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haohai9309
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2024年9月29日
博弈论——颤抖手精炼纳什均衡(二十一)
摘要: 在博弈论中,纳什均衡(Nash Equilibrium,NE)是博弈各方的一种策略组合,在这个组合下,每个参与者的策略都是对其他参与者策略的最优反应。换句话说,在纳什均衡下,任何一方都没有动机单方面改变自己的策略,因为那样做不会带来更高的收益。然而,纳什均衡的稳定性问题引发了大量的研究,特别是当我们
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posted @ 2024-09-29 08:26 郝hai
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2024年9月24日
非线性规划——无约束最优化问题精讲
摘要: 最优化问题的研究历史可以追溯到17世纪的变分法,随着数学、物理学、经济学和计算科学的不断发展,最优化问题逐渐成为一个独立的学科。对于无约束最优化问题的求解,从最早的最速下降法,到后来的牛顿法和共轭梯度法,再到现代的变尺度法和智能算法,发展历程反映了科学技术进步的轨迹。无约束最优化问题也是非线性规划的
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posted @ 2024-09-24 11:30 郝hai
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2024年9月23日
对策论——矩阵对策要素、结构和模型精解
摘要: 矩阵对策是一种研究两方对抗问题的数学工具,属于博弈论的分支。博弈论(Game Theory)是一门分析冲突和决策行为的学科,最早由美国数学家约翰·冯·诺依曼(John von Neumann)与经济学家奥斯卡·摩根斯特恩(Oskar Morgenstern)在20世纪40年代发展而成。他们在1944
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posted @ 2024-09-23 21:26 郝hai
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2024年9月21日
动态规划——问题特征与步骤精解
摘要: 动态规划是一种高效的算法思想,广泛应用于计算机科学和优化领域,能够有效解决复杂的决策和优化问题。其核心概念在于将一个复杂问题分解为多个简单的子问题,通过递推和记忆化搜索的方式避免重复计算,最终求得问题的最优解。动态规划主要依赖两大特性:最优子结构和重叠子问题。最优子结构指的是问题的最优解可以通过子问
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posted @ 2024-09-21 22:21 郝hai
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存储论——报童问题(单周期)订货模型与仿真精解
摘要: 报童问题(Newsvendor Problem),最早由哈维·莫德里格利亚尼(Harvey M. Wagner)和托马斯·M·怀特(Thomas M. Whitin)于1958年提出,是运筹学中经典的库存管理问题。其名称源于报童的情境描述,即一个报童每天需要决定订购多少份报纸以最大化利润。报童每天面
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posted @ 2024-09-21 13:30 郝hai
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2024年9月20日
排队论——随机服务系统仿真精解
摘要: 排队论作为研究随机服务系统的重要工具,专门研究系统中客户到达、排队、服务和离开的过程。排队论的核心目的是通过数学建模和分析,研究系统的性能指标,如平均等待时间、队列长度、系统的吞吐量等。虽然排队论提供了强大的数学工具来分析随机服务系统,但在许多复杂的实际问题中,精确的数学模型可能难以建立。这时候,模
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posted @ 2024-09-20 22:21 郝hai
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决策论——马尔科夫决策精解
摘要: 马尔可夫过程(Markov process)由俄国数学家A.A.马尔可夫于1907年提出,是一类重要的随机过程,广泛应用于自然科学、社会科学、工程及机器学习等领域。其核心特性是“无后效性”,即未来的状态仅依赖于当前的状态,而与过去的状态无关。这种“记忆无关性”使得马尔可夫过程在研究复杂系统时具有极大
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posted @ 2024-09-20 17:06 郝hai
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网络计划技术——PERT计划评审技术精解
摘要: 计划评审技术(PERT,全称Program Evaluation and Review Technique)是一种用于项目管理的网络分析工具,旨在通过科学分析和评估活动的持续时间,合理分配资源、评估风险并优化项目进度安排。它特别关注工作中的不确定性,通过三点估算法(乐观时间、最可能时间、悲观时间)来
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posted @ 2024-09-20 11:10 郝hai
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2024年9月19日
通往上帝之——欧拉公式eiθ=cosθ+isinθ
摘要: 欧拉公式:数学之美的典范 欧拉公式$e^{i\theta} = \cos\theta + i\sin\theta $ 是数学史上最为优雅的等式之一,它不仅涉及复数和三角函数,还在极大程度上体现了数学中的和谐与对称。这个公式将指数函数、复数、三角函数、虚数单位\(i\) 以及自然对数的底$e $ 统一
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posted @ 2024-09-19 15:55 郝hai
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2024年9月18日
Pyhton调用R语言rpy2包概览
摘要: 随着深度学习、大数据和AI的发展,Python的热度持续上升,引发了关于选择Python还是R的讨论。作为数据分析工具,两者各有优缺点。在特定领域,如生态学,R仍被广泛应用,而Python则更多用于日常办公自动化,如批量处理文档和Excel。由于数据处理占用了我们大量时间,很多人希望数据分析操作能够
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posted @ 2024-09-18 21:34 郝hai
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