http://it.tut.by/news/99325.html
D-Wave продемонстрировала Orion - самый мощный на сегодня квантовый компьютер

Революция или эволюция?

Но три реализованных логических состояния - это круто: да, нет, может быть.

Это бред - просто нечем заняться.

оцтой..
наш бабаян раньше реализовал троичную логику  - на эльбрусах..

(1) а не факт. три логических состояния определенно быстрее должны работать чем два.

(3) вот почему "определенно быстрее" если расшифруеш - то можно в утверждение и поверить..

(3) Определенно быстрее? Даже не смешно :)

(4)(5) 10 десятичной системы в троичной системе это 101, в двоичной 1010. Вывод ясен?

(6)  Абсолютно неясен.
Применяя двоичную ситему, в современных процах мы оперируем 64 разрядными числами. 64 битнаяч арифметика (+ плюс часть команд имеет намного большую разрядность - расширения), теперь мне интересно услышать насчет троичной логики. Что она дает?

(6) а аппаратные затраты, конечно,не учитываются.. ясный ты наш..
и ваще - поди почитай ПТЦА..

(7) Сколько ты вобьёшь инфы в 64 двоичных бита, и сколько в 64 троичных?

(7) 101 хранить проще, чем 1010. Обработать его проще, передать его проще. А проще - это легче и быстрее.
А насчет современных процессоров - это ты говоришь о двоичных процессорах на которых от троичной логики не будет толку, кроме тормоза.

(8) статью читал? из-за топчущихся на месте, как ты, топчатся все.

(9)(10) господа.. тема пройденная.. в СССР создавали машины на базе троичной логики - но как видите, жизнь показали, что преимуществ нету..
хотя, математически выведено, что самой оптимальной является система счисления по основание 2,7 (почти 3)..

(12) про советские уже просветился. преимуществ нет, потому как два состояния легко получить в отличии от трех на уровне транзистора.

(10) Как это проще? Для хранения информации В ЛЮБОЙ СИСТЕМЕ СЧИСЛЕНИЯ требуется одинаковое количество помяти.

Что значит ПРОЩЕ ОБРАБАТЫВАТЬ? Я чего-то не въехал. Может Быстрее? Бред.

Прогресс на месте? А может всё-таки дать мошенникам денег чтоб успокоились? :)
А то  очень распространенная тема - Назад к аналоговым вычислениям, нейронные сети и т.д.

А аналоговые еще круче

(15) и точность их впечатляет..

(14) разве одинковое? :)) в троичной системе все же будет побольше

(14) Проще - это с наименьшими аппаратными затратами.

А по поводу мошенников - все же число Эйлера ближе к 3, нежели к 2. Так что есть смысл. А то, что создано что-то, что умеет хранить три состояния - это уже что-то значит.

+17 немного неправильно выразился... короче Серега - ты не прав :))

(14) А что ты против нейронных сетей имеешь? Это вообще другой клас вычислений, принципиально другой и он используется и будет использоваться..

(18) а кулми там изобретать, храни положительный заряд/отрицательный/и нету ниче...
Давно уже изобретено...

(17) То есть - сейчас не знают не только как использовать 256 бит, но и 64, а мы сейчас сделаем круто, не просто сделаем 1024 бита, а еще у каждого по три состоянии - на ка разработчик, выкуси, ищи применение этому бреду.

Одинаковой. Для хранения числа от 0 до 1023  в несжатом виде требуется 10 бит хоть в троичной, хоть в двоичной, хоть в десятичной системе счисления :)

А насчет мошенничество. Самое простое - генетические алгоритмы, а кто-нибудь может сказать что это такое? :)
Я могу... Это терминология для запудривания мозгов.

На счет хранения и количества памяти NS абсолютно прав

(20) Используется, только для получения степеней, самое обыкновенное мошенничество, так-же как и генетические алгоритмы, еще раз - начнем с более простого - что же такое генетические алгоритмы?

(22) почему ж.. видел продукт на базе этих алгоритмов.. весьма впечатляющая весч....

(24) Значит ты просто не вкурил тему, и пытается доказать, без никаких знаний то, что на самом деле таковым не является..

(22) А я бы сказал ... что в 10-чной потребуется к примеру 4 бита: 0000-9999

(25) Прыгаешь вперед паровоза. Давай лучше сначала с более простого, с генетических алгоритмов. Что это такое, и для чего используются.

(27) а причем тут биты ?

(27) Нет, в 10-чной системе, и даже в другой галактике - с помощью четырех бит ты можешь запомнить одно из 16-ти состояний. Но никак не больше.

(28) Для нахождения самого оптимального решения..

(28) впереди какого паравоза? есть продукт PowerSim ... использует генетические алгоритмы..

