庞德致曹操:关于战胜关羽的可行性报告

庞德致信魏王,分析了关羽的战斗特点,并提出了针对关羽的战斗策略。他认为通过避免直视关羽、利用持久战及暗器等方式,有可能战胜关羽。
敬爱的魏王千岁:    
    您好!    
    我是庞德——就是您一直记不住名字,老是称呼我“那个谁……那个绿脸的谁”那个。首先,我对自己今天上午的表现向您道歉:在您询问谁敢协助于禁将军去战关羽的时候,我从最后面跳出来,使得您和大家都受到惊吓了,李典将军当众还怒斥我是“癞蛤蟆蹦脚面”——请允许我为自己卤莽的态度、丑陋的外表和困难的声带再次向您道歉!    
    自从前年在汉中归顺于您以来,我一直深入学习您关于“力为曹所出,马为曹所骑,刀为操所用”的光辉思想,无时无刻不在想着为您的篡汉统一事业作出自己的贡献,现在,关羽侵犯襄、樊,形势危机,正是我报效大魏的好时机,因此过于兴奋,请魏王谅解。末将这次请命,不是出于一时的冲动,而是本着您“理论联系实际”的教导,进行了深入的研究,并认为这次我有相当的把握战胜关羽,挫他“三十年不败”的声价,进而为曹仁将军解围,为您的伟大事业作出新的、应有的贡献。以下是本人关于战胜关羽的可行性论证,请您审阅——    
    第一部分:关羽的搏斗资料及其分析    
    具不完全统计,关羽自25岁出世以来,进行的搏斗有记录的是27场,其中一对一单挑共23场(参见附录1)。其单挑战绩为:20胜,3平,0负——这个战绩是令人恐惧的,其得到战神的绰号并威震华夏,的确是有这个实力的。通过对关羽具体格斗记录的分析,我发现其格斗特征如下:    
    1,斩杀率极高。在20场胜利中,其斩杀对手为16场,斩杀率为80/%!另有一人被生擒(王忠),一人被吓跑(吕常),二人次被战败(夏侯敦2次)。    
    2,取胜速度极其迅速。其取胜记录中,一回合即斩杀或生擒对手为10场,占43。5/%,十回合以下的为8场,约占34。7/%。    
    3,持久战取胜艰难。十回合以上的为3场(华雄、管亥、蔡阳),仅仅为13。1/%。(另外两场为夏侯敦将军诈败。)    
    ——通过以上分析,可见关羽的格斗诀窍可概括为:速度快、力量大、下手狠、刀法准。这是一种人、马、刀三位一体,速战速决的战斗方法,关羽身高9尺,合西尺2。14米,体重115公斤,爆发力极其惊人,其赤兔马的绝对冲击速度可达530码。因此,许多战斗力甚至本来和他差不多的战将如颜良、文丑等人都吃了他“快、准、狠”的亏,这也是需要我们引起极端重视的。    
        
    第二部分:我们战胜关羽的机会在哪里?    
    我认真分析了关羽23场决斗中平局的战例:与管亥30合战平,与黄钟2次战平的记录,发现,关羽的格斗技巧并非无懈可击:    
    1,只要坚持10个回合,关羽取胜就极其困难——其持久作战后杀伤力将大大折扣。这里最关键的是鼎住其头三个回合的冲击。    
    2,暗器的使用。关羽平生不喜欢用暗器,对暗器的预防也是他的弱项,尤其是左臂:比如过五关时曾经被韩福射中左臂——这里是他的软肋!如果使用暗器,战胜关羽的机会会增加很多。比如黄钟,如果不是手下留情,关羽早没命了。在这方面,他比张飞、马超、黄忠要弱。    
    3,年龄的问题。关羽现在已经是58岁的人了,根据曹仁将军从前线传来的资料,关羽目前的体重似乎已经接近260公斤,其速度,力量一定不如当年了。更要命的是他的性格:因为爱面子,他不肯换一把稍微轻便一点的武器,仍然使用他82斤的宝刀,以至于力不从心;因为重感情,他没有换一匹年轻一点的马,而是仍然乘坐魏王赐的赤兔兽,现在它的绝对冲击速度估计不超过420码。    
    ——总上,关羽现在的战斗力应当不足40岁时的65/%了,而我的战斗力,经过徐晃等将军的测验,和当年的颜良相当,只是略逊于文丑和华雄,因此只要策略得当,战胜关羽是完全可能的!    
        
    第三部分:我的具体计划    
    1,和关羽开始交战,我坚决不能看他的脸(很多人就是因此被惊吓送命的),而是紧紧盯着他的刀!    
    2,充分利用自己年龄的优势,争取多与他发生兵器的直接碰撞,这样就可以最大限度地防止关羽刀法的变化,把他拖住。只要十回合之内没有被斩,那么关羽取胜的机会将大大降低!    
    3,利用持久战把关羽激怒,然后利用他急于获胜的心理引诱他追赶——以暗箭伤之。他现在身体发福,闪躲动作退化,这一箭即使不能取他性命,也必然伤之,我再从而赶上,即使不能取其首级,也必将大败之!    
        
