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2024-10-31 21:52
admin一、随机梯度算法？
clc;
clear;
FF=0.4;
sigma1 = 0.1; %
PlotLength =10;
L=100;
length1 = L + 20;
%----- Compute the noise-to-signal ratio--------------------------
na=2;nb=8;nd=1;
n=5;
a=[0.2,-0.2,0.3,0.5,0.17];
par0=[a]';
p0=1000000;r=1;
PP = eye(n)*p0;
par1=ones(n,1)/p0;
%----Generate the input-output data-----------------------------------------
rand('state',1); randn('state',0);
u=(rand(length1,1))*sqrt(1);
v=randn(length1,1)*sigma1;
y = ones(length1,1)/p0;
haty=zeros(length1,1)/p0;
for k=4:(length1)
y(k)=par0(1)*y(k-1)+par0(2)*y(k-2)+par0(3)*y(k-3)+par0(4)*u(k-1)+par0(5)*u(k-2)+v(k);
end
%----DR-M-SG------Generating data---------------------------------------
jj=0;j2=0;
r=0;
for t=4+1:length1
jj=jj+1;
varphi=[y(t-1);y(t-2);y(t-3);u(t-1);u(t-2)];
r=varphi'*varphi;
par1=par1+varphi*(y(t)-varphi'*par1)/r;
delta=norm(par1-par0)/norm(par0);
ls2(jj,:)=[jj, par1', delta];
if ((jj==10)|(jj==20)|(mod(jj,20)==0))|(jj==100)
j2 = j2+1;
ls_20(j2,:)=[jj, par1', delta*100];
end
ls_20(j2+1,:)=[0, par0', 0];
end
fprintf('\n %s \n','$k$ & $a_1$ & $a_2$ & $a_3$ & $b_1$&$b_2$ & $\delta\ (\%)$ \\');
fprintf('%4d & %10.5f & %10.5f & %10.5f & %10.5f & %10.5f & %10.5f &\\\\\n',ls_20');
%fprintf('%10.5f & %10.5f &%10.5f &%10.5f &%10.5f &%10.5f &%10.5f & %10.5f \\\\\n',ls_20);
figure(3); plot(ls2(:,1), ls2(:,n+2),'k');
axis([0, 100, 0, 1])
xlabel('\it k'); ylabel('{\it\tau}');
二、Php概率随机算法
Php概率随机算法
在开发网站或应用程序时，随机数生成是一个常见的需求。PHP 提供了多种生成随机数的函数和算法，其中概率随机算法在一些场景下尤为重要。
概率随机算法是一种根据一定的概率分布规律来生成随机数的方法。这种算法在模拟实际场景、进行随机抽样等领域有着广泛的应用。在 PHP 中，有多种实现概率随机算法的方式，开发人员可以根据具体需求选择合适的方法。
基础概率随机算法
PHP 提供的基础随机数生成函数包括 rand 和 mt_rand。这两个函数能够生成在指定范围内的随机整数，但其随机性并不满足严格的概率分布要求。
如果需要更加精确的概率分布随机数生成算法，可以借助统计学中的概率分布函数。比如，正态分布、均匀分布等。PHP 的 rand 和 mt_rand 函数可以结合这些概率分布函数来实现更为复杂的随机数生成。
加权随机算法
在一些场景下，需要根据一定的权重来生成随机数。比如，一个抽奖活动中奖概率不同的情况。PHP 中可以通过自定义权重数组来实现加权随机算法。
通过给定每个选项的权重，然后根据权重来生成随机数，实现了加权随机算法。这种方法在抽奖、随机推荐等场景中经常被应用。
蒙特卡罗算法
蒙特卡罗算法是一种基于概率的算法，在随机模拟中有着广泛的应用。PHP 中的蒙特卡罗算法可以用于模拟复杂的随机事件，进行风险评估等。
通过多次重复实验，并统计实验结果的概率分布情况，可以得出对复杂问题的近似解。蒙特卡罗算法在金融领域、科学领域等有着重要的应用价值。
概率随机算法的优势
概率随机算法可以提供更加真实的模拟结果，符合实际场景的随机性要求。通过合理选择概率分布函数和算法，可以获得更准确的随机数生成结果。
在开发游戏、模拟系统、统计分析等领域，概率随机算法的应用具有重要意义。PHP 作为一种流行的后端开发语言，提供了丰富的随机数生成函数和算法，为开发人员提供了便利。
结语
总的来说，PHP 提供了丰富的随机数生成函数和算法，包括基础随机数生成、加权随机算法、蒙特卡罗算法等。开发人员可以根据具体需求选择合适的随机数生成方式，以满足项目的随机性要求。
概率随机算法作为一种重要的随机数生成方式，可以帮助开发人员模拟实际场景、进行随机抽样等操作。在未来的开发工作中，可以更多地利用概率随机算法来提升应用程序的随机性体验。
三、数值随机化算法的算法原理？
顾名思义.随机数就是随机生成的一个数字.不是人为生成的.这个随机数在产生之前.是不为人知的.