(28) Ну, для многопараметрической оптимизации, например...

(33) Для поиска Экстремумов они используются.
В чем их отличие от модификаций спусков, с наложенным Монте-Карло?

(14) Угу. Написание в римской системе так же легко обрабатывать, как и в 10-тичной...

+(35) в смысле, римские цифры и арабские.

(34) раз есть " модификаций спусков, с наложенным Монте-Карло", то генетические алгоритмы не имеют права на существование?.. я верно отразил твою позицию

(32) Посмотри пост (34)
Генетические алгоритмы - не более как пустой звук, громкое название для всех модификаций спусков, которые в отличии от "генетических алгоритмов" появились достаточно давно. Просто громкое называние для того чтоб поразить слух неподготовленного пользователя.

(0) хм... думаю 1С 9.0 на сабже взлетит... низенько-низенько...

К сожалению я плохо помню лекции за 3 курс схемотехники. Но там было показано что самое оптимально число состояний где то 2,7. Т.е. если будет 3 состояния то системы будут проще и быстрее потому что 3 больше ближе к 2,7.

(37) Нет никаких "Генетических алгоритмов", есть модификации покоординатных и   градиентных спусков, которым придумали громкое имя для получения большей известности и т.д., а в конечном итоге для выколачивания денег.

(34) в использовании производных

А теперь можно перейти к нейронным самообучающимся сетям. Так что же это такое?

Вообще-то лучше для начала почитать, что есть квантовый компьютер. Там принцип вычислений совершенно другой. Есть неплохие статьи на эту тему в тырнете

(38) ну порази ты тоже слух - как давно появились модификации спусков и когда появились первые работы по поводу эволюционных методов

(30) вроде ты продолжаешь мысль в двоичном системе?
следи за моей логикой:
в двоичной системе бит варьируется : 0-1
в троичной системе бит варьируется : 0-2
...
в десятеричной системе бит варьируется : 0-9
и т.д.

к примеру число 4
100(2) = 11(3) = 4(10)

(42) То есть в спусках не используются производные????
А что-же тогда такое градиентный спуск?

(43) ну для начала:
1.обучение с учителем,например персептрон
2.обучение без учителя,напр.ассоциативные сети Хопфилда

(45) Да чего поражать. Несколько столетий назад они появились.
И накладывали Монте-Карло для поиска локальных экстремумов и для улучшения сходимости всегда...

(47) вектор из производных-указывает направление наибольшего возрастания
функции. Примерно тот же подход используется и в наискорейшем спуске

(49) а генетические как раз таки устойчивы к локальным экстримумам и дают возможность приблизится, по возможности, к глобальному...

как то по одному предмету делал доклад по нанотехнологиям. Там в числе всего была такая фишка - один мужик делал просто супер открытия которые ни у кого больше не получались. Типа у него там все вообще круто, что вот вот изобретет как делать процы сразу из атомов и т.д. И где то год все ему верили и восхищались. Потом стали удивляться что его эксперименты ни у кого больше не получаются. Потом начали копать под мужика. Оказалось что все данные по экспериментам вообще не существуют, а мужик ездил по ушам. А он отмазывался что просто на винте места не хватило и он потер экспериментальные данные и оставил только итоги.

(49)"И накладывали Монте-Карло для поиска локальных экстремумов и для улучшения сходимости всегда." может глобального экстремума?

(48) Нейроные сети - это просто сбор статистики для последующего предсказания. Такое-же как и любой другой, только намного более медленный и заморочный, поэтому имеющий применение только в теории. На практике это тоже самое что и остальные методы, только медленней из-за своей извращенности...

(51) Генетические Алгоритмы - Это и есть Спуски, с внесенной погрещностью для лучшей сходимости, и с запоминанием нескольких точек для поиска локальных экстремумов, которые применялись всегда, задолго до возникновения "громкого" термина.

(51) устойчивость,можно предположить,является в ген.алг. как раз
м.Монте-Карло:обмен генной инф,репликация,если не ошибаюсь,носит
в знач.степени случ.характер,только вот распределение
случ.величины не скажу.

(46)
бит = "BInary digiT" т.е. состояния всет-таки два.
Ты же говоришь о неделимой единице измерения количества информации.

(55) Call please!

(55) если следовать твоей логие, автомобиль - та же арба, и термин придумали ради того "красивого словца".. знаеш, ты прав в том, что называеш все авто - арбой..

(59) Нет, во времена Арбы не былоо автомобилей, в том и отличие. А до генетических алгоритмов генетические алгоритмы были, только назывались модификациями спусков, и к генетике они имеют ну уж совсем отдаленное отношение... Сложение тоже похоже на спаривание...

