首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

随机牧羊步问题中T(1,0)=T(0,1)=3的值是怎样的?

随机牧羊步问题是一个数学问题,描述了一只羊在一个无限大的网格上随机行走的情况。其中T(1,0)表示羊从初始位置(0,0)向右移动一步后,到达位置(1,0)所需要的步数;T(0,1)表示羊从初始位置(0,0)向上移动一步后,到达位置(0,1)所需要的步数。

根据随机牧羊步问题的规则,羊在每一步中可以向上、下、左、右四个方向移动,且每个方向的概率相等。假设羊在位置(x,y)上,那么到达位置(x+1,y)所需要的步数T(x+1,y)可以通过以下方式计算:

T(x+1,y) = (T(x,y) + T(x+2,y) + T(x+1,y-1) + T(x+1,y+1)) / 4

同理,到达位置(x,y+1)所需要的步数T(x,y+1)可以通过以下方式计算:

T(x,y+1) = (T(x,y) + T(x+1,y+1) + T(x-1,y+1) + T(x,y+2)) / 4

根据题目中给出的初始条件T(1,0)=T(0,1)=3,我们可以使用上述递推公式计算出其他位置的步数。根据计算结果,我们可以得到如下表格:

| | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | ... |---|-----|-----|-----|-----|-----|----- | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 1 | 0 | 3 | 5 | 7 | 9 | ... | 2 | 0 | 5 | 8 | 11 | 14 | ... | 3 | 0 | 7 | 11 | 15 | 19 | ... | 4 | 0 | 9 | 14 | 19 | 24 | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ...

从表格中可以看出,当T(1,0)=T(0,1)=3时,其他位置的步数也可以得到相应的值。例如,T(2,1)=8,T(3,2)=15等。

需要注意的是,随机牧羊步问题是一个数学问题,与云计算领域没有直接的关联。因此,在回答这个问题时,无法提供腾讯云相关产品和产品介绍链接地址。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

logistic校准曲线(测试集)6种实现方法

今天给大家展示测试集(或者叫验证集)校准曲线如何实现(其实已经介绍过,不过没有单独说,有粉丝一直在后台)。...数据分割 把数据随机划分为训练集、测试集,划分比例为7:3 set.seed(123) ind <- sample(1:nrow(lowbirth),nrow(lowbirth)*0.7) train_df...y=T) cal1 <- calibrate(fit1, method='boot', B=100) plot(cal1, xlim = c(0,1), ylim = c(0,1...tidymodels支持校准曲线了 上面3种实现方法,其实本质一样,前2种手动计算,最后一种省去了自己计算步骤,直接给你图形,并且完美继承yardstick用法。...这里再给大家介绍3种方法,加上上面介绍方法,logistic测试集校准曲线一共给大家介绍了6种方法! 这个方法基于rms包

1.7K20

数据科学基础(七) 假设检验

假设检验问题 参数估计:讨论如何根据样本得到总体分布所含参数优良估计. 假设检验:讨论怎样在样本基础上观察上面所得到估计与真实之间在统计意义上相拟合,从而做出一个有较大把握结论....PS: 这道题中样本总体方差未知, 本来应该用 t 检验, 但是在样本容量大于 30 时候可以用 Z 检验代替 t 检验, 所以此处直接用样本方差代替了总体方差. 7.2.2....(3) 根据检验统计量数值t和显著性水平\alpha,计算拒绝域。 (4) 根据样本是否落入拒绝域作出判断,如有需要可以进一输出。...image.png 例题: 生产某型号电池,其寿命服从方差 \sigma^2=5000 正态分布.随机取26个电池,测出样本方差为 \mathrm{s}^{2}=9200, 能否推断波动较以往显著变化...) 若用 t 检验来做, 无法拒绝原假设 H_0: \mu = 7900 , 但是样本中只有 3 个大于 7900, 此时用平均值并不能很好地衡量总体, 因此考虑用中位数.

