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可怕的不是能,而是可能性。
用饺子解释规范正交基和基底变换也太牛了!蒸饺,正交!十颗饺子里面有一枚硬币,充分打乱以后,不去吃,谁也不知道硬币在哪里。观察后又会破坏饺子,我们知道不知道的东西以后,这东西也消失了。
有时候,我们发自己内心地哭泣。这是可爱的。
偶尔换一个地方玩,读书,吃饭,还是超级有意思的。
之后每次吃东西,我都尽量吃光,谨以纪念在这片土地上奋斗的前辈们!
毫不夸张,任何事情,都需要权衡。静态的势场无法保证然任何状态下粒子都会回到最初的稳定位置,所以,必须根据粒子的位置速度等信息,制造一个不断变化着的势场。
只要有大量的可能性,就可以做一个大抽屉组出来,也就是编码。
冷板凳也挺好的,因为没有冷板凳的地方坐着太热了。
看书多了也没啥用,你要问我某些书好不好看,我没看过可能还是不知道,但是你问我哪些书值得一看,我还是能推荐个三五本的。
基于概率收敛,计算次数上来了,期望也就知道了。
我开始不能忍受热了,应该是疲惫了。没有自然采光的地方很暗,又自然采光的地方很烫,这时候云彩、树荫或者冷巷就很重要。
我们一直在寻找最优解,但当我们付诸行动时,最优解就已经变了。所以总是次最优次最优,再闭环校正。硬抠这东西,那就永远变化,永远跟不上,给自己一些容差吧,放过自己好不好?
除了智能算法,有时候问题简单的话,还可以手算,用线性规划。今天学了单纯形。最优解一直在图解的边缘上,迭代后的点也一直是在边界移动,最优解是在角顶点上。当然该有很多种方法,但是学不过来,如果自己能明白一种方法,那就足够了。
套公式嘛,机械,但是对电脑友好,但是人要理解这个,就得费些功夫了,算了,先不用。
但如果面对nm的运输问题该如何办呢?口算的话,迭代法蛮好的,用电脑算,那就套公式,也没什么。
口算真差不多最优。但口算就能得出答案的题目,也只能用来考试了。计算量稍微大一点,那就得用电脑算,设计算法。
更感觉,智能算法是对问题复杂和头脑简单之间的妥协。
过于复杂的问题,只能用只能算发了。但怎样验证跑出来的结果是最优的呢?如果能验证,那也许就不用智能算法了。局部还是用闭环校正吧,先验知识的能力是有限的。
数学计算,有时候也要迁就人的思维,还有钱。有时候,事物会收缩会膨胀,数字也跟着收缩膨胀。
现在多少了解了,学习新的东西是对的,因为新的东西更加复杂,考虑得更多,把之前没有解决的问题解决了,而且,它离最新的待解决问题最近。
黎曼这小子,怎么写东西也是大写大划拉呢?但是它的理论太高深了,根本学不下去,只记得他说,一切都是弯的就可以啦!开个玩笑。
有时候,找灵感要大于蛮干,但有时候就恰恰需要蛮干。
学完数值分析后,觉得一切都可以硬算了。前向差分再后向差分,或者迭代,逐步增加计算精度。高阶方程也很好解的。但咱还是说,牛顿他老人家是真的了不起!
白天折磨自己,晚上才会明白,空调房真舒服。鼠鼠我呀,真的是热死了,大热天出来骑自行车,作死!
不要着急啦!做自己鸭!
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