
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当A最终成为比p更小的g的力量时，我正试图理解Diffie-Hellman是如何仍然安全的。
我选择了p，其中p是素数，而g是原始根模p。
g=2和p=29
现在考虑爱丽丝创建她的A，其中A=2^a\mod{29}。如果她选择a=30，这将导致2^{30}=4\mod{29}，这意味着我可以用相同的结果a=log_2{4}=2恢复a，并使用它恢复共享的秘密。
通常，任何返回的A都是小于29的2的幂(即。2,4, 8,16)可以通过服用log_2{A}和获得有效的a来恢复。
迪夫-赫尔曼是怎么抵抗这一切的？我是不是漏了什么东西？我知道我选择了一个小的a和p，但是似乎这个问题在大型a和p中也会存在
浏览 0提问于2018-12-09得票数 1
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我是微调GPT-2模型的语言生成任务使用拥抱面对变形金刚库-毕火炬，我需要计算一个评估分数(困惑)的微调模型。但我不知道如何利用损失来做到这一点。我想知道如何计算模型的困惑与sum_loss或平均损失或任何其他建议也是欢迎的。任何帮助都是徒劳无功。
编辑：
outputs = model(article_tens, labels=article_tens)
loss, prediction_scores = outputs[:2]
loss.backward()
sum_loss = sum_lo
浏览 0提问于2020-05-24得票数 3
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我们可以在许多关于密码学的论文中看到，有许多可以忽略不计的概率来确保某些东西(安全性、正确性等)。我们怎么能说某种概率是可以忽略不计的呢？
我想知道可忽略概率的最大值。换句话说，如果我们有一些概率$1/k$对于某些$k$。提供可忽略概率的最小$k$是什么？
谢谢。
浏览 0提问于2018-07-01得票数 0
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我试着了解中华民国曲线是如何为AUC工作的。
y_pred = clf.predict(X2)
probs = clf.predict_proba(X2)
# keep probabilities for the positive outcome only
probs = probs[:, 1]
# calculate AUC
auc = roc_auc_score(y_true, probs)
当我运行probs = probs[:,1]时，我的AUC值为0.66。然而，当我运行probs=probs[:,0]时，我得到了一个0.34的AUC。
我正在解决一个二元类问题。
混淆矩阵如下
ar
浏览 0提问于2019-04-16得票数 2
从概念上讲，我需要将每个事件在巧合中的概率相乘。由于可能涉及很多事件，我让计算机添加对数以避免下溢。
但是突然我不能说服自己，我应该在开始加法之前将返回值初始化为零。我知道0是加法的恒等式元素，我记得我是这样做的，但是，看看，我可以清楚地看到，0的反对数是负无穷大。
因此，将返回值初始化为0应该等同于将所有概率乘以负无穷大，这肯定是不正确的。我做错了什么？
浏览 2提问于2011-02-11得票数 3
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我熟悉二进制表示中的交叉和变异指标，但在实际编码中，我遇到了几篇以交叉指数和变异指数作为参数值的文章。
例如，我们有300和30决策变量的总体大小，那么交叉指数= 0.25意味着什么？
也对100+current generation number的突变指数感到困惑。
浏览 0提问于2019-05-22得票数 2
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我在格子上有一些代理。如果我们考虑一个代理$i$，那么我将根据代理$i$的特征为所有剩余的代理分配不同的概率。现在，我的目标是从具有指定概率的剩余代理中选择一个代理$j$，并创建从代理$i$到代理$j$的链接。我必须为所有的智能体晶格做这件事。每次概率根据不同的智能体而变化时，$i$可以帮助一些人如何在netlogo上实现这一点。谢谢。
浏览 3提问于2014-07-19得票数 0
2回答
受Numberphile 视频的启发，我制作了一个小程序，展示了RSA加密和解密的原理。为了计算键，我在这个链接中使用了解释：rsa公钥加密解释。有趣的是，您可以在几行代码中完成什么，以及Python如何处理大量的数据。
一种观察是，对于大素数，加密速度相对较快，从相对较小的小于200的ascii码数开始，但随着加密数的增大，解密速度要慢得多。如何在实践中解决这一问题？这些都是如何与大素数一起工作的呢？
欢迎提出意见和建议。
''' RSA encryption
inspired on: https://www.youtube.com/watch?v=M7k
浏览 0提问于2019-08-15得票数 7
我通过斯坦福的在线讲座学习机器学习已经有几天了，在第四讲中，讲师介绍了GLM(广义线性模型)和指数族。
x，y，p分别表示特征，预测结果，分布参数。
他的结论是，如果我们假设P(y|x;p)在指数族中，如果问题是一个二项式分类问题，即y∈{0,1}，那么P(1|x;p)是逻辑函数。
我对数学部分没意见，但我不知道当我们假设P(y|x;p)在指数族中时，这意味着什么，现实中这个假设为真的条件是什么？
我知道中心极限理论，它说一个随机变量是其他独立随机变量的总和，将近似于高斯分布，这与我的问题有关吗？
浏览 4提问于2017-05-16得票数 0
我正在使用youtube检索youtube频道上的一些数据(标题，id，关键字，长度，发布日期，...)
