45、彼得·温克勒披萨问题的解决方案

彼得·温克勒披萨问题的解决方案

在一场关于披萨分享的有趣博弈中,鲍勃负责将披萨切成大小不一定相等的若干片,随后他和爱丽丝轮流拿取披萨片,每次只能拿一片。首轮由爱丽丝选择任意一片,后续回合中,玩家只能选择与已被取走的披萨片相邻的切片,这一规则被称为“礼貌披萨协议”。那么,爱丽丝究竟能获得多少披萨呢?

问题背景与基本概念
  • 原始谜题 :早在1996年,丹·布朗提出了一个问题,即鲍勃是否能获得超过一半的披萨。实际上,鲍勃有办法确保自己得到一半的披萨,比如将披萨切成偶数片且每片大小相等。后来,彼得·温克勒发现,如果切割得当,鲍勃甚至能得到5/9的披萨,同时他猜想爱丽丝无论面对何种切割方式,都能获得4/9的披萨。
  • 基本定义
    • 披萨表示 :鲍勃切割后的披萨可以用一个循环序列(P = p_0p_1 \cdots p_{n - 1})来表示,其中每片披萨(p_i)的大小为(\vert p_i \vert \geq 0),(P)的大小定义为(\vert P \vert := \sum_{i = 0}^{n - 1} \vert p_i \vert)。
    • 回合类型 :对于(1 < j \leq n),如果一名玩家在第((j - 1))轮选择了切片(p_i),而另一名玩家在第(j)轮选择了(p_{i - 1})或(p_{i + 1}),则第(j)轮被称为“移位”;否则,称为“跳跃”。
    • 策略类型 :如果某个玩
深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
### 温克勒地基模型中的刚度矩阵计算 温克勒地基模型是一种经典的弹性基础理论,假设地面反力结构物的沉降成正比关系。在这种模型下,可以通过离散化的方法来构建刚度矩阵[^1]。 #### 基本原理 温克勒地基模型的核心在于其线性分布特性,即单位面积上的土壤反作用力 \( q \) 可表示为: \[ q(x, y) = k_s w(x, y), \] 其中 \( k_s \) 是弹簧常数(也称为地基系数),\( w(x, y) \) 表示该位置处的地表位移[^2]。 对于有限元分析而言,通常会将连续体划分为若干节点和单元,在这些节点上定义自由度并建立相应的平衡方程组。通过引入局部坐标系以及插值函数表达未知量之间的相互依赖关系之后,可以得到整体系统的总刚度矩阵形式如下所示: \[ [K]=\int_{V}B^{T}DBdV+\sum_{i=1}^nK_i, \] 这里的第一项代表的是由材料属性决定的标准体积积分贡献部分;而第二项则对应于附加约束条件所带来的额外影响——具体到当前讨论对象,则表现为一系列独立存在的单点支撑效应之累加结果【注意此处需特别强调各分量间并无耦合关联】[^3]. 以下是基于上述公式的 Python 实现代码片段用于生成二维平面内的简单均匀网格型 Winkler 地基对应的全局刚阵: ```python import numpy as np def create_winkler_stiffness_matrix(n_x, n_y, l_x, l_y, ks): """ 创建一个简单的Winkler地基刚度矩阵 参数: n_x (int): X方向上的节点数量. n_y (int): Y方向上的节点数量. l_x (float): 结构长度沿X轴方向(m). l_y (float): 结构宽度沿Y轴方向(m). ks (float): 地基反应模量(N/m³). 返回: K_global (numpy.ndarray): 全局刚度矩阵. """ dx = l_x / (n_x - 1) dy = l_y / (n_y - 1) dof_per_node = 1 # 每个节点只有一个垂直位移自由度 total_dof = n_x * n_y * dof_per_node K_global = np.zeros((total_dof, total_dof)) for i in range(n_x): for j in range(n_y): idx = i * n_y + j row_col_idx = [idx] stiffness_value = ks * dx * dy for rci in row_col_idx: K_global[rci][rci] += stiffness_value return K_global if __name__ == "__main__": nx, ny = 4, 4 # 节点数目 lx, ly = 8., 8. # 尺寸大小 单位m ks_val = 5e6 # 地基系数 N/m³ global_K = create_winkler_stiffness_matrix(nx, ny, lx, ly, ks_val) print(global_K) ``` 此脚本展示了如何创建适用于特定尺寸矩形区域上的均质Winkler地基模型所需的总体刚性参数集合,并考虑到了边界处理等问题[^4]。
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