(54) если под сбором статистик ты имеешь ввиду обучающую выборку,
то да,это так,но так же можно сказать практически обо всем-это оч.общ.
утверждение. Главное топология сети и обучающий алгоритм-
фактически это тоже оптимизационная задача,как и суть генных алгоритмов,
но! Вся фишка в том,что здесь уже было сказано о "многопараметричности",
так што классич. град.методы в том числе и наискорейшего спуска,
просто не сможет работать на,скажем 1000,3000 и более параметров это
так называемое "проклятье размерности"

+61 поэтому:говорить,что м.наискорейшего спуска=ген.алгоритму=нейросети,
будет неправомочным обобщением

(60) каждый имеет право называть свою идею так, как он хочет.. так что, если кто то и назвал модификацию других методов "генетическими", то это его право...

+62 из за своей ограниченности к применению

(57) ну ладно. "Трит", Трайт, килоТрайт, МегаТрайт...
Суть ты уловил.

(65) Я уловил, да

(57) если ты значешь название данного термин - скажи,
я могу запатентовать термин трит и десятерит :))) если конечно от этого станет легче :))

+64 то есть обобщать на основании,что там и там применяются градиенты-неправильно,
т.к. я применяю и арифметические действия,так что это можно назвать "арифметическими" методами?

(46) А причем тут бит ?
объем любой памяти характеризуется содержимым а 10 что в 10-чной что в двоичной, всеравно 10

хм.. как легко увели тему от сабжа..

(70) всего несколько уточнений,это не "увести"

(67) Разряд?

(71) я не про тебя... а про то, что объявив тему "еретичным", сразу же приплели и алгоритмы оптимизации, никакого отношения к теме не имеющие..

(73) А! Да,согласен.

(0) А чо тока три? Вот штоб штук сто = ото дело. Тока кому оно надо.)

(72) а отражающее количество состояний?

(61) Самообучение - это только громкий термин для сбора статистики - это способ сбора статистики и её использования, а не сомообучения.

Насчет спусков - У меня выложен пример подсчета рейтингов - Спуск по 3000 параметрам - сходится очень хорошо, накладывание генетических алгоритмов тут по сути ничего не меняет, так как экстремум один.
Несколько - нужны уже генетические для поиска глобального минимума/максимума - только какие-жк это Гнетические (о какое слово) алгоритмы, когда это тот-же спуск с наложенным моенте-Карло, и с запоминанием нескольких точек.

И Генетические алгоритмы - тоже можно назвать самообучением - но какое-же это самообучение когда это наибанальнейший поиск экстремумов???

ИМХО:а ваще,если наращивать состояния,то с необходимостью придется оперировать
внешними формами близкими к привычным,человеческим представлениям

(76) Троичная цифровая техника базируется на трехзначных сигналах и трехстабильных элементах памяти (тритах). Объекты, принимающие более чем три значения, реализуются в ней как совокупности тритов. Операции над этими объектами осуществляются как последовательности операций трехзначной логики. Аналогом байта служит шестерка тритов - трайт. Двузначные объекты и операции над ними содержатся в троичной технике как вырождения тритов и операций трехзначной логики.

http://www.computer-museum.ru/histussr/12-1.htm

Самый прикол, когда я читал книгу Шеннона, так там была такая оговорка, что мол мы используем двоичную систему, а где нибудь на марсе может ктото использует троичную.
И тут же сноска переводчика, в которой говорилось о советских ЭВМ на троичной логике..Я валялся под стулом...

(80) почему валялся?

все-таки триты :))

(73) Не приплели. Было мнение выдающихся Советских матаматиков, могу поискать в инете. Для выкачивания денег было придумано три громких названия - Генетические алгоритмы, нейронные сети, и нечеткие множества. И так-же было придумано направление - обратно к аналоговым вычислениям, несколько (а не два) устойчивых состояний и т.д. Это всё ягоды одного поля. Чистое мошенничество и темы для публикаций и диссертаций. И если генетические алгоритмы - просто другое название всем известных методов, то остальное - просто очковтирательство.

(81) Ну не знаю, мне показлось смешным, прочитать, про то, что троичной логикой пользуются какие то инопланетяне в отличии от землян, и тут же прочитать, что марсиане из СССР реализовали таки такую систему

(77) ключевое понятие здесь:"так как экстремум один" т.е.
утверждение что глобальный экстремум существует и он один,
но строго доказать,что ты достиг его,можно только аналитически,
что согласись,затруднительно,потому что аналитического выражения
для такой сложной целевой(оптимизируемой)функции ты скорее всего не
имеешь. И насчет "3000 переменных" может ты их путаешь
с количеством отсчетов(значений) ф-ии? То есть с диной обучающей выборки?

