鸽尾洗牌的秘密(十三)——画龙点睛

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上一讲我们介绍到了顶底常量构造的鸽尾洗牌用法,详情请戳:

鸽尾洗牌的秘密(十二)——顶底常量

鸽尾洗牌的秘密(十一)——逆操作常量

鸽尾洗牌的秘密(十)——特征循环子序列魔术《终极三重感应找牌》

鸽尾洗牌的秘密(九)——特征循环子序列魔术《数牌找牌》

鸽尾洗牌的秘密(八)——特征循环子序列魔术《移动洗牌找牌》续

鸽尾洗牌的秘密(七)——特征循环子序列魔术《移动洗牌找牌》

鸽尾洗牌的秘密(六)——子序列关键牌之魔术《半叠洗牌找牌》

鸽尾洗牌的秘密(五)——子序列关键牌之魔术《正反洗牌找牌》

鸽尾洗牌的秘密(四)——子序列关键牌之魔术《3叠洗牌找牌》

鸽尾洗牌的秘密(三)——第二定理和定律

鸽尾洗牌的秘密(二)——引理、第一定理和循环子序列

鸽尾洗牌的秘密(一)——回顾与定义

今天我们最后再看几个隐藏的冷门用法。

MAT4叠洗牌

视频1 MAT4叠洗牌

魔术来源

这个魔术可有历史了,印象中那是一个暑假之类的下午,小学左右,在家里的小电视上,央视某套类似曲苑杂坛的节目里,嘉宾演示(忘了有没有讲解,还是我自己破解的)了这个魔术。其原理之简单,效果之性价比高,马上就引起了我的注意。

但是很多年过去了,我的收藏魔术册里作品越来越多,却并不常表演,应该还是它缺乏那种性价比上看最大的不可替代性吧。

但不代表它就毫无价值,或者只是当年知识能力只能领会到那个程度吧。大致能理解并说服自己为什么可以这么做,还能根据现象倒推setting和做法。但更严谨的数学表达和模型,是没能很清晰地构建出来的。

数学原理

直到近些年开始研究数学魔术,逐步搞透了MAT Principle(《魔术《4 Kings 折纸》的三重境界(四)——魔术效果的突破》),CATO Principle(《CATO原理中的数学与魔术(十四)——流程设计思路与升华》)的原理后,我突然恍然大悟。这玩意不有点像翻煎饼操作吗?正好4叠,而如果是两叠的话,又有点像《乱七八糟》了?那这玩意不就是一个非常厚的版本的MAT操作啊?

一看还真是,每次洗牌前都要进行一次翻转,刚好对应了之前的折叠的意象实际的操作。而一开始的奇偶位置朝向不同的初始情况,本就对应着所有牌原本在同一个MAT性质的集合中。

微妙的地方就来了,或者说我花了这么多年才领悟到时MAT的原因来了。第一叠选牌特征叠和另外杂牌洗在一起时,本质上相当于少做了翻转操作,即等价于多翻了一次,使得折叠特征牌叠的MAT性质和其他已经不一样了!接着包括这次洗牌,和后续翻转后的洗牌,怎么也没有MAT那种操作的意思啊,那里不是直接叠在一起吗,怎么变成洗牌还是一样的?

你忘了吗?MAT性质关心的朝向在,但位置只关心在平面上的横纵坐标了,其在牌叠中的位置已经不关心了,早就从CATO性质中解放出来,而不必在位置上还要遵循连续奇偶间隔的特点了!正因为如此,是本就可以在MAT操作中洗牌的,任何拼接的两叠牌都可以洗在一起,不改变MAT性质的保持。

可问题是,MAT的意象是折叠。折叠得好好地,还能把折叠得牌张碎片扣起开交错,这还哪里有点一张大纸折叠得样子啊,简直要把最后一点支撑折纸意象的原始特征都要消磨殆尽了!

只是在这里,压根没当MAT来表演。

魔术对数学原理的使用,从来都是为效果目标服务的,即兴趣度和信息量(发生概率)认知的联合最佳。

所以严格来讲,这不是一个洗牌魔术,最后结果的成立也是MAT的功劳,和洗牌关系不大。唯一的关系在于,正是因为你洗了,使得观众的认知中多了一些很混乱的感觉。这增大了认知的信息量,放大了神奇度,也不是很繁琐,还算熟悉,因此还比较感兴趣这个结果。以及洗牌的结果,也真实地使得牌叠变得混乱,而没有那么容易被发现秘密了。总之是不得不做。而且一做就解决两大问题:神奇度的加成优势,和变得混乱不堪在进行中掩藏秘密带来魔术成立的可行性。

我说了鸽尾洗牌经常打辅助吧,你看就提供一点混乱感知和隐藏秘密的作用,也能用上,真是太全面了。

魔术原理

这个就自然表演就行,没有太多可说的。提醒一点就是全部朝向一侧的黑桃牌要先背面向上再打开,做到真正的制造和呈现效果的分离,可控,积聚好能量,有节奏地释放效果。

红黑洗牌找牌

视频2 红黑洗牌找牌

这个魔术在《如果道具不能检查,那就毁了它!(一)——扑克牌篇》中介绍过,当时只是从毁掉证据的角度简单描述了,详情可在原文中看。这里鸽尾洗牌又是起到了一个捣乱的作用,让秘密无处可藏,而且这里的暗瞥通信也算是一绝了。这种细致的观察设计出的魔术方法,真是绝了,根本没法复制和批量设计出来,才倍感珍惜。

另外,如果两叠红黑本身是随机排列,而洗牌过程每次掉落的叠概率刚好和剩余牌张成正比的话,那么洗完的牌叠理论上是完全混乱的。这个思路看,只要让子叠够混乱,其实新叠凑起来,混乱度还是效率很高地能够达成的,而不至于要7次才乱够的。前提当然是洗得够均匀,正比概率落下能基本实现。

经过实践,红黑外的其他特征,比如大小,质数,奇偶等等,都不如红黑在瞬间被发现区别,进而真的能够通信看到完成容易。因为颜色是直接感知的,基本是个原始信号,甚至都不用反映出红和黑这两个名词,就能直接在原始眼睛上的传感数据上得到区别的信号,马上调用人脑OCR功能读取,记忆就完成了。可是其他的数学性质,哪怕计算再简单,也是经过了计算的,至少得有个形状的特征识别,哪怕你把计算过程背下来了。所以啊,何必找难处呢,付出的代价仅仅是洗前不能检查一点。但后面随便洗的话,也算弥补得不错,成了这个作品可行并且对比其他选择有明显的优势了。

结语

好了以上就是目前我收集的鸽尾洗牌相关的12个作品,共4个子系列,另外Gilbreath的系列就另算了。比起之前完美洗牌等大系列的文章来说,也不算内容少了。而且子系列各有特色的内容,又增添了很好的数学结构支持,让这个系列的内容更加的厚实可靠。关键是,更美了。

好了,观众朋友们,我们下期见!

C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法与扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模与仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度与稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法与扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制与切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考与实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑与Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
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