Filme porno

Categorii

Advertising

Implementarea Python a variantei optime a esantionului pentru zborul spatial al Voyager 2

O implementare Python a modului de selectare a unui esantion cu acoperire maxima a unei populatii, reducand in acelasi timp costurile de pedeapsa.

Bryan Jordan

11 decembrie 2018

·

5

min citit

La 18.000.000.000 de km distanta, Voyager 2 a parasit lumina de dupa lumina incalzita a vanturilor solare de la soarele care este heliosfera si s-a aventurat mai departe spre spatiul interstelar.

De la lansarea sa pe 20 august 1977, nava spatiala s-a bucurat de o panorama extinsa a sistemului nostru solar – observand Jupiter in 1979, Saturn din 1981 si Uranus spre sfarsitul anului 1985.

Avand in vedere vastitatea spatiului, se pune intrebarea – daca aveti la dispozitie un numar limitat de locuri de selectie, cum puteti determina cel mai bun esantion dintr-o populatie?

In acest caz, presupun ca „cel mai bun” este unicitatea relativa a unei selectii fata de intreaga populatie. De exemplu, cat de unic este Marte printre toate celelalte planete din sistemul nostru solar. Dar pentru a ajunge pe Marte este nevoie de un compromis, o respingere a alternativelor, spun setul lui Mercur si Venus.

Array

Reprezentarea distantelor scalate si a dimensiunii sistemului solar

Pe scurt, dorim sa gasim setul de N articole care sunt cele mai perspicace despre populatia noastra, reducand in acelasi timp costurile la atingerea lor.

Folosind Python3, dorim mai intai sa calculam distinctia dintre fiecare articol. Ne putem imagina o lista care descrie fiecare planeta:

# fiecare cheie contine o lista de valori reprezentative pentru proprietatile planetei

Planete = {} ” ‘

lista planetei => index_0 = raza-in-km, index_1 = greutatea-in-kg (exponent de banda de exemplu), index_2 = populatia umana , index_3 = O2-concentratie-in-atmosfera-procente, index_4 = acceleratie gravitationala-in-m / s ^ 2.

” ‘planete [“Mercur”] = [2440, 3.285, 0, 0.13, 3.59]

planete [“Venus”] = [6052, 4.867, 0, 0, 8.

87]

planete [“Pamant”] = [6371, 5.972 , 7530000000, 20.95, 9.81]

planete [“Marte”] = [3390, 6.39, 0, 0.146, 3.77]

planete [“Jupiter”] = [69911, 1.898, 0, 0, 25.95]

planete [“Saturn”] = [58232, 5.683, 0, 0, 11.08]

planete [“Uranus”] = [25362, 8.681, 0, 0, 10.

Ceea ce vrem sa obtinem este un vector / planeta, astfel incat sa putem folosi asemanarea cosinusului pentru a determina deplasarea unghiulara a fiecarei planete una de cealalta. Similitudinea cosinusului este puternic utilizata pentru recuperarea informatiilor pentru a determina valoarea respectiva a unui document in raport cu un set de documente. Din punct de vedere vizual, dorim o reprezentare a planetelor noastre, astfel incat sa putem masura unghiurile dintre ele astfel:

Determinarea similitudinii cosinusului intre doi vectori se realizeaza cu:

planetList = [* planete] #determine cosineSimilarity for each planet

results = {} for planet in planetList:

cosineResults = {}

for altPlanet in planetList:

if altPlanet is not planet: #determine cosine similarity

cosineResult = dot (planetes [planet], planetes [altPlanet]) / (norm (planetele [planeta]) * norm (planetele [altPlanet]))

#print (planeta + “VS” + altPlanet + “===” + str (cosineResult)) cosineResults [altPlanet] = cosineResult

rezultate [planeta] = cosineResults

Vom primi un numar rational care reprezinta deplasarea unghiulara dintre acesti vectori, cum ar fi:

0,35869123

Deci, acum putem interpreta acest lucru ca spunand ca Pamantul este aproximativ 36% similar cu Marte.

