topics

全部话题 - 话题: 迭代法
1 2 末页 (共2页)
m****r
发帖数: 383
1
发信人: yvonne (秋水), 信区: feeling
标 题: 迭代法求近似根 (转载)
发信站: 饮水思源站 (Sun Jun 21 15:57:06 1998) , 站内信件
闲来无事,随手抽了本书,翻到一页,是迭代法解方程。从理论上说,迭代的次数越多
,根的值就越精确。想起那时的老师非常在意根的精确性,我们只好一边迭代,一边痛惜
失去的玩的时间。
可如今的我们,是否也在犯与当年的老师一样的错误呢?过分追求十全十美,在无穷的
迭代中寻寻觅觅,循环不止。我们的心是一秒能进行亿次计算的奔腾II吗?而转瞬即逝的
又岂只是青春年华?
所以,请你在Do while中加一句Exit吧。我知道这违反了基本的程序设计准则---顺序,
条件,循环。但请你在看到了差不多的解时跳出loop,好吗?
k*********g
发帖数: 791
2
关于学习、教育,我贡献 3 cents:
其实我口袋里不止3分钱的,但时间有限,况且讲多了效率往往反而降低了,所以我就
贡献一些很少被人思考、思辨、争辩过的东西。
cent 1,学得多,忘得也多;除非学到能建立一个“结构”的地步。
很多人革命热情高涨,疯狂地学。殊不知,学习过程是“串行计算机”,而遗忘过程是
个“并行计算机”。学了一大堆东西装在脑袋里,以为就是自己的财富了;可是,头脑
里的东西,会“粒子衰变”的,挡也挡不住;头脑里的东西越多,每隔一段时间衰变转
化成“以太”的也多。
所以,学习最好学到一定的火候,学到建立一个“结构”的地步,这样,就很难衰变了
,好比“质子”、“电子”特别特别稳定。
时间不够的话,干脆少学点,少投资。
cent 2,学习过程不仅仅往“内存”装东西,“硬盘”同样重要。
人的头脑好比“内存”,那些整理出来的可以快速找到信息的笔记、书、计算机文件,
好比“硬盘”;
硬盘是内存的延伸,老早的时候计算机内存不够用,就用硬盘当内存,因为2者没有最
根本的区别,只不过这种东西要比内存慢100倍(但它不会因为断电而消失--这么初级
的科普东西我也说,只是怕碰到capti... 阅读全帖
k*********g
发帖数: 791
3
教育是个大话题,这儿简短地说些“中、美教育的一些很少被人说起的重要东西”;
我们知道,一般来说,好大学的学生读书更用功、更认真。但是,美国3流烂校的本科
生比中国1流大学本科生学习还要认真;这是一个非常普遍的情况却很少有人说起。
中国的教育学了很多,却犯了几个大忌,几个不够重视、或者严重被忽视的东西:
1 我国的教育非常不重视表达能力、交流能力;美国正好相反,美国人特别重视表达
、交流;欧洲、日本的表达交流也远没有美国重视,一个表现是美国人写的书相比较而
言特别清楚、特别能让人看懂。
2 我们常听说美国人数学很烂,中国人数学强;这个非常误导。数学包括2部分,1部
分是“算”,还有1部分是“关系、逻辑”。美国人并不比欧洲人、日本人、中国人重
视逻辑思维训练,美国人的数学教育其实非常失败;但是结果却仍然是,美国人的逻辑
比中国人强1个数量级。
3 中国人学得很多,却很少重视动手能力、想象力,这些不是新鲜事了;中国孩子不
重视理解,死记硬背,这个不是新鲜事了。这儿我要指出的很少被我们重视的一点:中
国孩子很少很少去思考。有人要说我了,这个很新鲜的观点吗? ok,大家知道“理解
”... 阅读全帖
f******t
发帖数: 7283
4
来自主题: JobHunting版 - 发几道今天面的题
呵呵尝试想了一下:
1. 当年上抽象代数的时候,老教授第一堂课上就说,抽代四个重要概念:群、环、模
、域;结果期末考试第一道大题四个小题分别是默写这四个概念的定义。这里俄罗斯老
头问的是其中“环”的定义
2. 黎曼几何......也是当年,上完微分流形那门课之后有一门后继的选修课就是黎曼
几何,我打死都不愿去选。所以不懂......
3. FFT,wiki上有很多不同的implementation
4. 泰勒展开,关键是如何高效准确算高阶导数
5. 特征值和特征向量,假如是在矩阵空间里面的话好办,直接解特征多项式得到特征
值,有了特征值之后解对应的线性方程组得到所属特征子空间的一组基;或者用数值计
算里面那些方法(海森堡矩阵、QR分解等等);假如是对抽象的算子求特征值、向量,
可以用迭代法(Krylov space、Lanczos之类的那些),当然迭代法也适用于矩阵的情形
6. 解线性系统是数值代数里最终极的目的,数不尽的解法,不过大致分为这2类:直接
求解(高斯消去、QR分解等等);迭代求解(把AX=B转化为求min ||(AX-B)||这类形式
,等价于解一个优化问题)
i*********7
发帖数: 348
5
来自主题: JobHunting版 - onsite后收到A家的拒信,面经。