диной=длиной

(85) Метод максимального правдоподобия. По 3000 параметрам максимизируем вероятность. Метод наискорейшего спуска. Предшественники (аналоги) искали экстремумы до 1000 параметров, я значитеьно улучшил сходимость видоизменив (прологарифмировав) целевую функцию, и использовав статистику для расчета значения шага в наискорейшем градиентном спуске.

Конечно ничего не путаю - именно функция от 3000 параметров.

(85) Причем тут длина обучающей выборки? :)
Наискорейший градиентный спуск.
С переменным шагом. В чистом виде.

(87,88) итак,у тебя имеется некая функция,имеющая N(N=3000) переменных,параметров.
есть таблица со значениями, количество значений M,котрые ты описываешь(апроксимируешь) этой функцией с 3000 переменных,так?
В качестве критерия у тебя,скорее всего взято средне кв.отклонение,
то есть сумма кадратов деленное на M. Так?

+89 таким образом табл.экспериментальных значений имеет размерность
N колонок и M строк. Так?

(89) Два разных метода. Метод наибольшего правдоподобия - максимизируется вероятность (произведение вероятностей), одно значение, и метод наименьших квадратов - минимизируется сумма квадратов отклонений, в данном случае 3000*2999/2 Значений :) - так-же градиентным спуском. В случае метода наименьших квадратов значения похожие, но немного хуже (наибольшее правдоподобие Рулезззз), может использоваться только для проверки.
Нет гарантий что метод наименьших квадратов приведет к сумме квадратов равной нулю, Поэтому проверкой может служить только модуль градиента.
Именно три тысячи параметров - на всякий случай повторю :)

Для проверки что экстремум не локальный, используется расчет двумя методами - наименьших квадратов и наибольшего правдоподобия (Должны давать близкие результаты), и значения посчитанные программами аналогами.
Так-же можно использовать Монте-Карло - Последовательно спускаемся из различных "хороших" точек. Должны приходить к одному месту (Если Экстремум один)

(90) Таблица 3000*3000.

а ваще на этот счет,советую:Химмельблау,там все четко. Я по ней учился.
http://lib.mexmat.ru/books/2660

(92) это матрица производных?

(94) Матрица значений, исходя из которых при участии вектора из 3000 значений (Парамтры функции, максимизирующие значения которых должны найти) считается вероятность. Производная (Градиент) считается "По честному"
По каждому измерению (Ф(Х+Дельта)-Ф(X))/Дельта - в аналитичском виде производная для такой функции неизвестна...

(95) "X" это вектор?

Чтоб было понятней, расчет функции в чистом виде, неоптимизированный (Для нагладности)

Function MatOj(Elo:Double):Double;
Begin
MatOj:=1/(1+Exp(-Elo*Ln(10)/400));
end;

Function Ver(Var rating:rr):Double;
var i,j,kol:integer;
var sum,MO:double;
Begin
 Sum:=0;
 for i:=1 to NameCount do
    for j:=1 to NameCount do
         Begin
             kol:=Table[i,j];
             MO:=MatOj(Rating[i]-Rating[j]);  
             sum:=sum-ln(MO)*kol;
         end;
  Ver:=Sum;
end;

Считается Логарифм вероятности. Матрица 3000*3000, 3000 параметров.

(98) Считается ГРАДИЕНТ. Х - изначально вектор, для расчета градиента фиксируются все значения кроме одного. и так 3000 раз - получаем градиент.

Table[i,j] -
Таблица значений. (3000x3000)
rating - Вектор на 3000 параметров,
Целевая функции - Функция от этого вектора :)

100

100 + за Лошатку пост..

(99) ок :) и что ты ищешь в этой табл.заданной ф-ии,минимум(максимум)?

то есть тебе надо указать i,j,при которых значение в Tabl[i,j)=Min(Max)?

(102) Раз (-ln) Значит минимум. Да, именно его. Ищется спусками, так как в область сходимости Ньютона не попасть.

(103) Мне нужно указать ветор rating на 3000 значений, при котором значение функции Ver минимально.

(104) понятно. :) то есть если ты выведешь значения своей таблицы
в 2-х мерный график-ты получишь минимум наглядно. Так?

(106) Я не совсем понимаю, как можно вывести значения функции от 3000 параметров в двухмерный график :)
Таблица - это всего лишь параметры, неименяемые парамтры в функции от вектора. Выведя таблицу я увижу всего-лишь таблицу.

(106)
Я на всякий случай, чтоб не было таких вопросов - выложил в форум саму функцию... Не просто так. А чтоб было понятно. Функция от 3000 переменных, состоит из 3000*3000 слагаемых. В таблице - коэффициенты при слагаемых, фунция нелинейна от вектора.

(107) ну таблицу,она 2-мерна и вполне может быть отображена графически,
ты ж сказал,что в таблице знач. нужно указать i,j, я сужу из твоих слов.

