完美洗牌的秘密(十四)——反完美洗牌第三定理的应用一(whispering joker)

‍早点关注我,精彩不错过!

在之前海量的(反)完美洗牌魔术里,主要是(反)完美洗牌定理和第二定理的应用。详情请戳:

完美洗牌的秘密(十三)——(反)完美洗牌第二定理的应用(16张的Anti faro周期魔术)

完美洗牌的秘密(十二)——反完美洗牌定理的应用扩展(三叠发牌巴格拉斯效果)

完美洗牌的秘密(十一)——反完美洗牌定理的应用五(茫茫人海魔术扩展版)

完美洗牌的秘密(十)——反完美洗牌定理的应用四(16张茫茫人海魔术)

完美洗牌的秘密(九)——反完美洗牌定理的应用三(anti faro shuffle的奇迹等)

完美洗牌的秘密(八)——反完美洗牌定理的应用二(感应奇迹)

完美洗牌的秘密(七)——反完美洗牌定理的应用一(指引巴格拉斯效果)

完美洗牌的秘密(六)——完美洗牌定理的应用(penehole's principle magic more等)

完美洗牌的秘密(五)——完美洗牌的性质和变体

完美洗牌的秘密(四)——(反)完美洗牌第三定理

完美洗牌的秘密(三)——(反)完美洗牌第二定理续

完美洗牌的秘密(二)——完美洗牌第二定理

完美洗牌的秘密(一)——(反)完美洗牌定理

接下来我们将进入一个新的系列,主要是和(反)完美洗牌第三定理,也就是在完美洗牌或逆完美洗牌下,两张牌之间的距离的变化规律有关。看看根据这个距离变化的角度,我们能设计出怎样的奇迹?

有意思的是,市面上我收集到的相关应用,很少有直接用完美洗牌第三定理的。都至少要加入一点反完美洗牌的因素,要么全程你就见不到完美洗牌。我想还是基于这个操作如何变成一个普通人可执行,熟悉的角度来理解的。到目前整个完美洗牌系列的完美洗牌部分,也只有最开始的《penehole's principle magic more》的那个系列《完美洗牌的秘密(六)——完美洗牌定理的应用(penehole's principle magic more等)》是比较纯粹的完美洗牌为核心操作的应用,剩下的也都基本上是反操作的内容。

我们在讲完美洗牌第三定理内容的时候,要着重用到环的模型,即首尾相接的排列。这样能够轻松解决这里距离物理意义的问题。那么接着,我们同样用这个牌环模型来理解一下下面的魔术吧!

whispering joker

先看视频。

视频1 whispering joker

这个魔术是最开始来启发我总结出(反)完美洗牌第三定理的素材作品,出自Karl Fulves的大作《Self-working Card Tricks》。我以此为起点,关联起了前面介绍过的吴如皓老师的茫茫人海系列魔术(虽然后来发现,它只是神似罢了,实际上是第一定理的应用而已),以及另外几个魔术,构成了这个小系列。也是这个魔术,联系起了完美洗牌和保持stay stack性质的应用以及本质,也让我开始用环的结构来尝试建模一些操作,发现在一些场景下真的是直击要害。

数学

原理

在我最开始在Karl Fulves的书中读到这个作品的时候,我自己对照着做了一遍,是那种不经常发生地,被最后的效果给震撼了的感觉。我靠,居然真的成功了。这应当就是能驱使每个理性派的人去搞清楚一个数学魔术背后的秘密的关于探索的源动力吧!

最开始思考的时候,遇到的困难同样是来自于对构建模型时数学工具选择的错误。一开始仍然按照序列模型,用最基础的完美洗牌定理去讨论两张和joker一开始处于相邻位置的牌,最后的去向。这里会发现,因为切牌的存在,所以它们的绝对位置其实一直都是随意变化的。而这样一来带来的问题便是,它们的位置可能随时会跨过一叠牌而到另一叠去,那样在一叠里还勉强可以用的完美洗牌定理的结论就陷入了麻烦。

数学模型的优雅就在于,你建模的粒度和角度,刚刚好够解决这个问题。再粗一点就有些细节没有描述到,信息不足,解决不了;再细一点,虽然硬算仍然能解决,但是再也没有了数学的优雅简洁之美;而方向不对的话,虽然逻辑正确,但不通往解决问题的方向也是白搭。这让我想到了物理里学习受力分析的时候,经常要用整体法和部分法结合着进行。虽然只有部分法也可以,但是式子会很复杂,最终通过很多变形化简才能得到所求,可见研究问题选择的粒度和角度都很重要。

我们再来观察一下所求,再来审视我们的模型是否合理。我们最后一步把joker挑了出来,并且顺便把它放在了首位,这其实是一次和joker位置有关的切牌操作。把joker切到顶位以后,那接下来每张牌的位置等价于原来和joker的距离!