我当时一听这道题目,心头一喜,眉头深锁,然后过了一会儿,我说:我猜,能用牛顿
迭代法吧?
她说:不让你用牛顿迭代法呢。任何数学上tricky的方法都不让你用呢。
i*********7
发帖数: 348
6
来自主题: JobHunting版 - onsite后收到A家的拒信,面经。
我当时一听这道题目,心头一喜,眉头深锁,然后过了一会儿,我说:我猜,能用牛顿
迭代法吧?
她说:不让你用牛顿迭代法呢。任何数学上tricky的方法都不让你用呢。
T*******I
发帖数: 5138
7
来自主题: Statistics版 - 关于样本空间,欢迎大家前来讨论
我想,就不必抄了吧。何况wiki上也有,google一下就可以了。
借此机会我想说的是,我并非要全盘颠覆目前的概率论,只是希望对其中的几个概念的
内涵略作调整,因为它们实在是不好理解。如果将概率空间的概念建立在Kolmogorov的
“样本空间”之上,这是很难令人理解的,因为那不是一个样本本身,而是一个尺度空
间,而所谓的尺度不过是一个测量工具(请原谅我在此问题上近乎直观的认知水准离纯
数学的高度抽象要求相去甚远)而已,其上是没有任何样本点的,从而也就不可能将概
率空间建立在其上。随机事件的发生概率是由样本点的实测分布推断出来的(也就是说
是从经验事实归纳出来的),而不是根据尺度空间本身的结构设计定义出来的(也就是
说不是在理论假设的基础上解构出来的)。
我所做的一切仅仅是试图将概率论中几个最基本、最原始因而也就是最有用的概念引入
到一般统计学中,以便使得任何非数学背景的人能够从简单的逻辑上理解统计学及其方
法论的哲学意义。我可能不成功,但我愿意试一试自己的能力。所以,权且让我做了再
说。
我有幸在1998年的三月底在武汉大学的数学系聆听了陈希孺院士关于统计学的历史、现
状和未来的讲座... 阅读全帖
z****e
发帖数: 54598
8
来自主题: Military版 - 美国有一点做得非常好!
来来来,卡亚可桑,这是大师的挑战贴,麻烦你点评一下
发信人: TNEGIETNI (lovewisdom), 信区: Statistics
标 题: 如果你不是孬种数学背景出来搞统计的,请接受挑战
发信站: BBS 未名空间站 (Fri May 13 12:13:47 2011, 美东)
这几天版上总有人找我茬。相信他们无一不是数学背景出来搞统计的。他们以为自己掌
握了一点数学技能就在统计学里自命不凡。如果他们不是孬种,就请接受我的以下挑战
,并回答我在最后提出的简单问题。回答不了的,或不敢回答的,就请他/她滚回数学里
去讨饭吃,别仗着自己那份高深莫测的数学理论继续在统计学里胡说八道。为了不再继
续为版上添乱,我想请seattleren, ningyan, kaleege,marole(haha),NYHuan(无敌小
欢)以及Jasonlin (legendary)等人接受我的挑战。当然,这份被邀请者名单是开放的,
我将根据版上的动态随时更新。我也欢迎任何人参与严肃的讨论。不能说出个一二三四
的,就请自动回避,免得自讨没趣(我想对pp65说的是,我对你感到抱歉,因为本段最
后的话对... 阅读全帖
M***D
发帖数: 117
9
此人对科尔很不满,从新计算,给的数字是2158万
——————————————————————————————
“大跃进”引起的人口变动
李成瑞
[新观察]·文库版·大饥荒档案 www.ChinaFamine.org 转载时请注明作(译)者及出处
提 要
关于“大跃进”引起的非正常死亡人口究竟有多少,由于当时的
户口登记数中有不少遗漏,而且其中包括正常死亡人口,故而难以作
出回答。 1982年全国人口普查资料和同年国家计划生育委员会的1‰
生育率抽样调查资料公布后,美国著名人口学家科尔教授利用这些资
料进行了反复研究,在1984年出版了《从1952年到1982年中国人口的
急剧变化》一书,其中估算我国1958至1963年超线性死亡 (非正常死
亡) 人口约为2700万(2680万)。我国西安交通大学人口研究所所长蒋
正华教授经过反复研究,在1986年撰写的《中国人口动态估计的方法
与结果》的专论和有关著作中,估算1958至1963年建国非正常死亡人
口约为1700万(1697万)。本文着重对以上两位学者的研究结果作了较
为详细的介绍和比较研究。笔者在研究中发现科尔计算的个别重要数
字与... 阅读全帖
s*****V
发帖数: 21731
10
这本质上就是牛顿迭代法吧
g****t
发帖数: 31659
11
我的意思就是这个阿.
你要比算法快慢,码工真的不见得比数学家弱.
但很多算法不见得有很重要的数学意义.
所以拿这个算法出来推论黎曼是个数学神人,属于misleading.
什么领先多少多少年,blabla,都是misleading.