Изменение любого парамтра в векторе из 3000 элементов - влечет изменение каждого слагаемого.

(109) Что я сказал? Где я это сказал? Я сказал нужно найти вектор из 3000 элементов минимизиующий значение фунции. В таблице нам ничего искать не надо.

Еще раз - их каких слов?

+109 значит я не въехал-запутался:ты ведь сказал что в Tabl[i,j]
содержаться значения или как?

я работал на том самом чуде с троичной системой...
сначала непривычно, а потом понимаешь, что многие вещи действительно упрощаются...

ШтушаКутуша
94 - 14.02.07 - 17:23
   
(92) это матрица производных?    95

 NS
95 - 14.02.07 - 17:26
   
(94) Матрица значений, <..........>

(112) Да, в таблице на 3000*3000 Элементов содержаться коэффициенты функции. Значения которые нам известны. Осталось найти ветор, минимизирующий приведенную функцию. Зная таблицу мы знаем вид функции, и можем её посчитать при каждом фиксированном значении вектора. Теперь осталось значение функции минимизировать.

(114) Да, а что-же это? А причем тут "указать i,j"?

(116) тогда и нужно было сказать "матрица производных"! частных причем.
Дуришь маленьких?

(117) Это не МАТРИЦА ПРОИЗВОДНИХ!!! И я прямо об этом сказал.
Это матрица коэффициентов, и к производным она не имеет никакого отношения.

F(x,y)=17((X*Cos Y)^(Y*Sin X))+34((Y*Cos X)^(X*Sin Y))
17 и 34 Это частные производные? Нет, это коэффициенты функции.

Вид функции
Сумма(Kij*Ln(1/(1+Exp((Xi-Xj)*Ln(10)/400)))
Где К - матрица 3000x3000, известные коэффициенты, к частным производным не имеют никакого отношения.
Вектор Х на 3000 элементов, минимизирующий значение приведенной функции необходимо найти.

(118) ок. а в rating что содержиться,значения ф-ии?

+120 имею ввиду в (118)

+121 или значения X,Y?

(120) Опять, в каждой ветке одно и тоже.
В Rating находится вектор который нам надо найти. Это вектор параметров функции.
У ФУНКЦИИ ОДНО ЗНАЧЕНИЕ. Которое нам необходимо минимизировать.

(122) Подумай сам, честно говоря уже не смешно.

(124) F(x,y)=17((X*Cos Y)^(Y*Sin X))+34((Y*Cos X)^(X*Sin Y))
тебе нужно найти X,Y при которых MIN(F(X,Y))?

(125) Это пример для двух параметров.
Мне нужно минимизировать функцию (119) при 3000 параметрах.

(+126) Функцию от 3000 неизвестных. Состоящую из 9 000 000 слагаемых.
Изменение каждого параметра влияют на 3000 слагаемых, для расчета градиента есно можно пересчитать только их.

3000 слагаемых пересчитываются для расчета каждой частной производной в градиенте.

кубит это не бит...

2 кубитов будут хранить следующую инфрормацию
00 0
01 неопределено
10 1
11 неопределено

соотвественно 16 кубитов хранят информацию о 65535 состояниях в 3 вариантах каждый :)

Сумма(Kij*Ln(1/(1+Exp((Xi-Xj)*Ln(10)/400))) ,
X={x(1,1),x(1,2),x(1,3),.....x(1,N)
  x(2,1),x(2,2),x(2,3),.....x(2,N)
  x(N,1),x(N,2),x(N,3),.....x(N,N)},N=3000.

так?

(128) ладно,попозже продолжим,только наверное в другой ветке,если ты не против

Разговор уже ни о чем... стыдно дузья, стыдно :)

Х -не матрица, а вектор из 3000 элементов, что видно хотя бы по ндексу в функции. (справа от Х)

После (130) поста я начинаю понимать что разговор-то продолжать бессмысленно...
Мало того что видно, что не отличаешь вектор от матрицы, более того в (119) Дана полностью минимизируемая функция в аналитическом виде, и разночтений в такой записи быть не может,
а в (97) Дана та-же функция в виде программного кода...

(131) Что продолжать-то? :)
Даже не смешно.

Могу единственное что сказать - что максимизация (минимизация) значения именно этой функции очень востребована, до этого было написано две программы для минимизации, обе не позволяют минимизировать более чем при 1000 параметрах, одна из них использует не эту функцию, а её приближение от меньшего числа слагаемых, что резко искажает резальтаты.

Название программ BayesElo и EloStat доктора Френка Шуберта.