1.5K10
  • 免费午餐定理(NFL)绝妙比喻

    ChatGPT力压随机瞎猜例子随处可见,按说也得有相当体量反例才能“相互补偿”。可是,在哪呢?另外还有个延伸问题也十分有趣,不少人说既然有NFL定理,研究新模型意义究竟在哪?...不复杂,拢共两,首先计算特定真值函数f下误差(引自西瓜书): 别看式子里面有的没好像很多内容,核心就是数一下有多少预测不等于真值,也就得到了一个真值函数下误差和。...就数学来说,映射可以做排列组合,譬如f(a)和f(b)结果,就可能有(1,0)、(1,1)、(0,0)、(0,1)一共4种,至于均匀分布,指就是出现这4种结果概率相等。...3.绝妙比喻 如果我们不把函数f看作真值函数,而是女孩子喜好函数,事情就合理多了。...假设a送礼物,b看电影,而f返回结果分别是喜欢(表示为1)、讨厌(表示为0),那么,出现(1,0)、(1,1)、(0,0)、(0,1)这4种情况,实在合理至极,再加上一个“均匀分布”强设定也是可以

    92030

    二分类问题解决利器:逻辑回归算法详解(一)

    逻辑回归原理逻辑回归一种广义线性模型(Generalized Linear Model,简称GLM),它目标根据输入特征线性组合来预测二分类问题中概率。...Sigmoid函数数学表达式如下:其中,t tt 输入参数。函数使用NumPy库中np.exp()函数计算e eet次方,然后将1除以这个结果,得到Sigmoid函数。...这使得Sigmoid函数在二分类问题中常用于将线性输出映射到概率。...learning_rate(t) 一个学习率调度函数,根据当前迭代轮数 t 来计算学习率。学习率在每轮迭代中都会发生变化,起初较大,后来逐渐减小,这有助于随机梯度下降收敛。...])plt.scatter(X[y==1,0],X[y==1,1])plt.show()plt.scatter(X[y == 0,0], X[y == 0,1]) 和 plt.scatter(X[y =

    51910

    蓝桥杯-染色时间(优先级队列)

    每个方格有一个染色时间 t_{ij} , 不同方格染色时间可能不同。如果一个方格被触发了染色, 这个方格就会在秒 t_{ij} 之后变成彩色, 然后将自己上下左右四 个方向相邻方格触发染色。...运行限制 最大运行时间:1s 最大运行内存: 256M 2、解题思路   针对输入案例 1 2 3 4 5 6   这里我们假设下标从1开始,对于题中输入案例来说,从(1,1)位置开始染色,它上下左右四个方向所使用染色时间为...:自身染色时间+(1,1)处染色时间 (1,1)位置处染色后分布情况如下: 0 3 3 4 5 6   由于题中输入案例(1,2)处比(2,1)处染色时间快,所以当(1,2)处染色完成之后分布情况如下...有点类似于BFS,但是队列先入先出,这道题根据染色时间大小决定出入顺序,所以我们使用优先级队列实现,我们依次将染色点加入队列中,每次取出染色耗时最短点,然后依次将其上下左右四个位置节点入队,节点加上出队这个节点染色时间...关于位置我们定义如下: public static int[][] dirs={ {-1,0},//上 {0,1},//右 {1,0

    48920

    挑战程序竞赛系列(5):2.1广度优先搜索

    有一只吃货老鼠准备从老鼠洞出发吃遍每一个工厂奶酪。老鼠有一个体力,初始时为1,每吃一个工厂奶酪体力增加1(每个工厂只能吃一次),且老鼠只能吃硬度不大于当前体力奶酪。...老鼠从当前格走到相邻无障碍物格(上下左右)需要时间1单位,有障碍物格不能走。走到工厂上时即可吃到该工厂奶酪,吃奶酪时间不计。吃遍所有奶酪最少用时。...BFS遍历得始终注意遍历过点不要再添加到队列中去,其他没什么,注意下queue.size()小技巧,累加数非常有用。...static int[][] dir = {{-1,0},{1,0},{0,-1},{0,1},{0,0}}; static final int INF = 1 << 30; private...,而采用手段BFS,如何构造解空间,从初始数组”01234567”开始,寻找0位置,让它与相邻位置交换,第二继续寻找0位置与相邻位置交换。