这本质上就是牛顿迭代法吧
v**o
发帖数: 4956
12
来自主题: Military版 - 朋友工厂那边有一堆生产数据
干你这种活不叫算法工程师
算法指的是用数值计算求解数学问题的技术,比如,牛顿迭代法,蒙特卡洛法
你要找的是业务模型分析师,会干的不可能便宜。高校老师纸上谈兵的,没用
z*****i
发帖数: 1
13
打个比方,如果宇宙寿命是一百年的话,我们现在所处的宇宙,才只是三个多月大的婴
儿。
宇宙从诞生到消亡,叫做一劫,大约等于四万亿个地球年。每一劫,都会有千佛出世,
每一位佛陀从出世到寂灭,大约有四十亿年。我们现在所处的这一劫,叫做贤劫,已经
有四位佛陀出世了,分别是惧留孙佛,拘那含佛,迦叶佛,和释迦牟尼佛。前三位佛
陀已经寂灭了,现在的佛陀是释迦牟尼佛,才刚刚过完18亿岁生日,再过22亿年才会寂
灭。释迦牟尼佛寂灭后,接替他的是弥勒佛。
我们所处的这一劫之前的那一劫,也就是宇宙大爆炸之前的那个宇宙,叫庄严劫。庄严
劫最后的三位佛陀是毗婆尸佛、尸弃佛、和毗舍婆佛。科学家通过牛顿迭代法,可以推
算出这三位佛陀之前的无数位佛陀。跟计算圆周率一样,可以推算出无穷多位,在此就
不一一列举了。有兴趣的同学,可以拿张草稿纸,自己推算推算。
w*******2
发帖数: 2199
14
你不如说牛顿迭代法也是统计得了
lol

发帖数: 1
15
正想说,看来 梯度下降,牛顿法 统统都是统计
壮哉我大统计


: 你不如说牛顿迭代法也是统计得了

: lol

o****p
发帖数: 9785
16
刷题这东西至少得会迭代法做preorder吧?
s***h
发帖数: 487
17
伊说的是 stack-based implementation of graph traversal, instead of recursive
function call based implementation。
工程上大尺度大深度的 graph/tree traversal,如果需要一定 high performance
computation 的要求的话,都是 stack-based 的 implementation,而不是 recursive
call。


