Prob_Solve 板


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我覺得要先考慮你的機率分部,如果你的目的是如 tkcn 所說的, 每一個(合法的)組合出現的機率要一樣,那你新的演算法還是會有問題 考慮這個例子: 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 目前想到可以保證 P({2, 1}) == P({1, 2}) == P({0, 3}) 的方法大概是先算出總排列數,再設法產生第 i 個排列。 不過要先把排列組合的公式算出來。 以這個例子來說,排列數很好算: 排例數 = 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:先謝謝您的回答,但此問題便是麻煩在不適以排列舉出, 10/21 09:40
2F:→ tropical72:因實際上各維變數之 range 差異度難抓摸,當 range 大時 10/21 09:41
3F:→ tropical72:便耗過多時間. 但非常感謝您提供之意見與算法,這部份我 10/21 09:42
4F:→ tropical72:再細思, 感謝!! *^_^* 10/21 09:42
5F:推 FRAXIS:如果很難列舉 你可以考慮用MCMC 10/22 19:40
6F:→ FRAXIS:這方法可以保證 近似於你想要的分佈 10/22 19:40
7F:推 tropical72:感謝樓上提供之keyword!! 10/22 20:43
8F:推 tropical72:不好意思,我突然想問 MCMC 的話該如何做?我查了資料實 10/25 00:16
9F:→ tropical72:在不知該如何下手,不知是否有適合之說明等之類 ? 感謝. 10/25 00:16
10F:推 FRAXIS:應該是先隨便造一個陣列 然後隨機的改變它 10/26 08:42
11F:推 FRAXIS:像是每一步 隨機挑一個i 把a[i]+1(or -1) 10/26 08:44
12F:→ FRAXIS:然後隨機挑一個j a[j]-1(or +1) 之類的.. 10/26 08:45
13F:推 tropical72:這不就變成原演算法的步驟了嗎? 還是我誤會了 ? 10/26 21:53
14F:推 FRAXIS:應該是跟原來的差很多吧.. 10/27 07:57







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