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CK方程
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CK方程
上文中,“到时间n为止进入任意一个特定的状态集合”应理解为“在时间n及之前进入的都算”. 只要进入了该状态集合,之后是否离开已经不重要了.这个可类比于“先赢若干局”的赌徒问题:即使在赢得若干局后继续赌满至最大可能局数,不影响输赢概率计算.进入状态集合就类比于已提前赢得赌局. 互通(和状态类?)的判断可以通过状态转移图看出来.什么是状态转移图?恩,就是类似状态机的状态转移图. 上文中“恰好在状态i停留n个时间周期”是指进入状态i的次数为n(包括开始的那次),而不是“连续停留n个时间周期”.由于从状…
【彩票】彩票预测算法(一):离散型马尔可夫链模型C#实现
前言:彩票是一个坑,千万不要往里面跳.任何预测彩票的方法都不可能100%,都只能说比你盲目去买要多那么一些机会而已. 已经3个月没写博客了,因为业余时间一直在研究彩票,发现还是有很多乐趣,偶尔买买,娱乐一下.本文的目的是向大家分享一个经典的数学预测算法的思路以及代码.对于这个马尔可夫链模型,我本人以前也只是听说过,研究不深,如有错误,还请赐教,互相学习. 1.马尔可夫链预测模型介绍 马尔可夫链是一个能够用数学方法就能解释自然变化的一般规律模型,它是由著名的俄国数学家马尔科夫在1910年左右提出的…
【年终分享】彩票数据预测算法(一):离散型马尔可夫链模型实现【附C#代码】
原文:[年终分享]彩票数据预测算法(一):离散型马尔可夫链模型实现[附C#代码] 前言:彩票是一个坑,千万不要往里面跳.任何预测彩票的方法都不可能100%,都只能说比你盲目去买要多那么一些机会而已. 已经3个月没写博客了,因为业余时间一直在研究彩票,发现还是有很多乐趣,偶尔买买,娱乐一下.本文的目的是向大家分享一个经典的数学预测算法的思路以及代码.对于这个马尔可夫链模型,我本人以前也只是听说过,研究不深,如有错误,还请赐教,互相学习. 1.马尔可夫链预测模型介绍[1] 马尔可夫链是一个能够用数学…
2321. 【NOIP普及组T1】方程
2321. [NOIP普及组T1]方程 时间限制: 1000 ms 空间限制: 262144 KB 题目描述…
【统计学习】SVM之超平面方程来源
摘要 本文主要说明SVM中用到的超平面方程是怎么来的,以及各个符号的物理意义,怎么算空间上某点到该平面的距离. 正文 < 统计学习方法>一书给出如下说明: 首先说明我对超平面的理解: 在三维坐标系里,XoY平面把三维坐标系"分割"成两个空间,这个分割平面引申到一维,二维,四维空间-来,他就是一个超平面.一维里是一个点分割空间,二维里是条线,3维刚好是个平面,4维的用几何已经无法表示了,但是我们赋予这个分割的东西为超平面,就比较形象了. 对于这个分离超平面方程时怎么来的,书中…
[BZOJ3751][NOIP2014] 解方程
Description 已知多项式方程:a0+a1*x+a2*x^2+...+an*x^n=0 求这个方程在[1,m]内的整数解(n和m均为正整数). Input 第一行包含2个整数n.m,每两个整数之间用一个空格隔开. 接下来的n+1行每行包含一个整数,依次为a0,a1,a2,...,an. Output 第一行输出方程在[1,m]内的整数解的个数. 接下来每行一个整数,按照从小到大的顺序依次输出方程在[1,m]内的一个整数解. Sample Input 2 10 2 -3 1 Sam…
vijos P1915 解方程 加强版
背景 B酱为NOIP 2014出了一道有趣的题目, 可是在NOIP现场, B酱发现数据规模给错了, 他很伤心, 哭得很可怜..... 为了安慰可怜的B酱, vijos刻意挂出来了真实的题目! 描述 已知多项式方程: $$a_0+a_1x+a_2x^2+...+a_nx^n=0$$ 求这个方程在[1, m]内的整数解(n 和 m 均为正整数). 输入格式 输入共 n+2 行. 第一行包含 2 个整数 n.m,每两个整数之间用一个空格隔开. 接下来的 n+1 行每行包含一个整数,依次为$a_0,a_…
NOIP2014 uoj20解方程 数论(同余)
又是数论题 Q&A Q:你TM做数论上瘾了吗 A:没办法我数论太差了,得多练(shui)啊 题意 题目描述 已知多项式方程: a0+a1x+a2x^2+..+anx^n=0 求这个方程在[1, m ] 内的整数解(n 和m 均为正整数) 输入输出格式 输入格式: 输入文件名为equation .in. 输入共n + 2 行. 第一行包含2 个整数n .m ,每两个整数之间用一个空格隔开. 接下来的n+1 行每行包含一个整数,依次为a0,a1,a2..an 输出格式: 输出文件名为equation…
SPSS数据分析—广义估计方程
广义线性模型虽然很大程度上拓展了线性模型的应用范围,但是其还是有一些限制条件的,比如因变量要求独立,如果碰到重复测 量数据这种因变量不独立的情况,广义线性模型就不再适用了,此时我们需要使用的是广义估计方程. 广义估计方程最主要的工作是为每个观察对象单独指定一个作业相关矩阵,从而解决了因变量不独立的问题. 下面看一个例子还是用之前重复测量数据的例子,我们用广义估计方程进行拟合 分析—广义线性模型—广义估计方程 前面我们选择的作业矩阵为默认的独立无相关,也就是认为该数据的因变量之间是不相关的,这和实…
Picard 法求方程根
要点: 首先对于任何方程 :f(x)=0 ,可以转换成 f(x)+x-x => f(x)+x=x; 取g(x)=f(x)+x; 那么 新方程g(x)=x 的解即是 f(x)=0的解,即g(x)-x=0 成立时有 f(x)+x-x=0 现在研究g(x)=x 的解,该方程的解对应 函数 y=g(x) 与 函数y=x的交点(x1,y1)的x坐标即x1. 函数y=x 是对称直线,上面的的任意点(xa,ya)有xa=ya. picard 方法的具体过程是,选任意x=x0(当然实际上是有条件的,见教程例9…