第十八章 蒙特卡洛的推导(二合一章节)(2/5)

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  “还凑合吧,王教授提了一个问题,如果我的解答够好的话,应该有希望。”

  “是坐在正中间的王建业王教授吧,这人真厉害,我们刚才也在说这个老师,我们组上去刚讲了三分钟,就让对方挑出了三个计算错误和五个逻辑错误,太变态了。”

  “你们组算好的了,我们组建模用的算法从一开始就选错了,论文描述的全是主层次分析,结果后面用的方法是因子分析,而且还是全文最基础的第一小问。被评委全盘否了,估计国一无望了。”

  “别说你国一无望,所有被教授问过的队伍,都感觉自己国一无望,但是这只是省级答辩,应该不会刷那么多队伍、”

  “我听别的省的同学说,他们赛区的答辩都特别的水,答辩只要能够证明论文是自己写的就行,根本没有像咱们一样刻意刁难选手。”

  方舟注意到,这群学霸虽然嘴上说着国一无望,但脸上都洋溢着对自己论文的无比自信。

  可能这就是学婊吧。

  聊了一会儿,感觉没什么意思。

  方舟坐到窗边,拿着借来的书,一本本翻了下去。

  虽然这些书自己也上学期曾在图书中粗略记忆过,但再次拿起时,依旧有全新的不一样的感受。

  经过了一个暑假的磨练,自己在数学和计算机领域上的水平在不断的提高。

  以一个大学生的视角,回过头来看高中生的难点试题。

  自己在第一次看书的时候也曾对其中的知识有个大概的印象。

  但是以高水平的视角,来看低水平时,自己对这些难点的设置有了一个完整的脉络。

  就仿佛第一次接触的时候,自己只是大概记下了知识大树的主要躯干,第二次和第三次阅读,自己对大树躯干的延伸有了如指掌,清楚的知道了每一片树叶的存在。

  再次将目光集中于蒙特卡洛随机算法的时候,眼前的算法在方舟的脑海里不断剖析,变成了基本算术的组合,每一个代数和变换都有了其对应的意义。

  因此,蒙特卡洛算法的限制自然也一目了然。

  因为是随机算法,每一步迭代时候,就会产生一轮误差,而蒙特卡洛算法本身因为其结构就决定了它需要大量的样本容量的迭代。

  这样一代代误差迭代,就会导致结果的失真。

  解决这个方法也并不困难,增加样本原始容量并减少迭代次数,或是在每一次迭代之后加一次修正,但是这又很考研编程人和建模人的水平。

  方舟看着纸上的数学表达式,准备将其进一步挖掘。

  智能算法虽然出道较晚,但是它的进化次数却足够多。

  很多人一直在使用算法最原始的版本,但殊不知世界上的众多爱好者们从不吝惜探索智能算法的欲望。

  在国内外论坛上,都能找到许多智能算法的推导和变种,只不过其中的真假就无从得知了。

 

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