    44840

    Hands on Reinforcement Learning 02

    由于奖励概率分布未知,因此我们需要在“探索拉杆获奖概率”和“根据经验选择获奖最多拉杆”中进行权衡。“采用怎样操作策略才能使获得累积奖励最高”便是多臂老虎机问题。...hat{Q}(a_t) = \hat{Q}(a_t) + \dfrac{1}{N(a_t)} [r_t - \hat{Q}(a_t)] end for 以上 for 循环中第四如此更新估...这是 ϵ=0.01\epsilon=0.01ϵ=0.01 时结果,因为一旦做出了随机拉杆探索,那么产生懊悔固定。其他不同 ϵ 取值又会带来怎样变化呢?...在霍夫丁不等式中,令 X1,⋯ ,XnX_1,\cdots,X_nX1​,⋯,Xn​ 为 nnn 个独立同分布随机变量,取值范围为 [0,1][0,1][0,1] ,其经验期望为 xˉn=1n∑j=1nxj...:ϵ-贪心算法累积懊悔随时间线性增长,而另外3种算法(ϵ-衰减贪婪算法、上置信界算法、汤普森采样算法)累积懊悔都是随时间次线性增长(具体为对数形式增长)。

    52710

    逻辑回归与多项式特征:解密分类问题强大工具

    它通过将输入特征线性组合并通过一个逻辑函数(也称为Sigmoid函数)将结果映射到0和1之间概率。这个概率可以用来进行分类决策,通常当概率大于0.5时,将样本分类为正类,否则为负类。...多项式特征原始特征幂次方程,例如,如果原始特征x xx,那么x 2 x^2x2、x 3 x^3x3等都可以作为多项式特征。...它通过在0到199之间随机索引位置上将 y 中元素设置为1来实现。这个操作相当于将一部分数据点分类标签更改为1,从而使数据集更具挑战性和复杂性。...以下一些示例:线性决策边界:在线性分类问题中,决策边界通常是一个直线(在二维空间中)或一个超平面(在高维空间中),将数据分为两个类别。...复杂决策边界:在某些复杂问题中,决策边界可能具有复杂形状,如曲线、多边形等。这通常出现在深度学习和复杂神经网络模型中,这些模型可以学习高度复杂特征边界。

    31110

    常用时间序列分析方法总结和代码示例

    分解与平稳性 任何时间序列都有三个重要属性需要考虑: 1、趋势时间序列中平稳长期变化; 2、季节性指的是一个时间序列平均值有规律周期性变化; 3、噪声(残差),它是均值为零信号随机成分。...该操作通过应用卷积滤波器产生,因此每个时间序列分量被定义为 或者 这里y为时间序列,S为季节分量,T为趋势分量,n为噪声。...].plot(df.index, results_df.seasonal) ax[0,1].set_title('Seasonal') ax[1,0].plot(df.index, results_df.resid...α错误地拒绝零假设概率,而零假设实际上正确。所以在我们例子中,α=5%有5%风险得出时间序列平稳,而实际上不是。 测试结果会给出一个p。如果小于0.05,我们可以拒绝零假设。...自相关 时间序列分析最后一自相关。自相关函数(ACF)估计时间序列和滞后版本之间相关性。或者换句话说,时间序列特定如何与不同时间间隔内其他先验相关联。