: 刷题这东西至少得会迭代法做preorder吧?

z*********8
发帖数: 2070
18
来自主题: JobHunting版 - 问个问题 求sqrt
为什么不用迭代法呢?
看看游戏Quake里面的算法吧:
float SquareRootFloat(float number) {
long i;
float x, y;
const float f = 1.5F;
x = number * 0.5F;
y = number;
i = * ( long * ) &y;
i = 0x5f3759df - ( i >> 1 );
y = * ( float * ) &i;
y = y * ( f - ( x * y * y ) );
y = y * ( f - ( x * y * y ) );
return number * y;
}
j**l
发帖数: 2911
19
来自主题: JobHunting版 - 不要在长老级难题上花太多时间
这些难题要么涉及不容易找到状态转移方程的DP,要么需要想到很巧妙的trick,要么
涉及trie, suffix tree等一些高级的数据结构,不准备的话现场短时间确实很难做出来。
但是这些题只是锦上添花,而且这些题的变体无穷无尽,你不能保证在有限的复习时间中把它们全部都背下来。所以,关键是总结出它们的思想方法而不是背诵题目本身。
就好比高考数学,压轴的大题能做出来最好,但是前面的容易题和中等题,绝对是拿分
的重点。又好比欧洲足球联赛,联赛冠军经常在小四强联赛中拿分不多,但对中下游的
球队几乎不会翻船,总是一场又一场的全取三分。利物浦双杀曼联又如何,平局太多还
是让曼联拿走了冠军。
面试官不问难题不等于不能考察你的能力了,甚至可能要求更苛刻。比如求x的n次方,
能想到利用二进制数得到log(N)的方法么,能想到结合矩阵把结论推广到求菲波纳切数
列么?比如统计句子中单词的个数,能想到只用一重循环的检测脉冲技巧么?再比如求
n的阶乘,能同时想到迭代法,递归法,尾递归法,动态规划法么?能很好的解决
overflow问题么?能否实现大数阶乘么?能否想到如何求出结尾的0的个数么?能否想
到如何求
N*D
发帖数: 3641
20
来自主题: JobHunting版 - 不要在长老级难题上花太多时间
顶,说出了俺的肺腑之言啊

这些难题要么涉及不容易找到状态转移方程的DP,要么需要想到很巧妙的trick,要么
涉及trie, suffix tree等一些高级的数据结构,不准备的话现场短时间确实很难做出
来。
但是这些题只是锦上添花,而且这些题的变体无穷无尽,你不能保证在有限的复习时间
中把它们全部都背下来。所以,关键是总结出它们的思想方法而不是背诵题目本身。
就好比高考数学,压轴的大题能做出来最好,但是前面的容易题和中等题,绝对是拿分
的重点。又好比欧洲足球联赛,联赛冠军经常在小四强联赛中拿分不多,但对中下游的
球队几乎不会翻船,总是一场又一场的全取三分。利物浦双杀曼联又如何,平局太多还
是让曼联拿走了冠军。
面试官不问难题不等于不能考察你的能力了,甚至可能要求更苛刻。比如求x的n次方,
能想到利用二进制数得到log(N)的方法么,能想到结合矩阵把结论推广到求菲波纳切数
列么?比如统计句子中单词的个数,能想到只用一重循环的检测脉冲技巧么?再比如求
n的阶乘,能同时想到迭代法,递归法,尾递归法,动态规划法么?能很好的解决
overflow问题么?能否实现大数阶乘么?能否想到如何求出结
f*******t
发帖数: 7549
21
牛顿迭代法,任取一a,然后不断a = (a + n/a)/2循环,直到某个精度。
double sqrt(int n)
{
if(n <= 0)
return 0;

double ans = (double)n / 2.0;
int round = 0;
const double epsilon = 0.00001;
while(true) {
round++;
ans = (ans + (double)n / ans) / 2;
double diff = ans * ans - (double)n;
if(diff < 0)
diff = -diff;
if(diff < epsilon)
break;
}

printf("Calculated %d rounds\n", round);

