博弈论进阶之Anti-SG游戏与SJ定理

本文介绍了Anti-SG游戏的概念及规则,并对比了其与Nim游戏的不同之处。通过对Anti-Nim游戏的分析,总结出先手必胜的情况,并进一步推广到Anti-SG游戏,给出了SJ定理的内容及证明思路。

前言

上一节中,我们初步了解了一下SG函数与SG定理。

今天我们来分析一下SG游戏的变式——Anti-SG游戏以及它所对应的SG定理

首先从最基本的Anti-Nim游戏开始

Anti-Nim游戏是这样的

有两个顶尖聪明的人在玩游戏,游戏规则是这样的:
\(n\)堆石子,两个人可以从任意一堆石子中拿任意多个石子(不能不拿),拿走最后一个石子的人失败。问谁会胜利

博弈分析

Anti-Nim游戏与Nim游戏唯一的不同就是两人的胜利条件发生了改变,不过这并不影响我们对结论的推导

对于这个游戏,先手必胜有两种情况

  • 堆石子都只有一个,且游戏的SG值\(0\)
  • 至少一堆石子多于一个,且游戏的SG值不为\(0\)

粗略的证明一下

游戏大概可以被分为\(3\)种情况

  • 每堆只有一个石子
  • 当异或值为\(0\)时,先手必胜
  • 当异或值不为\(0\)时,先手必败
  • 只有一堆石子数大于1,先手必胜

经过分析不难发现,先手可以对数量大于1的那堆石子下手脚,从而构造出后手必败的状态

  • 存在至少两堆石子数大于1
  • 当异或和为0时,先手必败
  • 当异或和不为0时,先手必败

这一步的结论与Nim游戏非常相似,同时它们的证明也非常相似,大概就是从异或和为\(0\)的状态无论怎样都会变为异或和不为\(0\)的状态,反过来从异或和不为\(0\)的状态总有一步能到达异或和为\(0\)的状态

推广

按照我们学习SG函数的思路,我们是否可以把Anti-Nim游戏推广开来呢?

答案是肯定的

定义Anti-SG游戏

  • Anti-SG游戏规定:决策集合为空的游戏者赢
  • 其余规则与SG游戏相同

同时我们定义SJ定理

对于Anti-SG游戏,如果我们规定当局面中所有单一游戏的SG值为0时,游戏结束,则先手必胜当且仅当

  • 游戏的SG函数不为0且游戏中某个单一游戏的SG函数值大于1
  • 游戏的SG函数为0且没有某个单一游戏的SG函数大于1

证明与SG函数类似,

不追求完美的可以从DAG上归纳

追求完美的可以用模仿棋证明出该游戏的等价性然后推出该游戏是可数集合然后通过计算推出在模\(2\)意义下线性空间的基可以为\(nim(0),nim(1)\)最后归纳证明一个后继是若干Anti-nim游戏的游戏等价于\(mex(S)\)

例题

按照whx老师的说法

Anti-SG不怎么重要,我至今为止就做到过一道题

那道题在这儿

题解

转载于:https://www.cnblogs.com/zwfymqz/p/8469856.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差方差,增强整体预测的稳定性准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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
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