у меня все же стойкое ощущение,что тут путаница с размерностью Матрицы переменных[N*M] и длиной Вектора[N],меня смущает следующее:
for i:=1 to NameCount do
   for j:=1 to NameCount do
        Begin
            kol:=Table[i,j];
            MO:=MatOj(Rating[i]-Rating[j]);  
            sum:=sum-ln(MO)*kol;
        end;
 Ver:=Sum;
end;
матрицу коэфф вижу:Табле[i,j]; вижу Rating[i](Rating[i]),но разве берутся
значения у матрицы,по одному индексу?.,поневоле приходится предположить,
что имеем дело с векторами.

ЗЫ:NS,я знаю,что такое разностная схема,целевая функция и
градиент-не стоит объяснять.

иех, вашу бы энергию, и на мирные цели в деле формирования хорошего оптимизатора..

Ничего не понял. Вы... не можете разобраться в ПЯТИ строках кода? :)

(136) Именно мирная цель и есть :)
Программа востребована, значит нужна, и значит благое дело :)

(134) если ты не в состоянии четко формализовать задачу,то я в этом не виноват.
А мне смешно,что ты дергаешься не в состоянии четко и последовательно
выполнить постановку,прыгаешь с одного на другое,то приводишь таблицу
и говоришь:"да,это табл.знач",а потом,что это таблица коэфф.,то приводишь
ф-ю,не оговоривая что она модельная и приведена для примера.

(138) мирной была бы, если алгоритм оптимизатора был бы у меня))... но, раз я его не получил, то мирной считать не буду))

(137) Ну знаешь. Я не увидел никаких многомерных матриц,
кроме "kol:=Table[i,j];" Rating[] одномерен,а их разность
указывает на то что ты берешь задержку. Где многомерная матрица переменных?
Не вижу.

+141 привел те пример многомерной входной матрицы переменных-опять не то!
не знаю. Крутишь че то вертишь,делаешь предположения,
вместо того чтоб толком объяснить постановку задачи-не более того.

(14) Во первых - Функция дана в аналитическом виде.
Во вторых в сотый раз повторю. ВЕКТОР rating, нам нужно найти вектор rating.
Матрица коэффициентов - Это матрица Table 3000x3000 элементов.

(142) Постановка задачи в посте 119. Написна функция в аналитическом виде - и поставлена задача. Что-то не так? Пробелы в математике?

(142) может, преднамеренно не хочет на что то ответить, потому как ответ предполагает для знающего человека раскрытие изюминки алгоритма?..

(145) Вы издеваетесь? Написана в чистом аналитическом виде минимизируемая функция, указано что является переменными, и что задано. Что ли еще раз повторить пост?

Пожалуйста:

  NS
119 - 14.02.07 - 18:23
Вид функции
Сумма(Kij*Ln(1/(1+Exp((Xi-Xj)*Ln(10)/400)))
Где К - матрица 3000x3000, известные коэффициенты, к частным производным не имеют никакого отношения.
Вектор Х на 3000 элементов, минимизирующий значение приведенной функции необходимо найти.

(143) я понимаю,что для итерации и что тебе нужен ВЕКТОР.
меня смущает:"Rating[i]-Rating[j]" что это,парметры-аргументы?
Тогда почему к ним обращение как к векторам,а не к матрице,то есть
Rating[i,j]?

(146) грамотно изложи и тогда в эмоциях не будет необходимости.

Творец троичной ЭВМ

http://www.lib.ru/MEMUARY/MALINOWSKIJ/8.htm

+148 просто меня эти неясности смущают,а КАК решать подобные задачи я знал до
того как ты наверное о них впервые услышал :)

(146) я не издеваюсь.. я действительно ничего здесь не читал.. в начале что то смотрел - и все..

(147) В тысячный раз говорю - потому что rating это не матрица, а 3000-мерный вектор.

Э! по дурацки как то все получилось!

(153) А чего дурацкого? Я просто не совсем въезжаю, как к вектору можно обращаться как к матрице.

(154)В некоторых реализациях некоторых языков - можно. И наооборот :)

(152) Ты понимаешь разницу между вектором и матрицей? В случае с матрицей
у тебя был бы-да! без сомнения N-мерный процесс,а так одномерный-вектор.
Мощность N=3000.

я не стебусь,мне просто интересно и-все. Если я заколебал,то жаль.

(156) Одномерный вектор? Склар? Ну вы даете....

Ребятки, вы же о троичной арифметике должны общаться, а вы на какие-то матрицы-шматрицы перешли :) т.е. на флуд :)

Скаляр :)
Еще раз - 3000 мерный вектор. Массив на 3000 элементов. Оптимизация функции от 3000 элементов.

(158) произв.транспонированных векторов дает скаляр-число!
Неужели ты думешь,что я такой далпайоп? нехорошо!

Да мне интересно, как человек может запутаться в пяти строках кода, в аналитической функции на одну строку, и как может постоянно путать вектор то со скаляром, то с матрицей :)

(161) Поехали дальше - причем тут произведение транспонированных векторов?
Произведения транспонированных векторов тут нет, Значением целевой функции действительно является скаляр - У меня есть подозрение что вы считаете что возможно иное, и значением целевой функции может быть не скаляр, и что возможно максимизировать/минимизировать нечто иное? :)

(162) ладно,давай отложим этот разговор. А разностная схема у тя всеж
неустойчивая,могу поделиться,впрочем как хочешь. :)
А матрицу с вектором и тем более с числом я не спутаю.
Сужу ведь с твоих слов о проблеме,так что.

(164) АТАС. ЭТО НЕ РАЗНОСТНАЯ СХЕМА, ЭТО НЕ МЕТОД РЕЩШЕНИЯ!!!
ЭТО УСЛОВИЕ ЗАДАЧИ!!! Именно решение ЭТОЙ задачи нужно :)

Честно говорю - я уже умираю со смеху, такого бреда я давно не слышал :)

Неустойчивая разностная схема :)
Хоть формулировку задачи, от решения отличаешь?

метод взятия производной в точке,тож по разностной схеме.

Эта
Неустойчивая схема :)
При замене Формулы 1/(1+Exp((Xi-Xj)*Ln(10)/400)),
на практически так-же себя ведущую линейную формулу Сонаса (0.5+(Xi-Xj)/800), И если минимизировать отклонение вместо максимизации вероятности  превращается... в квадратичную форму :) Может она тоже неустойчива :)

Для устоячивости разностной схемы либо фиксируется одно значение в векторе, либо фиксируется среднее значение по вектору :)

По моему это должен понимать даже студент-первокурсник.

(166) Метод взятия производной в точке - общепринятый, и вытекающий из определения производной.

"(Ф(Х+Дельта)-Ф(X))/Дельта" это разностная схема,примитивная,
но всеж и она может быть более,а может быть менее точной и
может быть неустойчивой. Впрочем ты Господа Бога за бороду
наверное держишь и только ты все знаешь :)
Ну и ладненько. Бери себе средние и логарифм.ф-ции,
тебя наверное устраивает скорость. Ну и ок. :)

(169) Точно, сомсем наверно всё плохо :)
Сходится быстрее квадратичной формы, и быстрее всех существующих аналогов, так как приведено К ПОЧТИ КВАДРАТИЧНОЙ ФОРМЕ (при небольших разницах - получается именно квадратичной формы)

(170) знаешь,я надеялся получить обсуждение с коллегой,с
челом у которого близкие интересы,а получилась лажа.
Вовсе я не оспариваю твоих достижений,а ты впростоте 2(двух)
слов сказать не можешь. Ведешь себя как будто...
все знают только таблицу умножения. Короче-мне оч.жаль
что так вышло и все.
А насчет сходимости сделай милось,почитай Химмельблау,
ссылку я приводил. И метод у тя не может быть оптимальным
если ты не анализируешь матрицу производных на предмет положительной определенности.Которая более определенно задаст направление поиска.
Да плюс более точная схема взятия производной. Ну и ладно.

По порядку -
1.условие задачи уместилось в одной строчке, и я его привел.
2. Такая схема вычисления производной общепринята, она дает огромную точность, и применяется вместо аналитического представления производной с расчетом - ввиду более быстрого вычисления.
3. Исходное произведение и было прологарифмировано, и приведено к виду суммы логарифмов, так как именно так получается вид наиболее близкий к квадратичной форме, а квадратичная форма имеет отличную сходимость (Одна итерация метода Ньютона - просто решение системы линейных уравнений)
Но так как получается не чистая квадратичная форма, то для решения используются спуски, так как не попасть в область сходимости Ньютона.
4. Задача РАЗНОСТНАЯ изначально - Это условие задачи, именно в таком виде она и стоит.

Причем Тут Химмельбау? ПОдумай - КВАДРАТИЧНАЯ ФОРМА!!! Что там насчет сходимости методов поиска минимума квадратичной формы? Первый курс Высшей Алгебры? :)

(172) максимальная оптимизационная задача,кстати обучение
нейросети,с 3500 переменных-параметров. Так что-знаю что говорю.
Доказывать ничего не буду. Считаешь так,а не иначе-считай,твое дело.
"Причем Тут Химмельбау?" - понравилось. :)

(173) Что считаю так? О том что моя программа имеет лучшую (самую быструю сходимость) среди аналогов? Я так не считаю, этои просто факт.
Считаю что-то насчет сходимости спусков по квадратичной форме, и функциям близких по виду к квадратичной форме? Я не считаю, я ЧЕТКО ЗНАЮ сходимость разных методов минимизации значения квадратичной формы, и функций близких к ней по виду.