return ans;
}
w****x
发帖数: 2483
22
迭代法:
//Find the nth number which is composed by factor 2, 3 and 5
void PrintSerials(int n)
{
assert(n > 0);
vector vec;
vec.push_back(1);
int nI2 = 0;
int nI3 = 0;
int nI5 = 0;
int nCount = 1;
while(nCount < n)
{
int nTmp2 = vec[nI2]*2;
int nTmp3 = vec[nI3]*3;
int nTmp5 = vec[nI5]*5;
int nMin = min(min(nTmp2, nTmp3), nTmp5);
if (vec.back() != nMin)
{
vec.push_back(nMin);
nCount++;
... 阅读全帖
i*********7
发帖数: 348
23
来自主题: JobHunting版 - onsite后收到A家的拒信,面经。
第一个面试官:经典题,单词游戏,就是给你一个head,转成tail,一次只能变一个字
母,但是变出来的都是valid word。
例子:head->heal->teal->tell->tall->tail
给你一个input和target,判断input能不能到达target。
说算法复杂度。
第二个面试官:HR。设计一个scroller,能够实时更新涨幅最高和跌幅最大的5支股票
。不仅仅是OOD,还要包括流程设计,考虑server和database的传输等。
第三个面试官:求平方根。不能用牛顿迭代法。
第四个面试官:写二叉树的结构体,要求装载的数据可以是任意类型。然后写出
preorder遍历的递归版本,非递归版本,非递归并且空间是O(1)的版本。(就是不用堆
栈)
第五个面试官:估计就死在这里了。首先,让我讲述程序在跑的时候,compiler里面的
栈的具体运作是怎样的?
忘了说了,这题还有一个follow up:
如果让你设计编译器的栈,你怎么设计?
第二,先写一个mergesort。
然后问你算法复杂度,但是有条件:假如你每访问一个整型数的算法复杂度为o(a),总
的算法复杂度... 阅读全帖
H***e
发帖数: 476
24
来自主题: JobHunting版 - onsite后收到A家的拒信,面经。
interesting; "不能用牛顿迭代法"
why?
i*********7
发帖数: 348
25
来自主题: JobHunting版 - onsite后收到A家的拒信,面经。
我的意思是面经里面大多人提到这个问题的时候都会提到牛顿迭代法。。
i*********7
发帖数: 348
26
来自主题: JobHunting版 - onsite后收到A家的拒信,面经。
第一个面试官:经典题,单词游戏,就是给你一个head,转成tail,一次只能变一个字
母,但是变出来的都是valid word。
例子:head->heal->teal->tell->tall->tail
给你一个input和target,判断input能不能到达target。
说算法复杂度。
第二个面试官:HR。设计一个scroller,能够实时更新涨幅最高和跌幅最大的5支股票
。不仅仅是OOD,还要包括流程设计,考虑server和database的传输等。
第三个面试官:求平方根。不能用牛顿迭代法。
第四个面试官:写二叉树的结构体,要求装载的数据可以是任意类型。然后写出
preorder遍历的递归版本,非递归版本,非递归并且空间是O(1)的版本。(就是不用堆
栈)
第五个面试官:估计就死在这里了。首先,让我讲述程序在跑的时候,compiler里面的
栈的具体运作是怎样的?
忘了说了,这题还有一个follow up:
如果让你设计编译器的栈,你怎么设计?
第二,先写一个mergesort。
然后问你算法复杂度,但是有条件:假如你每访问一个整型数的算法复杂度为o(a),总
的算法复杂度... 阅读全帖
H***e
发帖数: 476
27
来自主题: JobHunting版 - onsite后收到A家的拒信,面经。
interesting; "不能用牛顿迭代法"
why?
i*********7
发帖数: 348
28
来自主题: JobHunting版 - onsite后收到A家的拒信,面经。
我的意思是面经里面大多人提到这个问题的时候都会提到牛顿迭代法。。
t****a
发帖数: 1212
29
1、最简单办法是穷举, choose(m, n),但计算量太大
2、改进的办法是搜索,也就是给出coin集合的情况下,搜索另一个更好的coin集合。
可以一步步去搜索,前提是本题的解要满足局部最优解=全局最优解的条件(我还不会
证明这一点)。这个方法的计算复杂度已经大大低于1
3、更好的的办法是迭代法,通过n-1个coin的解来算n个coin的解
4、可能存在某个解析的方法(比如写出方程式,求偏导数=0,解方程组)一步计算出
所有的coin取值。方程组可以写出,但由于存在coin的取值全部为正整数的约束条件,
偏倒数=0无法得到正整数解。
呼唤高人来给出3、4的解法。
----------------------------------------
推不出策略3的解,所以我去尝试策略2:
首先要猜一个不错的初始取值,
然后在它的基础上进行搜索。
我猜的解是:
C_n = (M^(n-1))^(1/n)
C_{n-1} = (M^(n-2))^(1/(n-1))
...
C_1 = (C_2^0)^1 = 1
clojure code如下 (不包含搜索的部分)
(use 'clojure... 阅读全帖
c******3
发帖数: 60
30
来自主题: JobHunting版 - 刚面的,发一个google新题
这个复杂度太高。用LZ的迭代法是不错的选择
c******3
发帖数: 60
31
来自主题: JobHunting版 - 刚面的,发一个google新题
这个复杂度太高。用LZ的迭代法是不错的选择
m*********g
发帖数: 170
32
来自主题: JobHunting版 - Sqrt(X) 的time complexity 是多少呢
如果我没有记错,牛顿迭代法好像每做一次其精度增加一倍。
fatalme的log(1/\epsilon)对不对我不知道,不过似乎应该跟精度有关。
My 2 cents.
d*******y
发帖数: 27
33
来自主题: JobHunting版 - Sqrt(X) 的time complexity 是多少呢
牛顿迭代法的时间复杂度很不好算,可以看看这个http://en.citizendium.org/wiki/Newton%27s_method#Computational_complexity
binary search应该是O(log n e)吧,n是待求数字,e是精度。不是很确定。
写了一下这两个程序:
public class FloatSqrt {
public static double error = 0.000001;
public static double getFloatSqrt(double x) {
if (x <= 0) {
return -1;
}
double y = x;
double z;
while (true) {
z = (y + x / y) / 2;
if (Math.abs(z - y) < error) {
break;
} else {
y = z;
}
}
return y;
}... 阅读全帖
w********s
发帖数: 214
34
来自主题: JobHunting版 - 我也发个F家面试流水账。
想问下LZ或者其他牛人那个sqrt题目。如果用牛顿迭代法的话代码就非常简单了但是不
是很容易解释。用二分法的话反而代码要复杂很多还有很多情况要考虑。这种情况下大
家会怎么答呢?
j*****0
发帖数: 15
35
来自主题: JobHunting版 - 我也发个F家面试流水账。