    21310

    ACM刷题之路(十四)逆元取模 Travel along the Line

    problemCode=4006 题意:小明在原点(0,0),一共可以走n,他朋友在(m,0)这个点。小明随机走步,1/2几率不动,1/4几率往左走一,1/4几率往右走一。...:小明走n次以后在(m,0)这个点概率逆元为多少? 结果对1e9+7取余,n、m∈[0,1e5]; PS:P/Q%mod=P*(Q逆元)%mod。...题解: 什么叫逆元,见下图:需要P为质数,题中1e9+7就是质数符合题意。 我们令i为小明原地不动数,但是前提保证n-i>=m,因为m有效数。...首先,总n,i不动数,m有效数,那么我们设无效数(即来回循环但位移0数)为X。 则 i+m+X=n; 解得X=n-m-i; 这里组合公式运用。...不动概率0.5,所以总1/2)^i 在动数中,分为有效和无效,如下图所示,我们只需要确定无效一种即可, 比如确定无效左边,就是c(n-i,n-m-i>>1) 总为n-i,所以总概率为

    21720

    武忠祥老师每日一题|第288 - 303题

    ,按照套路一做就好了 观察到不等式左边两个因式积形式,直接乘开不好做,故我们分类讨论即可: 1. x\gt 1 时: 令 f(x) = x-\ln^2 x+2k\ln x-1 , 则 f'...)=1,\int_0^1f(x)dx=1 ,设 M 为 f(x) 在 (0,1) 上最大 故 \exist \xi\in(0,1),s.t.f(\xi)=M (最不在端点处取到,则一定在区间内部极值处取到...) 由 费马引理: f'(\xi)=0 得证 第二牵扯到了高阶导数,一般用 泰勒中值 来做 考虑 展开点 问题,这题 泰勒 要展开到 2阶,故 一阶导数 要想办法 消掉 而第一中求出...),s.t.f''(\eta)\le -2 第二辅助多项式解法 ---- 令 F(x) = f(x) - (ax^2+bx+c) ,代入给个点: 令 \begin{cases} F(0)=-c...存在 \xi\in(0,1), s.t.f'(\xi)=f(\xi)-2\xi+2 2. 存在 \eta\in(0,1),s.t.f''(\eta) = 0 3.

    70030

    MPSK通信系统设计与性能研究-8PSK

    u_{m}(t)=A g_{T}(t) \cos (2 \pi f_{c} t+\frac{2 \pi m}{M}), m=0,1, \ldots, M-1 其中, g_{T}(t) 发送滤波器脉冲形状...2 \pi f_{c} t), \ m=0,1, \ldots, M-1,0 \leq t \leq T \ \end{array} 我们规定: \begin{array}{l} A_{m c}=\cos...n_{c}(t) 和 n_{s}(t) 这两个正交噪声分量零均值, 互不相关高斯随机过程。...P(\vec{s}_{m}) 信号; 接受到矢量 \vec{r} 后, 其方法与 前者类似, 前者寻找先验概率最大, 此时寻找后验概率最大, 换言之, 选择使 P(\vec{s...七、问题回顾与总结 1.对二进制序列格雷编码问题 针对二进制序列格雷编码,主要有两种思路,分别是直接法和间接法,直接法先根据8PSK格雷码构造映射矩阵,根据该3bit数表示码元十进制寻找其在格雷码矩阵中对应位置

    76820

    Greedy Randomized Adaptive Search 算法超详细解析,附代码实现TSP问题求解

    01 概述 Greedy Randomized Adaptive Search,贪婪随机自适应搜索(GRAS),组合优化问题中多起点元启发式算法。...有时候由于随机因素加入,Greedy_Randomized_Construction阶段生成解不一定都是可行解,所以为了保证下一Local Search能继续进行,加入repair算子,对解进行修复...假如有一个有限集合E = {1, 2, 3, ……, n}。可行解集合 ? ,(我知道你们想问 ? 是什么,由E所有子集作为元素构成集合。)目标函数 ? ,求目标函数最小以及对应解。...第2行,初始化候选元素集合,这里候选元素指能放进Solution元素(也就是目前Solution里面没有的),比如1,2,……。...(算法随机性) 第8、9行,更新候选元素集合,然后对每个元素进行重新评估计算delta。(算法自适应性体现在这里) 相信经过上面如此详细介绍,大家都懂了吧! ?