换句话讲,我们从头至尾都只关心我们的选牌和joker的距离这个相对大小,而不关心其绝对位置!而切牌刚好是个不影响相对位置大小的操作,因此切牌带来的绝对位置的影响我们根本可以不用关心,相对位置这个特征关于切牌操作是对称的,是个不变量!

于是我们就可以把目光投向joker和选牌之间的距离,或者说任意两张牌之间的距离在逆完美洗牌下的变化规律。

这个规律,就是我们前面讲过的完美洗牌第三定理。

最开始,我们从joker(位置为C0)两侧挑出来的牌(设位置为A0和B0)到joker的距离分别为1和-1,即:

A0 - C0 == 1(mod 21)

C0 - B0 == - 1(mod 21)

根据完美洗牌第三定理,我们有,

A1 - C1 == 1 / 2 = - 20 / 2 = - 10(mod 21)

C1 - B1 == - 1 / 2 = 20 / 2 = 10(mod 21)

你看,是不是如stay stack在奇数张时候性质保持的情况一样,原来对称未知的两张牌依旧会处在对称的位置上。再来一次:

A2 - C2 == 10 / 2 = - 5(mod 21)

C2 - B2 == - 10 / 2 = 5(mod 21)

因此,在这个魔术的两次操作里,我们得到了处在joker对称位置距离为5的两个位置上会有最开始我们选中的相邻的两张牌的结论。

什么?距离顶部和底部为5的两张牌,现在需要找个方法展现一下?这边倒是可以有很多选择了,其中之一就是在视频里所使用的milk shuffle的调整,很容易就置顶了,当然也可以想想别的办法,结合一下约瑟夫问题等等。

其实这个魔术,执行两次,从相邻位置到5,完全拜这个特殊的奇数值21所赐。奇数张是使用完美洗牌第三定理的前提,21的这个mod选择才使得最终是5。不过根据完美洗牌第二定理的说法(整数mod N乘法群),这里想要再恢复到相邻位置的次数刚好就是满足2 ^ n == 1(mod N)的最小n,这也就是2这个元素在这个群里的阶。当n = phi(N)时2才是模N的原根,否则n是phi(N)的小于它的因数,这个结论和仅考虑单张牌位置变化时是一样的。所以,在恢复距离为1之前,它却不一定遍历之前的所有位置差值,哪怕N是质数也不管用,还得加上原根的条件。

而如果是其他奇数,执行两次以后,也会有不同的位置,完全也可以根据mod n的除法计算出来。因此,这个效果也不是只有21能做,每个奇数几乎都可以,次数也不限,因为规律都尽在掌握了,所以21也完全可以变成任何一个奇数的随机选择来加强魔术效果。

但至少,我们可以通过这个隐含的在整数mod n乘法群里的操作,去随时算出我们关心的两张原本相邻于joker的两张选牌,最后去了哪里。甚至可以随机选择一个奇数的N张,去随机地发若干次后去找到选牌,这个更多的设计留给读者自己思考了,我有了想法也会拿出来和大家分享。

魔术

原理

数学都这么优秀了,还要啥魔术原理呢?大家随便编一个关于joker找牌的故事就够了哈~

只提一点,这个收尾都差n张的性质,它可以不错地把首位相距两段相等的牌在部分milk shuffle下很好地一起置顶,来作为辅助最后展示结局的操作。milk shuffle相关内容在后面还有介绍。

下期见,还有好作品相见!

精彩抢先看!

视频2 max maven的6张数牌巧合

视频3 张牌点数和巧合from max maven

cb2b44ab93c70d12389e4cd56fbe3e68.gif

我们是谁:

MatheMagician,中文“数学魔术师”,原指用数学设计魔术的魔术师和数学家。既取其用数学来变魔术的本义,也取像魔术一样玩数学的意思。文章内容涵盖互联网,计算机,统计,算法,NLP等前沿的数学及应用领域;也包括魔术思想,流程鉴赏等魔术内容;以及结合二者的数学魔术分享,还有一些思辨性的谈天说地的随笔。希望你能和我一起,既能感性思考又保持理性思维,享受人生乐趣。欢迎扫码关注和在文末或公众号留言与我交流!

9c2980bc094567bc66b9f18ee5332012.gif

3c904e51c8c153b65fe917fb57daa837.png

3d9e08c1f56c08034c04a2058e08686d.jpeg

扫描二维码

关注更多精彩

完美洗牌的秘密(十三)——(反)完美洗牌第二定理的应用(16张的Anti faro周期魔术)

易拉罐的奇迹(二)——《易拉罐平衡》与《气体转移》

2024阿里巴巴全球数学竞赛决赛中的数列题解析(分析与方程方向第4题)

CATO原理中的数学与魔术(十四)——流程设计思路与升华

魔术里的交代与暗交代(三)——暗交代是怎么做的?

3246e4476653e23335dea182db768bde.gif

点击阅读原文,往期精彩不错过!

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于解电力系统稳定性机,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性论知识进行学习,先解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为种经典的监督学习方法,其基本原是通过在高维特征空间中构造个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处(如标准化处)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入解SVM的工作原,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值