我想说我就是写了一个简单的二分。
感觉牛顿迭代法吧,万一面试官不知道这个就惨了,一时半会确实很难解释。
你说有很多情况要考虑是指哪些情况啊?负数?
w********s
发帖数: 214
36
来自主题: JobHunting版 - 我也发个F家面试流水账。
想问下LZ或者其他牛人那个sqrt题目。如果用牛顿迭代法的话代码就非常简单了但是不
是很容易解释。用二分法的话反而代码要复杂很多还有很多情况要考虑。这种情况下大
家会怎么答呢?
j*****0
发帖数: 15
37
来自主题: JobHunting版 - 我也发个F家面试流水账。

我想说我就是写了一个简单的二分。
感觉牛顿迭代法吧,万一面试官不知道这个就惨了,一时半会确实很难解释。
你说有很多情况要考虑是指哪些情况啊?负数?
Q****a
发帖数: 296
38
来自主题: JobHunting版 - java Math.sqrt 的精度是?
我用牛顿迭代法和二分法都试过, precision 最小能设成 1e-15 (或者9e-16),再
小(比如1e-16) 就死循环了 = =
可是我用precision = 1e-15做,返回结果比java里面Math.sqrt() 精度少一位 (比如
sqrt(2.0) 我return 1.414213562373095, 而java math return 1.
4142135623730951)。
请问大牛Math。sqrt怎么能精度多一位的?
g******7
发帖数: 1532
39
听着象迭代法,咔咔.