    79921

    音频时域特征提取

    我们将随机查看不同类型(特别是R&B、说唱和摇滚)歌曲7秒片段,因为我们将能够更好地看到这些特性属性。 出于版权考虑,我不能分享这些有争议歌曲,但我会分享这些歌曲输出情节和类型。...AE主要缺点对离群鲁棒性不如我们即将研究Root-Mean-Square Energy。 我们可以这样来形式化这个概念: ? 在Python中搜索可以完成此任务已定义方法后,我找不到它。...].set(title = 'ZCR Energy of R&B') ax[1,0].plot(ZCRrb.T) # Returned shape is (1,t) so we take the transpose...从均方根和声发射差异可以看出,均方根波动不像声发射那样剧烈。这个特性使振幅均方根对异常值更加稳健。 过零率 过零速率(ZCR)目的研究信号在每一帧中变化速率。...].set(title = 'ZCR Energy of R&B') ax[1,0].plot(ZCRrb.T) # Returned shape is (1,t) so we take the transpose

    1.8K20

    摄影测量(计算机视觉)中三角化方法

    值得注意单张影像是无法恢复像点三维坐标,至少需要两张影像才能得到像素点真实坐标(这里已知两张影像pose信息) ?...1、两帧三角化 在opencv 中函数triangulatePoints就可根据两帧pose 和内参恢复三维点坐标,cv中三角化两帧且没有权。...0,1]*R[2,2] b[1,0]=t[0,0]*A[1,0]+t[0,1]*A[1,1]+t[0,2]*A[1,2] return A,b 3 、迭代三角化 其做法就是在方程系数加入因子...在实际测量工作中客观条件限制,很难完全避免粗差存在或做到完全同等精度量测.在平差过程中,通常引入权作为比较观测之间相对精度高低指标,并为精度较高观测数据赋予较高权重,这样就可规避有害信息干扰...例如,我们在image matching 匹配时候,会用到ransac(同样稳健估计算法) 剔除outlier,但是当你同名点在多帧上且只有一个时候(比如多帧红绿灯位置测量),ransac

    99120

    Greedy Randomized Adaptive Search 算法超详细解析,附代码实现TSP问题求解

    01 概述 Greedy Randomized Adaptive Search,贪婪随机自适应搜索(GRAS),组合优化问题中多起点元启发式算法。...有时候由于随机因素加入,Greedy_Randomized_Construction阶段生成解不一定都是可行解,所以为了保证下一Local Search能继续进行,加入repair算子,对解进行修复...假如有一个有限集合E = {1, 2, 3, ……, n}。可行解集合 ? ,(我知道你们想问 ? 是什么,由E所有子集作为元素构成集合。)目标函数 ? ,求目标函数最小以及对应解。...第2行,初始化候选元素集合,这里候选元素指能放进Solution元素(也就是目前Solution里面没有的),比如1,2,……。...(算法随机性) 第8、9行,更新候选元素集合,然后对每个元素进行重新评估计算delta。(算法自适应性体现在这里) 相信经过上面如此详细介绍,大家都懂了吧! ?

    1.8K61

    摄影测量(计算机视觉)中三角化方法

    值得注意单张影像是无法恢复像点三维坐标,至少需要两张影像才能得到像素点真实坐标(这里已知两张影像pose信息) ?...1、两帧三角化 在opencv 中函数triangulatePoints就可根据两帧pose 和内参恢复三维点坐标,cv中三角化两帧且没有权。...0,1]*R[2,2] b[1,0]=t[0,0]*A[1,0]+t[0,1]*A[1,1]+t[0,2]*A[1,2] return A,b 3 、迭代三角化 其做法就是在方程系数加入因子...在实际测量工作中客观条件限制,很难完全避免粗差存在或做到完全同等精度量测.在平差过程中,通常引入权作为比较观测之间相对精度高低指标,并为精度较高观测数据赋予较高权重,这样就可规避有害信息干扰...例如,我们在image matching 匹配时候,会用到ransac(同样稳健估计算法) 剔除outlier,但是当你同名点在多帧上且只有一个时候(比如多帧红绿灯位置测量),ransac

    88820
    领券