在测试区测试了俩小时 刚刚在正式区测试完毕...基本能保证 百分之80 左右..无视 系统强化率
概率学 比较复杂 和身处南北半球 物理 数学 有太复杂的关系 ...公式我就不说了 简单明了点 垫刀千万不要用偶数的垫刀去点...强化时间选择在 偶数跳动奇数的时候 比如 10 分 跳11分 瞬间点下 身上奇数越多或多或少会影响
以为在计算公式里面 所有和概率有关的方程里面 套用的定律 奇数往往大于偶数 ... 反正就是 单数越多越好 频率控制在30分钟点一下
这个方程拿出来数学学的好的大家可以套用下 算算 掌握规律大家共享 求学霸
随机变量【图片】的一个数列。这些变量的范围，即他们所有可能取值的集合，被称为“状态空间”，而【图片】的值则是在时间【图片】的状态。如果【图片】对于过去状态的条件概率分布仅是【图片】的一个函数，则【图片】【图片】这被称为是随机过程中的“转移概率”。这有时也被称作是“一步转移概率”。二、三，以及更多步的转移概率可以导自一步转移概率和马尔可夫性质：【图片】同样，【图片】边际分布【图片】是在时间为【图片】时的状态的分布。初始分布为【图片】。该过程的变化可以用以下的一个时间步幅来描述：【图片】这是Frobenius-Perron equation的一个版本。这时可能存在一个或多个状态分布【图片】满足【图片】其中【图片】只是为了便于对变量积分的一个名义。这样的分布【图片】被称作是“平稳分布”（Stationary Distribution）或者“稳态分布”（Steady-state Distribution）。一个平稳分布是一个对应于特征值为【图片】的条件分布函数的特征方程。平稳分布是否存在，以及如果存在是否唯一，这是由过程的特定性质决定的。“不可约”是指每一个状态都可来自任意的其它状态。当存在至少一个状态经过一个固定的时间段后连续返回，则这个过程被称为是“周期的”。重现性
一个条件概率:【图片】以上就是反转的马尔可夫链。因而，如果存在一个π，使得:【图片】那么这个马尔可夫链就是可反转的。这个条件也被称为细致平衡 (detailed balance)条件。对于所有的i求和:【图片】所以，对于可反转马尔可夫链，π总是一个平稳分布。如果状态空间是有限的，则转移概率分布可以表示为一个具有【图片】元素的矩阵，称之为“转移矩阵”：【图片】对于一个离散状态空间，【图片】步转移概率的积分即为求和，可以对转移矩阵求【图片】次幂来求得。就是说，如果【图片】是一步转移矩阵，【图片】就是【图片】步转移后的转移矩阵。平稳分布是一个满足以下方程的向量【图片】.在此情况下，稳态分布【图片】是一个对应于特征根为【图片】的、该转移矩阵的特征向量。如果转移矩阵【图片】不可约，并且是非周期的，则【图片】收敛到一个每一列都是不同的平稳分布【图片】，并且，【图片】,
其中最重要的就是
E_n=Pn + (1-P_n)(1+E_(n-1) + E_n)
掌握了这个方程 强化以后就不是问题了
概率学 比较复杂 和身处南北半球 物理 数学 有太复杂的关系 ...公式我就不说了 简单明了点 垫刀千万不要用偶数的垫刀去点...强化时间选择在 偶数跳动奇数的时候 比如 10 分 跳11分 瞬间点下 身上奇数越多或多或少会影响
以为在计算公式里面 所有和概率有关的方程里面 套用的定律 奇数往往大于偶数 ... 反正就是 单数越多越好 频率控制在30分钟点一下
这个方程拿出来数学学的好的大家可以套用下 算算 掌握规律大家共享 求学霸
随机变量【图片】的一个数列。这些变量的范围，即他们所有可能取值的集合，被称为“状态空间”，而【图片】的值则是在时间【图片】的状态。如果【图片】对于过去状态的条件概率分布仅是【图片】的一个函数，则【图片】【图片】这被称为是随机过程中的“转移概率”。这有时也被称作是“一步转移概率”。二、三，以及更多步的转移概率可以导自一步转移概率和马尔可夫性质：【图片】同样，【图片】边际分布【图片】是在时间为【图片】时的状态的分布。初始分布为【图片】。该过程的变化可以用以下的一个时间步幅来描述：【图片】这是Frobenius-Perron equation的一个版本。这时可能存在一个或多个状态分布【图片】满足【图片】其中【图片】只是为了便于对变量积分的一个名义。这样的分布【图片】被称作是“平稳分布”（Stationary Distribution）或者“稳态分布”（Steady-state Distribution）。一个平稳分布是一个对应于特征值为【图片】的条件分布函数的特征方程。平稳分布是否存在，以及如果存在是否唯一，这是由过程的特定性质决定的。“不可约”是指每一个状态都可来自任意的其它状态。当存在至少一个状态经过一个固定的时间段后连续返回，则这个过程被称为是“周期的”。重现性
一个条件概率:【图片】以上就是反转的马尔可夫链。因而，如果存在一个π，使得:【图片】那么这个马尔可夫链就是可反转的。这个条件也被称为细致平衡 (detailed balance)条件。对于所有的i求和:【图片】所以，对于可反转马尔可夫链，π总是一个平稳分布。如果状态空间是有限的，则转移概率分布可以表示为一个具有【图片】元素的矩阵，称之为“转移矩阵”：【图片】对于一个离散状态空间，【图片】步转移概率的积分即为求和，可以对转移矩阵求【图片】次幂来求得。就是说，如果【图片】是一步转移矩阵，【图片】就是【图片】步转移后的转移矩阵。平稳分布是一个满足以下方程的向量【图片】.在此情况下，稳态分布【图片】是一个对应于特征根为【图片】的、该转移矩阵的特征向量。如果转移矩阵【图片】不可约，并且是非周期的，则【图片】收敛到一个每一列都是不同的平稳分布【图片】，并且，【图片】,
其中最重要的就是
E_n=Pn + (1-P_n)(1+E_(n-1) + E_n)
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