随机化算法是这样一种算法，在算法中使用了随机函数，且随机函数的返回值直接或者间接的影响了算法的执行流程或执行结果。随机化算法基于随机方法，依赖于概率大小。
计算机中并没有一个真正的随机数发生器，但是可以做到使产生的数字重复率很低，这样看起来好象是真正的随机数，实现这一功能的程序叫伪随机数发生器。
有关如何产生随机数的理论有许多，如果要详细地讨论，需要厚厚的一本书的篇幅。不管用什么方法实现随机数发生器，都必须给它提供一个名为“种子”的初始值。而且这个值最好是随机的，或者至少这个值是伪随机的。“种子”的值通常是用快速计数寄存器或移位寄存器来生成的。
四、随机森林算法原理？
随机森林是一种集成学习算法，通过构建多个决策树并取其输出的平均值来做预测。它随机选择样本和特征来构建每个决策树，以降低过拟合和数据噪声的影响。
五、随机梯度法的算法框架？
随机梯度算法是神经网络中最常见的一种优化算法。主要是依据的梯度下降原理
设置要预测的函数为：
损失函数为：
则要使损失函数最小，我们可以使损失函数按照它下降速度最快的地方减小，因此需要在此列出损失函数的求导公式：
同时由于选用这种方法，可能会陷入局部最小值的问题，同时收敛的速度可能较慢
所以选用SGD，每次更新的时候使用一个样本进行梯度下降，所谓的随机二字，就是说我们可以随机用一个样本来表示所有的样本，来调整超参数。
因为这个样本是随机的，所以每次迭代没有办法得到一个准确的梯度，这样一来虽然每一次迭代得到的损失函数不一定是朝着全局最优方向，但是大体的方向还是朝着全局最优解的方向靠近，直到最后，得到的结果通常就会在全局最优解的附近。这种算法相比普通的梯度下降算法，收敛的速度更快，所以在一般神经网络模型训练中，随机梯度下降算法 SGD 是一种非常常见的优化算法。
六、随机梯度下降算法原理？
原理
算法目标 逐渐逼近损失函数loss 的极小值,简单抽象为求函数 的极小值。
2.
算法描述 每次取一个增量 ,使得 ,每次向函数值更小的地方前进一小步,多次迭代就能做到逐渐逼近函数 的极小值。
3.
算法推导 展开 得到公式 。 其中H为海森矩阵,暂且不考虑。为使 成立,只需要保证 。 即,当 时, ,如此即可保证每次更新在逐渐逼近函数的极小值。其中 为学习率是一个较小的正数。 每次更新时做 操作,求得 的最小值。
4.
注意 上述过程是在逼近极小值,不一定是函数的最小值。 是一种下降趋势,整个循环步骤中函数值 在下降,并非每个小步骤得到的函数值都比前一次要小。
七、三种随机算法的特点？
特点：.随机数就是随机生成的一个数字.不是人为生成的.这个随机数在产生之前.是不为人知的. 随机化算法是这样一种算法，在算法中使用了随机函数，且随机函数的返回值直接或者间接的影响了算法的执行流程或执行结果。
随机化算法基于随机方法，依赖于概率大小。
八、随机森林算法大类是决策树算法？
随机森林算法的大类属于集成学习或者机器学习，随机森林是决策树的集成。
九、微信红包的随机算法是怎样实现的？
/*下面是自己写的抢红包代码，亲测可用。支持拼手气红包和普通红包两种模式
简单说一下原理：因为不能有人分配到0元，所以预先给每个人分配0.01元，然后将总金额减去预先分配的n个0.01元然后再进行随机分配。使用JDK里的Math类中的random函数生成0~1之间的随机数，然后将每个随机数相加求和得到sum，然后将每个随机数乘上（cash/sum），分配到实际金额。
因为电脑在进制转换的时候不可避免的会出现round-off error，所以写了两个保留两位小数的method：一个是直接截掉两位小数之后的数字，不进行四舍五入，另一个是进行四舍五入的保留两位小数。
因为直接截取两位小数，然后进行多次运算之后一定会出现分配给每个红包的金额比初始总金额小的情况，所以将这部分误差分成n个0.01元，随机分配给每个红包，以实现前后总金额相等。（之所以不采用四舍五入是因为会出现无法预测的与总金额不符的情况，所以采用直接截取两位小数的方法，可以保证分配给每个红包的金额比初始总金额小）
该程序完全模拟微信红包，包括各种限定条件（微信的拼手气红包不支持100个以上的红包数，但是此程序没有添加这个限定，所以大家可以用任何大于0的整数测试该程序。）
提供给大家几个苛刻的情况测试此程序：
拼手气红包：
0.1元分配给10个红包
0.11元分配给10个红包
0.11111元分配给10个红包
99.99元分配给10个红包
99.99元分配给100个红包
0.09元分配给10个红包
10000元分配给2个红包
普通红包：
0.1元分配给10个红包
0.11元分配给10个红包
仅仅接触java语言6天时间，有些语句可能不成熟或者有更好的表示方法，欢迎各位指证！祝大家新年愉快*/
import java.util.*;
import java.math.*;
import java.text.*;
public class QiangHongBao
{
public static void main(String[] args)
{
int num = 0;// 红包的个数
double cash = 0;//总钱数
int pin = 0;//判断是否拼手气的临时变量
int MaxNo = 0;//记录最大值的位置
int MinNo = 0;//记录最小值的位置
while(true)
{
System.out.println("1.请问要发多少个红包？");
Scanner number = new Scanner(System.in);
num = number.nextInt();//读取用户输入，并存入num变量
if(num == 0)//如果用户输入了0
{
System.out.println("输入错误，请输入大于0的整数！" + "\n" + "请重新输入！" +
"\n");//返回警告
//System.exit(0);//结束程序
}
else
break;
}
System.out.println();
double[] a = new double[num];//定义一个double型的有num个元素的数组
while(true)
{
System.out.println("2.请问要发多少钱？");
Scanner coin = new Scanner(System.in);
cash = coin.nextDouble();//读取用户输入，并存入cash变量
if((100*cash)%1 != 0)//如果用户输入了三位或更多位的小数
{
System.out.println("输入错误，请输入最多保留两位的小数" + "\n" + "请重新输入！"
+ "\n");//返回警告
//System.exit(0);//结束程序
}
else if((cash/num) < 0.01)//如果每个红包平均分到的金额小于0.01元
{
System.out.println("金额错误，单个红包金额不可小于0.01元，请调整金额和红包数
!" + "\n" + "请重新输入！" + "\n");//返回警告
//System.exit(0);//结束程序
}
else if((cash/num) > 200)//如果每个红包平均分到的金额大于200元
{
System.out.println("金额错误，单个红包金额不可大于200元，请调整金额和红包数
！" + "\n" + "请重新输入！" + "\n");//返回警告
//System.exit(0);//结束程序
}
else
break;
}
System.out.println();
while(true)
{
System.out.println("是否设定为拼手气红包？(请输“1”或“2”,1代表是,2代表否)");
Scanner pi = new Scanner(System.in);
pin = Integer.parseInt(pi.nextLine());//读取用户输入，并存入pin变量
if(pin == 0)
System.out.println("选择错误，请选择1或2！" + "\n" + "请重新输入！" + "\n");//返回警
告
else if(pin > 2)
System.out.println("选择错误，请选择1或2！" + "\n" + "请重新输入！" + "\n");//返回警
告
else
break;
}
if(pin == 1)
{
System.out.println("\n正在生成总金额为" + cash + "元的" + num + "个拼手气红包");
pinshouqiArray(a,cash);
// printArray(a);
double sum2 = Math.round(sum(a)*100);
// System.out.println(sum2/100);
int cash1 = (int)(cash * 100);
int sum1 = (int)(sum2);
int resi = cash1 - sum1;
for(int i = 0; i < resi; i++)
{
a[(int)(Math.floor(a.length * Math.random()))] += 0.01;
sishewuru(a);
}
printArray(a);
double sum3 = Math.round(sum(a)*100);
System.out.println("共发出：" + sum3/100 + "元");
MaxNo = Max(a);
MinNo = Min(a,cash);
if(MaxNo == MinNo)
System.out.println("大家拿的都一样╮(╯▽╰)╭");
else
{
System.out.println("第" + MaxNo + "位童鞋手气最佳！");//显示手气最佳的人
System.out.println("第" + MinNo + "位童鞋请再接再厉！");//显示手气最差的人
}
}
else if(pin == 2)
{
System.out.println("\n正在生成总金额为" + cash + "元的" + num + "个普通红包");
if(cash * 100 / num != 1)
{
System.out.println("金额不能平均分配给每个红包，程序结束");
System.exit(0);
}
else
{
a = putongArray(a,cash);//普通红包，存入数组
printArray(a);//打印每个红包到屏幕
double sum3 = Math.round(sum(a)*100);
System.out.println("总金额：" + sum3/100);
}
}
}
public static double[] initial(double[] a)
{
for(int i = 0; i <= a.length-1; i++)
a[i] = 0.01;
return a;
}
public static void printArray(double[] a)//方法：打印数组到屏幕
{
System.out.print("结果:" + "\n");
for(int i = 0; i <= a.length-1; i++)
System.out.println("第" + (i+1) + "个红包里面有" + a[i] + "元");
}
public static double[] baoliu(double[] a)//保留两位小数，不要四舍五入
{
double b = 0;
double c = 0;
for(int i = 0; i < a.length; i++)
{
b = a[i];
c = (Math.floor(100*b));//向下取整
c /= 100;
a[i] = c;
}
return a;
}
public static double[] arraygenerate(double[] a)//产生随机数组
{
for(int i = 0; i <= a.length-1; i++)
{
a[i] = Math.random();
a = baoliu(a);
}
return a;
}
public static double[] pinshouqiArray(double[] a, double cash)
{
arraygenerate(a);//随机给数组中的每个元素分配一个0～1之间的小数
double sum = 0;//定义变量
sum = sum(a);
for(int i = 0; i <= a.length-1; i++)
{
a[i] *= ((cash-a.length*0.01)/sum);
a[i] += 0.01;
}
baoliu(a);
return a;//返回数组
}
public static double[] sishewuru(double[] a)//保留两位小数，四舍五入
{
double b = 0;
double c = 0;
for(int i = 0; i < a.length; i++)
{
b = a[i];
c = Math.round(100*b);//向下取整
c /= 100;
a[i] = c;
}
return a;
}
public static double sum(double[] a)
{
double sum = 0;
for(int i = 0; i <= a.length-1; i++)
sum += a[i];//算出所有元素的总和
return sum;
}
public static double[] putongArray(double[] a, double cash)//普通红包
{
for(int i = 0; i <= a.length-1; i++)
{
double temp = 0;
temp = Math.floor(cash * 10);//向下取整，为避免系统自动四舍五入导致超额的情况
temp /= 10;
a[i] = temp/a.length;//取平均值
}
return a;//返回数组
}
public static int Max(double[] a)//求最大值的序号
{
double max = 0;
int recmax = 0;
for(int i = 0; i <= a.length-1; i++)
{
if(a[i] > max)
{
max = a[i];
recmax = i + 1;
}
}
return recmax;//返回最大值的序号
}
public static int Min(double[] a, double cash)//求最小值的序号
{
double min = cash + 1;
int recmin = 0;
for(int i = 0; i <= a.length-1; i++)
{
if(a[i] < min)
{
min = a[i];
recmin = i + 1;
}
}
return recmin;//返回最小值的序号
}
}
十、梦幻西游随机替换算法？
你好，梦幻西游随机替换算法是一种在游戏中经常使用的算法，用于随机替换物品、怪物、场景等元素。该算法的基本原理是，在一定的概率范围内，生成一个随机数，根据这个随机数来决定要替换的物品、怪物、场景等元素。
具体实现方法如下：
1. 定义一个概率范围，例如0到100之间的整数。
2. 生成一个随机数，例如生成的随机数为50。
3. 判断生成的随机数是否在概率范围内，如果在范围内，则进行替换操作；如果不在范围内，则不进行替换操作。
4. 如果进行了替换操作，则从事先定义好的替换列表中随机选择一个物品、怪物、场景等元素进行替换。
5. 如果没有进行替换操作，则保持原来的元素不变。
6. 重复以上步骤，直到所有需要替换的元素都被替换完成。
需要注意的是，在生成随机数时，应该使用一种随机算法，例如伪随机数生成器，以确保生成的随机数是均匀分布的。同时，在定义概率范围时，应该根据实际情况进行调整，以达到游戏平衡性的要求。
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