    尊敬的魏王,如果我的申请得到了您的允许,我将以您“三为”的光辉思想为指导,争取最后的胜利。如果我的申请没有被您接受,我将更加努力刻苦地学习,尽早达到一个合格大将的思想和作战水平。现在,您身边的大将基本上都是和关羽一样,出生于上世纪60年代,该是我们80年代出生的年轻人出头的时候了,我们一定鼓起勇气、坚定信心,把更重的担子挑起来——请魏王看我的行动吧!    
        
       此致    
       敬礼    
        
       庞德(令明)上    
        
    -----------------------------------------------    
    附录1:关羽三十年搏斗资料统计(根据罗贯中同志材料整理)    
    1,程远志:一刀批(第一回);   2,华雄:   斗杀(第四回);    
    3,吕布:三胜一(第五会);   4,管亥:斗杀(数十合)(第11回);    
    5,纪灵:三十合平,(14回);   6,荀正:一刀劈(14回)    
    7,吕布:与张飞二打一,吕布无心恋战。(19回);   8,吕布:与张飞二打一,吕布突围失败。(20回)    
    9,车胄:数合斩之(21回);   10,王忠:生擒,(22回)    
    11,夏侯惇:十馀合,惇诈败(25回);   12,徐晃、许褚:杀退二人(25回)    
    13,颜良:一刀劈。(25回);   14,文丑:三合,追杀。(26回)    
    15,孔秀:一合杀之(27回);   16,孟坦:三合,追杀。(27回)    
    17,韩福:追杀(27回);   18,卞喜:一刀劈(27回)    
    19,王植:一刀劈(27回);   20,秦琪:一合杀之(27回)    
    21,夏侯惇:十合,住手(28回);   22,蔡阳:斗杀(28回)    
    23,夏侯惇:数合,诈败(39回);   24,黄忠:100合,平。(53回)    
    25,黄忠:五六十合,平。(53回);   26,夏侯存:一合杀之(73回)    
    27,吕常王忠:未战吓走(73回);   28,庞德:百余合,平(74回)    
    ——————————————————————————————    
    以下为后文:    
    29,庞德:50合,中箭败(74回);   30,徐晃:八十余合,平(76回)    
    31,蒋钦、韩当、周泰、丁奉、徐盛:被围(76);   32,璋:三合败(7677回)    
        
   
   
   
  以下为曹操批示:    
    ————————————————    
    于禁同志,这是庞德同志的一份材料,内容充实,结合实际,分析深刻,转你一阅。望你本着放权而不放任、管理而不束缚、鼓励而不夸大、警告而不泼冷水的精神对其进行指挥。密切注意此人的具体表现,战斗开始后请你全权负责,视情酌办。    
       曹。   
    
 
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
<think>好的,我现在需要帮助用户解决关于庞特里亚金极大值原理(PMP)在Matlab中的实现问题。用户希望得到一个示例代码和相关方法的解释。首先,我需要回忆PMP的基本概念和应用步骤,确保自己理解正确。 用户提到的参考引用[1]中提到了PMP用于最优控制问题,并给出了问题描述的步骤。我应该基于这些步骤来构建示例。通常,PMP的应用涉及状态方程、伴随方程、控制变量的极值条件以及横截条件。因此,示例问题应该包含这些要素。 接下来,我需要选择一个简单的最优控制问题作为例子。比如,最速降线问题或者线性二次型调节器(LQR)问题。考虑到LQR在Matlab中的实现较为常见,且有现成的微分方程求解器可用,可能更适合作为示例。但LQR通常用Riccati方程解决,可能不完全符合PMP的传统应用场景。因此,或许一个简单的一维最优控制问题更好,比如最小时间或最小能量问题。 比如,考虑一个系统动力学:dx/dt = u,其中x是状态,u是控制输入,约束|u| ≤ 1。目标是最小化从初始状态x0到原点的时间和能量。或者更简单的,最小化某个积分性能指标。例如,最小化积分从0到T的 (x² + u²) dt,终端约束x(T)=0。 接下来,我需要根据PMP的步骤来推导必要条件。首先,定义哈密顿函数H = λ*f(x,u) + L(x,u),这里f是系统动态,L是瞬时成本。伴随方程是dλ/dt = -∂H/∂x。控制u需要最小化H。 对于这个例子,假设系统是dx/dt = u,成本函数是∫(0.5x² + 0.5u²)dt,终端时间固定T,终端状态自由。那么,哈密顿函数H = λ*u + 0.5x² + 0.5u²。伴随方程是dλ/dt = -x。最优控制u应使H最小,即对u求导得到u = -λ。 然后,状态方程和伴随方程构成两点边值问题(TPBVP)。在Matlab中,可以使用bvp4c或bvp5c来求解。需要编写O
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