极小专题

Google与哈佛大学的科学家团队共同创造了一张人脑中一个极小部分的精细地图

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漫步最优化十一——局部极小与极大的充分必要条件(上)

即便没有那么多浪漫的话， \textbf{即便没有那么多浪漫的话，} 我也想与你走过每个冬夏。 \textbf{我也想与你走过每个冬夏。} 你的出现是我唯一的心动， \textbf{你的出现是我唯一的心动，} 你的与众不同让我难以忘记每个笑容。 \textbf{你的与众不同让我难以忘记每个笑容。} 越相处越习惯你， \textbf{越相处越习惯你，} 越想

OpenMesh 极小曲面（全局优化）

文章目录一、简介二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介二、实现代码 #define _USE_MATH_DEFINES#include <iostream>

数据结构图中极大连通子图和极小连通子图的区别

极大连通子图要求该连通子图要包含其所有的边极小连通子图是在保持图连通的情况下，使得边数最少（即删除多余的边）极小连通子图可以看作在极大连通子图的基础上删除多余的边

基于极大极小算法和alpha-beta剪枝实现AI井字棋

关于极大极小算法和alpha-beta剪枝可以参考文章的参考资料，这里仅对其进行代码实现。其实这个算法单纯的理解并不容易，下面用代码进行实现。说一下实现这个AI井字棋的思路：简单的来说就是计算机希望估值函数值最大，而下棋人希望这个估值最小，因此在计算机决策是就用递归的向前看，这里的递归其实蛮不好理解的，但是可以宏观的去理解。下面是代码的构成：一个ChessBoard的类用来处

评测 | 颠覆传统开发的钛极小龟，一款为Java工程师量身打造的物联网开源硬件平台

有多少人了解过顺势定律，就是说一件事物在它普及前必定大火过。现在的物联网市场正是如此，前几年红得发紫，如今已经润物细无声的进入千家万户，相信在之后几十年内这仍将是一个高速增长、长盛不衰的领域。就拿国内的小米来说吧，上市前你可能太清楚它的盈利情况，但据上市后公布的财报来看，IoT产品是增长最多的，截至今年第二季度，可统计到连接的IoT设备（不包含手机、笔记本电脑）的用户约1.15亿名，而且这个数

libigl 极小曲面（全局优化）

文章目录一、简介二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介二、实现代码 #include <igl/colon.h>#include <igl/harmonic.h>

究极小白如何自己搭建一个自动发卡网站-独角数卡

首页 | 十画IOSIDshihuaid.cn/编辑如果你也是跟我一样，什么都不懂，也想要搭建一个自己的自动发卡网站，可以参考一下我的步骤，不难，主要就是细心，一步步来一定成功！！独角数卡：举个例子：独角数卡就是一个店面，而且里面帮你装修好了，而你要做的就是把开店之前的流程跑完。独角卡项目地址：https://github.com/assimon/dujiaoka

基于博弈树的开源五子棋AI教程[3 极大极小搜索]

基于博弈树的开源五子棋AI教程[3 极大极小搜索] 引子极大极小搜索原理alpha-beta剪枝负极大搜索尾记引子极大极小搜索是博弈树搜索中最常用的算法，广泛应用于各类零和游戏中，例如象棋，围棋等棋类游戏。算法思想也是合乎人类的思考逻辑的：博弈双方轮流决策，并且认为双方都是理性的，都希望自己的利益最大化或者对手利益最小化。在介绍算法前，了解博弈树的基本知识是必要的。博弈树的

对极大极小搜索和阿尔法贝塔剪枝搜索算法的简单描述与理解--萌新向通俗易懂

这是本人第一次正经写博客，排版技术不行，看起来可能有点难受，但我相信如果大家认真按顺序读下去一定能理解这个算法，如果还有不是很清楚或者觉得我哪里有讲错的地方欢迎评论留言！这段时间都在！会看和回复的！阿尔法贝塔剪枝是基于极大极小值搜索的一种算法。举个比较简单的例子。这里有两个包，在你知道两个包里有什么的情况下，你需要选一个包然后让你的竞争对手小明从这个包里的两张钱中选一张给你，但是你想让自己