tax
j****i
发帖数: 68152
40
来自主题: Living版 - 第一次买房,Offer Accepted...
你是文科生?牛顿迭代法才能得到近似最优解。
d**********h
发帖数: 2795
41
来自主题: Parenting版 - 数学教育 一家之言 番外篇
我娃小学三年级上学期学了类似方法:一个班男女共A人,男比女多B,问男女个多少?
当然娃的数学题里是“数字”,不是“代数”,因为没有方程概念。
解题过程就是猜,迭代,期待收敛
这就是典型的“呆仗”,考试一百分,肯定答对八十以上,其他二十或是不会或是没时
间完成了。很显然,这个方法的收敛速度是不可控的,在此能不能“以奇胜”就看水平
了(娃的水平和课外强化的水平)。
即使不能达到自我推导方程的聪慧,也要思考一下如何快速收敛,比如二分法,或者外
推内推估算。
打呆仗的一般都是偏向“缺乏想象力,害怕失败,好奇心不足,安于现状”,通常没有
明显短板,解决现实生活中考试中的百分之八十,九十的问题,剩下的就交给上帝了,
这样也不错。
真正惊才艳艳的是乔布斯,韩信这样的天才,大名鼎鼎的one more thing,当然一般不
指望
回到孩子,除了“以正合”之外,也要鼓励他们跳出来想,创新找取巧的办法。
回到这个数学题,就是要找规律,锻炼总结和抽象。迭代法培养的是潮水兄的人肉计算
器,抽象思维才是数学的节奏。
这个也是教育学习中的一个关键:实物和抽象如何交替前进
l******i
发帖数: 1404
42
楼主你一直很好奇,数学能不能预测,怎么预测。今天有点时间,我就随便说说我知道
的一些吧:
对于某一只股票或者大盘的研究,目的都是试图从随机中抽出deterministic的部分。
1. 最原始的预测就是大家所说的TA,其实就是不停地手工描点划线,试图从随机中抽
出deterministic的部分。
2. 高级点的用基本统计方法来预测,。于是上时间序列,建立对应的time series模型
例如ARIMA或者GARCH,其中GARCH用的比较多因为不仅可以预测价格还可以预测
volatility。
但时间序列是假设股票的随机曲线仅与时间相关,局限性比较大。假设:如果股票A的
daily return不仅依赖于时间,还依赖于股票B的daily return和黄金的daily return
。并且这种依赖关系是非线性的。这样就要引出SPDE了。
3. 再高级点的,就是SPDE,根据各自的关系建立一个随机偏微分方程甚至方程组,
方程只是一个general模型,例如uup涨SPY跌,但具体关系系数系数是要通过现实里面
其他股票的价格反向求出的。例如option的implied volatilit... 阅读全帖
f**l
发帖数: 2041
43
来自主题: NCAA版 - 1869年的哈佛入学考试
可以用Newton迭代法解任何一个数的三次方或者开平方。如果精度要求不高,手算还是
挺容易的。不过作为入学考试,牛顿法还是太超前了。