Iterand prin planetele noastre si arhivand cosinusul nostru Rezultatul dintre Planeta N si Planeta N + 1, suntem capabili sa dezvoltam o matrice de scoruri de distinctie respective intre articolele noastre.

In continuare, trebuie sa calculam costul relatiei dintre planetele noastre. Adica, pentru a intelege costul calatoriei de pe planeta N si planeta N + 1.

Bineinteles, aceasta este o problema multivariabila care implica o serie de fatete, cum ar fi distanta, timpul, pericolele potentiale, impactul radiatiei solare etc. Pentru a ne concentra asupra ideii de masurare a recompensei / costurilor, vom lua in considerare doar distanta dintre planete. Adica, costul „Pamantului” pentru „Marte” este distanta dintre ele, care este in medie de 225 de milioane de km. Pentru a mentine scorurile la o scara gestionabila, vom renunta la „milion”, astfel incat costul nostru final este de doar 225.

Calculul scorului nostru pentru calatoria de pe Pamant pe Marte este pur si simplu recompensa / cost:

scor = 0,35869123 / 225

0,00159418324

Ajungem acum la un punct de inflexiune interesant in care modelul nostru de optimizare poate varia in functie de cantitatea de cunostinte de domeniu si cunostinte istorice disponibile. In unele cazuri, pot exista date din calatorii istorice (Voyager 1) pe care le putem exploata pentru a intelege beneficiile / pericolele latente ale aventurii pe o anumita planeta.

Daca un astfel de scenariu ar fi prezent, am putea explora optiunile noastre cu un arbore de cautare Monte-Carlo sau un model si mai rudimentar, cum ar fi regresia liniara multipla.

In acest caz, nu avem astfel de date, deci putem lua in considerare doar scorurile relative disponibile. Ca atare, cred ca cel mai bun mod de a evalua esantionul optim este sa sortam apoi scorurile noastre cu urmatoarea structura:

#create lista de planete si scoruri

asociate scoreRanks = [[planetaA, planetaB], scor-de-planeta-la-planetaB], …]

Sortarea in ordine crescatoare ne lasa cu:

import operatorcoreRanks = sortat (scoreRanks, cheie = itemgetter (1))

In sfarsit, sa spunem ca dorim sa recuperam 3 planete care reprezinta cea mai buna combinatie pentru maximizarea variantei si minimizarea costurilor. Putem realiza acest lucru iterand recursiv prin scorurile noastre clasificate.

def planetCombination (auto, ranguri, lungime, rezultat): # determina in mod pozitiv clasarea optima si apoi returneaza numarul maxim de accesari determinat de LENGTHif len (set (result)) == length:

return resultelse: #pull cea mai mare valoare

daca len ( result) == 0:

result.append (scoreRanks [0] [0] [0])

result.append (scoreRanks [0] [0] [1]) # gasiti cea mai mare valoare din ultimul element

lastItem = result [-1] #recuperati cea mai mare valoare din ultimul element care nu este in rezultatele pentru intrarea in scorRanks:

daca intrarea [0] [0] == ultimul articol si intrarea [0] [1] nu sunt in rezultat:

result.append (intrarea [0] [ 1])

returneaza self.planetCombination (scoreRanks, 3, rezultat)

Lista noastra finala publicata ne va arata o lista a unei combinatii de trei planete (cerinta noastra de trei este o intrare fixa ​​in acest exemplu, atribuita ca lungime variabila), care ne satisface cazul de baza.

Link-ul Github este aici.

Cele de mai sus sunt o solutie neoptimizata. Daca va puteti gandi la alternative sau sugestii superioare, va rugam sa ne anuntati!

Multumiri!