博弈论（一）：极小节点覆盖

问题描述可以验证：当雪堆博弈满足时，网络博弈的纳什均衡中的采用合作策略的节点构成极小节点覆盖。（自己编程序验证这个结论，网络自定，节点数目不少于 10）。基本原理实验结果 1、网络结构 2、邻接矩阵上表是该网络的邻接矩阵，0 表示不相邻，1 表示两个节点相邻。我们用一个矩阵 S 表示每个节点的策略集合。S=[1,0,1,0,1,0,1,0,0,0]

【代数学习题4.1】从零理解范数与迹 —— 求极小多项式

从零理解范数与迹 —— 求极小多项式写在前面概念解释题目解答 1. 极小多项式极小多项式的求法1. 对 α \alpha α 的极小多项式python求解 2. 对 α + 1 \alpha + 1 α+1 的极小多项式python找到多项式python找到极小多项式 3. 对 α 2 + α + 1 \alpha^2 + \alpha + 1 α2+α+1 的极小多项式python

格密码学习笔记（二）：连续极小、覆盖半径和平滑参数

文章目录最短距离和连续极小值距离函数和覆盖半径格的平滑参数致谢最短距离和连续极小值除了行列式，格的另一个基本量是格上最短非零向量的长度，即格中最短距离，其定义为 λ 1 = min ⁡ x , y ∈ L , x ≠ y ∥ x − y ∥ = min ⁡ z ∈ L , z ≠ 0 ∥ z ∥ . \begin{aligned} \lambda_1 &= \min_{\

博弈树极小极大分析法

一、博弈概述博弈特点：（1）博弈的初始格局是初始节点（2）在博弈树中，“或”和“与”是交替出现的。自己一方的扩展节点是“或”关系，对方扩展的节点是“与”关系。双方轮流扩展节点。（3）所有自己一方获胜的终局都是本原问题，相应的节点是可解节点，所有使对方获胜的终局都认为是不可解点。假设有两方博弈，若A先走则成处于奇数深度的节点都应由A走，所有偶数级都应该由B走。博弈树是一棵“与

极小极大值方法以及alpha-Beta剪枝

极小值极大值的适用条件：零和，完全信息假设有两个人在对弈，分别为Max和Min 所谓的极大极小，即Max要极大化自己的分数，而Min则要极小化Max的分数（注意棋局的分数是相对于Max而言）如下是极大极小的自下而上的推导过程蓝色线Min选择的分支，红色线为蓝色线选择的分支。上图得到的最终结果为Max应在0层选择右分支，得到的最低结果为-7 但是该方法存在一些无须访问的节点，因此

计算机博弈基本算法极大极小算法

计算机博弈大赛中最基础的算法就是极大极小算法，下面总结MaxMin算法预备知识：广度优先搜索(BFS) 深度优先搜索(DFS) 介绍 MaxMin算法在有限深度的范围内进行搜索，假定博弈双方都是聪明的，也就是每次都会选择可能获胜的最大值。那么对于我方来说，对方每次都会选取使我方获胜的最小值MIN；我方会选择使我方获胜的最大值MAX。 “值”的数字，由最后一层状态的评估函数f§确定，评估函

极大极小搜索Alpha-Beta搜索

极大极小搜索&Alpha-Beta搜索本文为小编关于极大极小搜索和Alpha-Beta剪枝方面的学习笔记极大极小搜索 1. 极大极小搜索算法思想基于博弈树，二人博弈游戏的目标是寻找方案使得自己的利益最大化。假设玩家A,B足够聪明，A总是能选择最有利于自己的方案；玩家B总能选择最不利于A的方案。对弈双方选择做法的时候尽量让棋局朝着有利于自己的方向转化，在博弈树上的不同层遵从不同的选择标

极大极小算法和AlphaBeta剪枝算法学习总结

作为菜鸟，先贴上参考博文： 1.极小极大算法 2.<<CS 161 Recitation Notes - The Minimax Algorithm>> 3.《PC游戏编程-人机博弈》-作者陈其，王小春本文目录：直观图解伪代码习题实战适用范围：极小极大算法常用于零和博弈游戏中，零和博弈指参与博弈的各方，在严格竞争下，一方的收益必然意味着另一方的损失，博弈各方的收益和损失相加总和永

[ 转]数据归一化和两种常用的归一化方法：极小极大标准化，0均值1标准差标准化

数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。以下是两种常用的归一化方法：一、min-max标准化（Min-Max Normalization）也称为离差标准