发帖数: 1
44
来自主题: TexasHoldem版 - 一对一无限德州也被AI攻克喽
攻克了,也说明不了问题。
毕竟电脑的运算能力,存储能力,人都是无法比拟的。
对于check/fold这种简单的功能,人应该不输给电脑。
但是对各种下注量的EV计算,人最多也就是猜个差不离,怎么都无法和电脑抗衡。所以
涉及over bet时,各种下注尺寸,人无法和电脑抗衡。
我觉得挺正常的。而且电脑程式是很多扑克选手提供思路(,即便是最好的选手也无法
同时吸收那么多经验),电脑专家再事后将其模型化,再用迭代法给出balance打法,
再利用选手在比赛中的不平衡去打击对手的薄弱点,人应该是打不赢的。
t**d
发帖数: 6474
45
搬到北方后我发现种菜会有点小麻烦,就是霜冻问题。有些菜,比如西红柿黄瓜茄子等
夏菜,如果种的太早碰上霜冻,就会前功尽弃;如果种的太晚又会影响收成。有个解决
的办法是先在花盆里育苗,等过了霜期再移栽到菜地里。育苗在车库里即可,苗出来后
,白天搬到室外,晚上如果没霜就可以留在室外,有霜就搬回车库。
问题是怎么知道啥时候下霜呢。天气预报一般预报最低最高温度,但是你如果按照天气
预报的温度来指导种菜,就会犯大错。我就被天气预报害过。按说气温最低温如果高于
摄氏零度,就应该不会有霜冻,因为水结冰要在零度以下么,可是事实上根本不对,我
发现霜冻可以发生在零上好几度的时候。这个问题困惑了我一段时间。这个问题如果不
搞清楚,对于种菜是个大问题。
通过调查研究,我发现天气预报预报的温度是地面附近空气的温度,标准是把温度计放
到百叶箱中测到的空气温度。知道了这个后,我明白了霜冻为何会在气温高于零度的时
候发生。用物理学知识就可以预报霜冻。
坐过飞机的人都知道,飞机飞到高空后机外是非常冷的,不管是冬天还是夏天。为此我
专门买了一个红外温度计,用来测天空的温度。在春末夏初,不管白天还是晚上,测量
到的晴朗天空... 阅读全帖
n****o
发帖数: 2276
46
来自主题: LeisureTime版 - 哲学的慰藉
买肉时选肉,不好吃,下次选其他的,笨人一般用迭代法。有时候也会diverge。
T******n
发帖数: 3180
47
来自主题: LeisureTime版 - 哲学的慰藉
那你别迭代法糟蹋好肉了
我等会儿还有下水给你
n****o
发帖数: 2276
48
来自主题: LeisureTime版 - 哲学的慰藉
肉都是给人糟蹋的。
迭代法还是很讲究初始值的,我不要你的下水。
l***a
发帖数: 12410
49
【 以下文字转载自 Statistics 讨论区 】
发信人: TNEGIETNI (lovewisdom), 信区: Statistics
标 题: 如果你不是孬种数学背景的统计学家,请接受挑战
发信站: BBS 未名空间站 (Fri May 13 12:13:47 2011, 美东)
这几天版上总有人找我茬。相信他们无一不是数学背景出来搞统计的。他们以为自己掌
握了一点数学技能就在统计学里自命不凡。如果他们不是孬种,就请接受我的以下挑战
,并回答我在最后提出的简单问题。回答不了的,或不敢回答的,就请他/她滚回数学里
去讨饭吃,别仗着自己那份高深莫测的数学理论继续在统计学里胡说八道。为了不再继
续为版上添乱,我想请seattleren, ningyan, kaleege等人接受我的挑战。当然,我也欢
迎任何人参与严肃的讨论。不能说出个一二三四的,就请自动回避,免得自讨没趣(我
想对pp65说的是,我对你感到抱歉,因为本段最后的话对你来说说得太晚了)。
给定一个两分法的样本(假定X是自变量而Y是因变量,两段都是简单线性模型,且临界
点是在X上)。现行算法及分段模型组的基本表述如下:
... 阅读全帖
X*U
发帖数: 5518
50
来自主题: PhotoGear版 - 临界回归模型的连续性 (转载)
【 以下文字转载自 Statistics 讨论区 】
发信人: TNEGIETNI (lovewisdom), 信区: Statistics
标 题: 临界回归模型的连续性
发信站: BBS 未名空间站 (Sat May 14 19:04:31 2011, 美东)
Continuity of Threshold Regression Model
我做了一个图来说明统计学中分段回归模型的连续性与数学中分段函数的连续性的区别。
说明一下:图中的临界点被假设并估计在X上(Threshold on X),它是在全样本空间
里进行迭代搜索(即每假设X的一个随机实测点为可能的临界点时就得到一对分段模型
,当样本量为n时,就有n对随机临界模型,每对临界模型都有一个合并的预测残差的
期望估计量)的基础上以分段模型的合并残差期望对全域模型的残差期望的相对改变为
权重而计算出来的X上的一个加权期望。所以,两个分段模型间不是exactly连
接在一起的。
我的问题是,这两个分段模型间是连续的还是离断的?为什么?(问题上站几个小时了
也没人愿意回答。还是让我自己回答好了:从统计的随机变异角度看,我们没法假设... 阅读全帖
1 2 末页 (共2页)