Video Description:

O implementare Python a modului de selectare a unui esantion cu acoperire maxima a unei populatii, reducand in acelasi timp costurile de pedeapsa.Bryan Jordan11 decembrie 2018· 5 min cititLa 18.000.000.000 de km distanta, Voyager 2 a parasit lumina de dupa lumina incalzita a vanturilor solare de la soarele care este heliosfera si s-a aventurat mai departe spre spatiul interstelar.De la lansarea sa pe 20 august 1977, nava spatiala s-a bucurat de o panorama extinsa a sistemului nostru solar - observand Jupiter in 1979, Saturn din 1981 si Uranus spre sfarsitul anului 1985.Avand in vedere vastitatea spatiului, se pune intrebarea - daca aveti la dispozitie un numar limitat de locuri de selectie, cum puteti determina cel mai bun esantion dintr-o populatie?In acest caz, presupun ca „cel mai bun” este unicitatea relativa a unei selectii fata de intreaga populatie. De exemplu, cat de unic este Marte printre toate celelalte planete din sistemul nostru solar. Dar pentru a ajunge pe Marte este nevoie de un compromis, o respingere a alternativelor, spun setul lui Mercur si Venus. Array Reprezentarea distantelor scalate si a dimensiunii sistemului solarPe scurt, dorim sa gasim setul de N articole care sunt cele mai perspicace despre populatia noastra, reducand in acelasi timp costurile la atingerea lor.Folosind Python3, dorim mai intai sa calculam distinctia dintre fiecare articol. Ne putem imagina o lista care descrie fiecare planeta:# fiecare cheie contine o lista de valori reprezentative pentru proprietatile planetei Planete = {} '' ' lista planetei => index_0 = raza-in-km, index_1 = greutatea-in-kg (exponent de banda de exemplu), index_2 = populatia umana , index_3 = O2-concentratie-in-atmosfera-procente, index_4 = acceleratie gravitationala-in-m / s ^ 2. '' 'planete ["Mercur"] = [2440, 3.285, 0, 0.13, 3.59] planete ["Venus"] = [6052, 4.867, 0, 0, 8. porno katsumi www.lorirandallpr.com zoophile porno benefitsnow.biz rose valerie porno dragoncityhack.social-cheats.com porno chatte yalcinsahin.com porno viol itsoldier.com xmaster porno artoutbush.com vieux films porno www.liveband.com pub porno peterscorp.net porno naturiste www.energyspecialist.com charlotte gainsbourg porno digiflight.net porno cuir keycog.com stepmom porno oklogger.com disney porno stardall.com porno congolaise mywebsight.ws absolute porno organism.warrantcheck.info ado porno dinerslist.com xxxl porno api-mrg.net porno sperme therepublikcorporation.com porno yoga www.commercialmediation.com porno kino ockhammanor.biz 87] planete ["Pamant"] = [6371, 5.972 , 7530000000, 20.95, 9.81] planete ["Marte"] = [3390, 6.39, 0, 0.146, 3.77] planete ["Jupiter"] = [69911, 1.898, 0, 0, 25.95] planete ["Saturn"] = [58232, 5.683, 0, 0, 11.08] planete ["Uranus"] = [25362, 8.681, 0, 0, 10.Ceea ce vrem sa obtinem este un vector / planeta, astfel incat sa putem folosi asemanarea cosinusului pentru a determina deplasarea unghiulara a fiecarei planete una de cealalta. Similitudinea cosinusului este puternic utilizata pentru recuperarea informatiilor pentru a determina valoarea respectiva a unui document in raport cu un set de documente. Din punct de vedere vizual, dorim o reprezentare a planetelor noastre, astfel incat sa putem masura unghiurile dintre ele astfel:Determinarea similitudinii cosinusului intre doi vectori se realizeaza cu:planetList = [* planete] #determine cosineSimilarity for each planet results = {} for planet in planetList: cosineResults = {} for altPlanet in planetList: if altPlanet is not planet: #determine cosine similarity cosineResult = dot (planetes [planet], planetes [altPlanet]) / (norm (planetele [planeta]) * norm (planetele [altPlanet])) #print (planeta + "VS" + altPlanet + "===" + str (cosineResult)) cosineResults [altPlanet] = cosineResult rezultate [planeta] = cosineResultsVom primi un numar rational care reprezinta deplasarea unghiulara dintre acesti vectori, cum ar fi:0,35869123Deci, acum putem interpreta acest lucru ca spunand ca Pamantul este aproximativ 36% similar cu Marte.Iterand prin planetele noastre si arhivand cosinusul nostru Rezultatul dintre Planeta N si Planeta N + 1, suntem capabili sa dezvoltam o matrice de scoruri de distinctie respective intre articolele noastre.In continuare, trebuie sa calculam costul relatiei dintre planetele noastre. Adica, pentru a intelege costul calatoriei de pe planeta N si planeta N + 1.Bineinteles, aceasta este o problema multivariabila care implica o serie de fatete, cum ar fi distanta, timpul, pericolele potentiale, impactul radiatiei solare etc. Pentru a ne concentra asupra ideii de masurare a recompensei / costurilor, vom lua in considerare doar distanta dintre planete. Adica, costul „Pamantului” pentru „Marte” este distanta dintre ele, care este in medie de 225 de milioane de km. Pentru a mentine scorurile la o scara gestionabila, vom renunta la „milion”, astfel incat costul nostru final este de doar 225.Calculul scorului nostru pentru calatoria de pe Pamant pe Marte este pur si simplu recompensa / cost:scor = 0,35869123 / 225 0,00159418324Ajungem acum la un punct de inflexiune interesant in care modelul nostru de optimizare poate varia in functie de cantitatea de cunostinte de domeniu si cunostinte istorice disponibile. In unele cazuri, pot exista date din calatorii istorice (Voyager 1) pe care le putem exploata pentru a intelege beneficiile / pericolele latente ale aventurii pe o anumita planeta.Daca un astfel de scenariu ar fi prezent, am putea explora optiunile noastre cu un arbore de cautare Monte-Carlo sau un model si mai rudimentar, cum ar fi regresia liniara multipla.In acest caz, nu avem astfel de date, deci putem lua in considerare doar scorurile relative disponibile. Ca atare, cred ca cel mai bun mod de a evalua esantionul optim este sa sortam apoi scorurile noastre cu urmatoarea structura:#create lista de planete si scoruri asociate scoreRanks = [[planetaA, planetaB], scor-de-planeta-la-planetaB], ...]Sortarea in ordine crescatoare ne lasa cu:import operatorcoreRanks = sortat (scoreRanks, cheie = itemgetter (1))In sfarsit, sa spunem ca dorim sa recuperam 3 planete care reprezinta cea mai buna combinatie pentru maximizarea variantei si minimizarea costurilor. Putem realiza acest lucru iterand recursiv prin scorurile noastre clasificate.def planetCombination (auto, ranguri, lungime, rezultat): # determina in mod pozitiv clasarea optima si apoi returneaza numarul maxim de accesari determinat de LENGTHif len (set (result)) == length: return resultelse: #pull cea mai mare valoare daca len ( result) == 0: result.append (scoreRanks [0] [0] [0]) result.append (scoreRanks [0] [0] [1]) # gasiti cea mai mare valoare din ultimul element lastItem = result [-1] #recuperati cea mai mare valoare din ultimul element care nu este in rezultatele pentru intrarea in scorRanks: daca intrarea [0] [0] == ultimul articol si intrarea [0] [1] nu sunt in rezultat: result.append (intrarea [0] [ 1]) returneaza self.planetCombination (scoreRanks, 3, rezultat)Lista noastra finala publicata ne va arata o lista a unei combinatii de trei planete (cerinta noastra de trei este o intrare fixa ​​in acest exemplu, atribuita ca lungime variabila), care ne satisface cazul de baza.Link-ul Github este aici.Cele de mai sus sunt o solutie neoptimizata. Daca va puteti gandi la alternative sau sugestii superioare, va rugam sa ne anuntati!Multumiri!

Categorie:
Taguri:
Data adaugarii: