Prob_Solve 板


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我觉得要先考虑你的机率分部,如果你的目的是如 tkcn 所说的, 每一个(合法的)组合出现的机率要一样,那你新的演算法还是会有问题 考虑这个例子: N = 2, sum = 3 [0] [1] low 0 0 high 2 10 arr[0] + arr[1] == 3 0 <= arr[0] <= 2 0 <= arr[1] <= 10 合法的解有: {0, 3} {1, 2} {2, 1} {1, 0} (1 10) 0.5 {2, 0} (0 10) 0.25 {2, 1} 0.25 {1, 1} (1 9) 0.25 {2, 1} 0.125 {1, 2} 0.125 {0, 1} (2 9) 0.5 {1, 1} (1 9) 0.25 {2, 1} 0.125 {1, 2} 0.125 {0, 2} (2 8) 0.25 {1, 2} 0.125 {0, 3} 0.125 P({2, 1}) = 0.25 + 0.125 + 0.125 = 0.5 P({1, 2}) = 0.375 P({0, 3}) = 0.125 可以看到 P({2, 1}), P({1, 2}), P({0, 3}) 都不相同 目前想到可以保证 P({2, 1}) == P({1, 2}) == P({0, 3}) 的方法大概是先算出总排列数,再设法产生第 i 个排列。 不过要先把排列组合的公式算出来。 以这个例子来说,排列数很好算: 排例数 = H^3_2 - H^0_1 = 3 (用 latex 的 syntax) randomly choose from [1 2 3] = k generate a permutation by k --



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◆ From: 60.250.111.124
1F:推 tropical72:先谢谢您的回答,但此问题便是麻烦在不适以排列举出, 10/21 09:40
2F:→ tropical72:因实际上各维变数之 range 差异度难抓摸,当 range 大时 10/21 09:41
3F:→ tropical72:便耗过多时间. 但非常感谢您提供之意见与算法,这部份我 10/21 09:42
4F:→ tropical72:再细思, 感谢!! *^_^* 10/21 09:42
5F:推 FRAXIS:如果很难列举 你可以考虑用MCMC 10/22 19:40
6F:→ FRAXIS:这方法可以保证 近似於你想要的分布 10/22 19:40
7F:推 tropical72:感谢楼上提供之keyword!! 10/22 20:43
8F:推 tropical72:不好意思,我突然想问 MCMC 的话该如何做?我查了资料实 10/25 00:16
9F:→ tropical72:在不知该如何下手,不知是否有适合之说明等之类 ? 感谢. 10/25 00:16
10F:推 FRAXIS:应该是先随便造一个阵列 然後随机的改变它 10/26 08:42
11F:推 FRAXIS:像是每一步 随机挑一个i 把a[i]+1(or -1) 10/26 08:44
12F:→ FRAXIS:然後随机挑一个j a[j]-1(or +1) 之类的.. 10/26 08:45
13F:推 tropical72:这不就变成原演算法的步骤了吗? 还是我误会了 ? 10/26 21:53
14F:推 FRAXIS:应该是跟原来的差很多吧.. 10/27 07:57







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