我想知道如何获得每个视频在这个频道的份额计数。我想要建立一个特定频道的“十大分享视频”。
浏览 1提问于2013-01-07得票数 1
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假设$f，g，h:X\右旋X$是排列，使得$f^{2}=g^{2}=\texm{Id}_{X}$(即$f，g$具有2阶)。让$F=f\circ g$。设$D_{f，g}$是取值$n$的分布，其中$n$是最小正整数，使得随机选择的$x_{0}$的$F^{n}(x_{0})=x_{0}$。
因此，如果随机选择$f，g$，则期望值$E(D_{f，g})$在$|X|$附近具有很高的概率。但是，在我的经验中，如果不随机选择g$，并且它们之间有某种关系，那么$E(D_{f，g})$通常非常接近于$\sqrt{x{x}、2\sqrt{{X}、4\sqrt{x}、\frac{4}\sqrt{{x}}$。此外，
浏览 0提问于2018-02-10得票数 1
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我有每个客户的购买清单，我正在努力确定品牌忠诚度。基于这个列表，我计算了每个客户的品牌熵，我用它作为品牌忠诚度的代名词。例如，如果一个客户只购买brand_a，那么他们的熵将为0，并且他们非常忠诚于品牌。然而，如果客户购买brand_a、brand_b等，那么他们的熵就会很高，而且他们的品牌忠诚度也不高。
# Dummy Data
CUST_ID <- c("c_X","c_X","c_X","c_Y","c_Y","c_Z")
BRAND <- c("brand_a",
浏览 1提问于2017-04-29得票数 2
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我正在为一个类项目编写一个朴素的bayes分类器，我刚刚开始工作.说大也大吧。虽然我确实获得了一个无错误输出，但获奖输出标签的输出概率为3.89*10^-85。
哇。
我对我可能做错了什么有几个想法。首先，我没有规范类的输出百分比，所以所有的百分比实际上都是零。虽然这会给我一些看起来不错的数字，但我不知道这样做是否正确。
我的第二个想法是减少功能的数量。我们的输入数据是一个以非常长的文本文件形式出现的伪图像列表。目前，我们的特征只是图像中每一个像素的二进制值，有一个28x28的图像，这是很多特征。如果我把图像切成块大小，比如说，7x7，那么实际输出百分比会提高多少呢？
tl；博士，这里是我想要
浏览 2提问于2016-12-17得票数 0
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我想要找到最大可能的路径，我试图关联日志概率，以消除底流错误时，乘以步骤的顺序。
在计算最大可能路径时，我迭代地只保留最佳路径，并从开始到结束删除其他路径(请考虑我在这里绘制的图像)。在第一步之后(我不需要移除任何路径，因为从初始状态到第一状态只有一条路径)，我只保留到该状态的最佳路径，而该状态将有可能达到该状态。
在步骤3(我没有在这里显示)，这个分数将与其他状态转换概率相乘，算法将在第三步选择到每个状态的最佳路径。但是，正如您所看到的，因为与节点关联的分数(标记为*)是-3.0，当试图计算它的日志值时，它将抛出一个ValueError。有什么办法摆脱这个吗？
我已经完成了实现，不
浏览 4提问于2020-10-17得票数 2
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3回答
我正在实现具有高斯分布的朴素贝叶斯方法。
我的问题是，在高斯曲线上使用的方差(从训练集中计算)非常小。他们是按e-07的顺序来的。这意味着整个方程式
(1/:math.sqrt(2*:math.pi*:math.sqrt(variance))) *
:math.exp(-0.5*(:math.pow(elem - mean, 2) / variance))