упоминая Химмельбау вы говорите всего лишь о применении покоординатного спуска (метод Пауэлла) в практической реализации? Опять смешите мои тапочки... В этой задаче покоординатный спуск сходится значительно хуже градиентного, как и  практически всех других задачах.

(174) Поверь мне,я оч.хорошо понимаю о чем ты говоришь и
уважаю твои результаты,но глянь всеж Химмельблау,там помимо
квадратичной сходимости анализируются разные методы оптимизации,вот о чем речь.
О методе оптимизации с максимальной сходимостью.
(175) Пауэлл? :) А метод Марквардта тебе ни о чем не говорит? :)

+176 и с чего ты решил,что я говорю о покоординатном спуске?
Ума не приложу,я пользовался и пользуюсь м.Марквардта+рандомизация,
или как ты говоришь "м.Монте-Карло",но случ. величина, распределение ее
по Коши,распределение Коши. Можешь сказать в чем разница
между покоординатным спуском и м.Марквардта,а также
равномерным,нормальным распределеением и распр.по Коши? :)

Чтобы обсуждать тему троичной системы нужно изменить МИРОВОЗРЕНИЕ.
Как быть с булевым типом значения (Истина,Ложь)? Его в этой системе не будет. (будет трулевый тип (Истина Ложь МожетБыть)
И как подскажите быть с булевой алгеброй (AND OR NOT) Этих операторов не будет. А трулеву алгебру пока нигде не-преподают %).
Так что все это обсуждение бесполезно

прошу прощения что закакал ветку.

Vashu energiy napravit bi po moey ukazke. ex

(12) СОГЛАСЕН с France: Коль в СССР не реализовали троичную логику, то не реализуют негде!!! У нас троичная (на троих) логика в душе народа есть и будет, мы филосоы и главное - практики этой троичной логики!

(181) Ошибаешься. в СССР как раз троичную логику реализовали в железе...

(0) Легче сделать кол-во битов больше (и с экономической, и с аппаратной точки зрения, не говоря уж о совместимости технических стандартов), чем делать то же самое, но на "тритах".

(177) Конечно могу, и чего вдруг перешли на распределения? Конечно я знаю что такое распределение, и основные типы распределений. Обсуждаемая программа  используется для ранжирования По силе с расчетом цифровых значений силы (рейтингов), и соответственно с расчетом разницы в силе между разными участниками. И так-же считает доверительне интервалы. Метод наибольшего правдоподобия в данном случае исходит из предположения о изначальном равномерном распределении силы по всей оси. (Можно наложить на другое распределение, например Нормальное)

Насчет программы - один из вариантов программы, и образец расчета (с 95% доверительными интервалами) можно посмотреть тут:

http://kasparovchess.crestbook.com/viewtopic.php?id=1257

(178) трулева алгебра в троичной системе:

012 AND 021 = 011
012 OR 021 = 022
NOT 012 = 210

Да хоть в десятичной... десятюлева алгебра...
что тут неясного? :)

осталось подумать, для чего ее применить :)

Булева алгебра, Расширенная на Другие системы счисления - остается теми-же самыми поразрядными вычислениями по Модулю... и чего придумывать? Есть готовые теории.

понравилось сравнение программы для PDP-8 из 20 с лишним двоичных команд и аналогичной программы для компа в троичной системе (Сетунь?) из 8 команд в
http://www.computer-museum.ru/histussr/12-1.htm

(182) Обижаешь. Проминь 2. Десятичная машина. Сам работал.

Кстати, существующие машины - троичные. Третье состояние - высокопимпедансное. :)

(129) Помоему что-то не то.
Количество вариантов = m^n, где m количество вариантов значений для одного бита/кубита/..., а n - их количество.

т.е. 8 бит - 1 байт = 256 (2^8 = 256)
    16 бит - 2 байта = 65536 (2^16 = 65536)

а для 16 кубитов получается
    16 кубитов = 43046721 значение (3^16 = 43046721) что больше 25 и меньше 26 бит

Странный подсчет... формула пересчета бит = Кубит * ln 3 / ln 2
Вроде не так уж и сложно :)
16 Кубит = 25.36 бит.

(191) Что я и сказал "больше 25 и меньше 26 бит" битов ведь не может быть 0,36

(192) Как это не может - Легко. Никогда не видел - В ЭБ сождержится 25.6 позиций на бит, либо информация об одной позиции занимает 1.28 бит?

Кто сказал что объем информации может быть только целым?

А странный подсчет - пересчет делается через логарифм, а не через возведение в степень.

(185) >> трулева
Не было такого мужика. С точки зрения семантического и гносеологического анализа "Пупкина" - правильЕй.

(193) Убедил. Правдо я имел ввиду на физическом уровне.