结果是非常高的值(例如500，甚至更多)。当我把每一个概率p(x，x，C)相乘(它是一个有256个特征的向量)时，这就变成了一个问题。
我听说用对数来避免这种数字是可能的。我在谷歌上搜索，但没有发现任何与这个主题有关的东西。有人知道这件事吗
浏览 0提问于2015-05-24得票数 1
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为什么在对各种加密方案的安全性分析中，我们将查询的次数限制在加密或解密预言上，使其在安全参数n中为多项式？
浏览 0提问于2022-03-25得票数 0
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我编写了一个朴素的Bayes分类器，但它似乎工作得不太好。数单词等并不是一个问题，但概率一直是。
我一直使用的方法从的第180页开始，但我将使用来自的术语来使其更加通用。
培训
通过训练，我正在为一个类别中的每一个单词创建一个概率：
for category in categories:
for word in category_vocabulary[category]:
word_probability[category][word] = (category_vocabulary[category][word] + 1) / (total_words_in_categ
浏览 6提问于2016-06-04得票数 0
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我试图使用Grover算法来寻找Feistel和SPN结构块密码的微分特性。基本上，它是在(相关键)差别化攻击中找到一个高概率的良好的微分特性。
例如，使用Matsui的算法在DES类密码中搜索相关的关键差分特性，由Alex Biryukov，Ivica Nikolic.：FSE 2011。
还使用整数规划的方法(微分和线性密码分析使用混合整数线性规划)，由尼基穆哈，王庆菊，大武谷，巴特Preneel Inscrypt 2011。
我的问题
能否构造Grover算法来寻找Feistel和SPN结构块密码的微分特性？
浏览 0提问于2018-04-02得票数 4
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2回答
我有点意识到平均运行时间是均匀分布的。例如，我们有6个数组元素。
| 1/6 | 1/6 | 1/6 | 1/6 | 1/6 | 1/6 |
上面是具有均匀概率分布的数组，其中搜索元素位于数组中的每个下标中。
因此，获得均匀分布的平均运行时间将类似于下面的解决方案：
T(n) = (1/6)*1 + (1/6)*2 + (1/6)*3 + (1/6)*4 + (1/6)*5 + (1/6)*6
= (1/6) * ( 1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 )
= 3.5
或者当用n个术语表示时：
T(n) = (1/n) * ((n(n+1))/
浏览 6提问于2018-08-12得票数 3
1回答
所以我有一个问题，我必须找到最佳分布，当通过一个函数时，匹配一个已知的表面。我已经写了一个脚本，它在给定一些参数的情况下创建分布，并给出将给定表面与已知表面进行比较的度量标准，但此脚本花费了不可忽略的时间，因此我不能只运行一组非常大的参数来找到最优的参数集。我研究了单纯形方法，它似乎是正确的路径，但它并不完全是我需要的，因为我没有一组线性方程，也不知道参数的约束，而是一种给出单一输出(这就是全部)的方法。有谁能给我指出解决这个问题的正确方向吗？谢谢! 为了再次快速检查我的过程/问题，我有一组定义分布的参数(在这一点上是2，但稍后将扩展到更多)。该分布用于创建曲面，将其与已知曲面进行比较，并产
浏览 41提问于2019-02-23得票数 1
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