mp演算法

① 大話2 連擊伏法傷害跟自己MP演算法是怎樣的

不是！人物裝備F法傷害=熟練1的4法

只有F法內丹才是根據寶寶的MP來計算傷害的！ 我只BK 26W的法，F法一下是9W

希望能幫助到您！ 呵呵

② OOMP演算法代碼

1. 信號的稀疏表示(sparse representation of signals)
給定一個過完備字典矩陣，其中它的每列表示一種原型信號的原子。給定一個信號y，它可以被表示成這些原子的稀疏線性組合。信號 y 可以被表達為 y = Dx ，或者。 字典矩陣中所謂過完備性，指的是原子的個數遠遠大於信號y的長度(其長度很顯然是n)，即n<<k。
2.MP演算法(匹配追蹤演算法)
2.1 演算法描述
作為對信號進行稀疏分解的方法之一，將信號在完備字典庫上進行分解。
假定被表示的信號為y，其長度為n。假定H表示Hilbert空間，在這個空間H里，由一組向量構成字典矩陣D，其中每個向量可以稱為原子(atom)，其長度與被表示信號 y 的長度n相同，而且這些向量已作為歸一化處理，即|，也就是單位向量長度為1。MP演算法的基本思想：從字典矩陣D（也稱為過完備原子庫中），選擇一個與信號 y 最匹配的原子(也就是某列)，構建一個稀疏逼近，並求出信號殘差，然後繼續選擇與信號殘差最匹配的原子，反復迭代，信號y可以由這些原子來線性和，再加上最後的殘差值來表示。很顯然，如果殘差值在可以忽略的范圍內，則信號y就是這些原子的線性組合。如果選擇與信號y最匹配的原子？如何構建稀疏逼近並求殘差？如何進行迭代？我們來詳細介紹使用MP進行信號分解的步驟：[1] 計算信號 y 與字典矩陣中每列(原子)的內積，選擇絕對值最大的一個原子，它就是與信號 y 在本次迭代運算中最匹配的。用專業術語來描述：令信號，從字典矩陣中選擇一個最為匹配的原子，滿足，r0 表示一個字典矩陣的列索引。這樣，信號 y 就被分解為在最匹配原子的垂直投影分量和殘值兩部分，即：。[2]對殘值R1f進行步驟[1]同樣的分解，那麼第K步可以得到：
， 其中 滿足。可見，經過K步分解後，信號 y 被分解為：，其中。
2.2 繼續討論
(1)為什麼要假定在Hilbert空間中？Hilbert空間就是定義了完備的內積空。很顯然，MP中的計算使用向量的內積運算，所以在在Hilbert空間中進行信號分解理所當然了。什麼是完備的內積空間？篇幅有限就請自己搜索一下吧。
(2)為什麼原子要事先被歸一化處理了，即上面的描述。內積常用於計算一個矢量在一個方向上的投影長度，這時方向的矢量必須是單位矢量。MP中選擇最匹配的原子是，是選擇內積最大的一個，也就是信號(或是殘值)在原子(單位的)垂直投影長度最長的一個，比如第一次分解過程中，投影長度就是。，三個向量，構成一個三角形，且和正交（不能說垂直，但是可以想像二維空間這兩個矢量是垂直的）。
(3)MP演算法是收斂的，因為，和正交，由這兩個可以得出，得出每一個殘值比上一次的小，故而收斂。
2.3 MP演算法的缺點
如上所述，如果信號(殘值)在已選擇的原子進行垂直投影是非正交性的，這會使得每次迭代的結果並不少最優的而是次最優的，收斂需要很多次迭代。舉個例子說明一下：在二維空間上，有一個信號 y 被 D=[x1, x2]來表達，MP演算法迭代會發現總是在x1和x2上反復迭代，即，這個就是信號(殘值)在已選擇的原子進行垂直投影的非正交性導致的。再用嚴謹的方式描述[1]可能容易理解:在Hilbert空間H中，，，定義，就是它是這些向量的張成中的一個，MP構造一種表達形式：;這里的Pvf表示 f在V上的一個正交投影操作，那麼MP演算法的第 k 次迭代的結果可以表示如下(前面描述時信號為y，這里變成f了，請注意)：
如果 是最優的k項近似值，當且僅當。由於MP僅能保證，所以一般情況下是次優的。這是什麼意思呢？是k個項的線性表示，這個組合的值作為近似值，只有在第k個殘差和正交，才是最優的。如果第k個殘值與正交，意味這個殘值與fk的任意一項都線性無關，那麼第k個殘值在後面的分解過程中，不可能出現fk中已經出現的項，這才是最優的。而一般情況下，不能滿足這個條件，MP一般只能滿足第k個殘差和xk正交，這也就是前面為什麼提到「信號(殘值)在已選擇的原子進行垂直投影是非正交性的」的原因。如果第k個殘差和fk不正交，那麼後面的迭代還會出現fk中已經出現的項，很顯然fk就不是最優的，這也就是為什麼說MP收斂就需要更多次迭代的原因。不是說MP一定得到不到最優解，而且其前面描述的特性導致一般得到不到最優解而是次優解。那麼，有沒有辦法讓第k個殘差與正交，方法是有的，這就是下面要談到的OMP演算法。

3.OMP演算法
3.1 演算法描述
OMP演算法的改進之處在於：在分解的每一步對所選擇的全部原子進行正交化處理，這使得在精度要求相同的情況下，OMP演算法的收斂速度更快。
那麼在每一步中如何對所選擇的全部原子進行正交化處理呢？在正式描述OMP演算法前，先看一點基礎思想。
先看一個 k 階模型，表示信號 f 經過 k 步分解後的情況，似乎很眼熟，但要注意它與MP演算法不同之處，它的殘值與前面每個分量正交，這就是為什麼這個演算法多了一個正交的原因，MP中僅與最近選出的的那一項正交。
(1)
k + 1 階模型如下：
(2)
應用 k + 1階模型減去k 階模型，得到如下：
(3)

我們知道，字典矩陣D的原子是非正交的，引入一個輔助模型，它是表示對前k個項的依賴，描述如下：
(4)
和前面描述類似，在span(x1, ...xk)之一上的正交投影操作，後面的項是殘值。這個關系用數學符號描述：
請注意，這里的 a 和 b 的上標表示第 k 步時的取值。
將(4)帶入(3)中，有：
（5）
如果一下兩個式子成立，(5)必然成立。
(6)
(7)
令，有

其中。
ak的值是由求法很簡單，通過對(7)左右兩邊添加作內積消減得到：

後邊的第二項因為它們正交，所以為0，所以可以得出ak的第一部分。對於，在（4）左右兩邊中與作內積，可以得到ak的第二部分。
對於(4)，可以求出，求的步驟請參見參考文件的計算細節部分。為什麼這里不提，因為後面會介紹更簡單的方法來計算。
3.2 收斂性證明
通過(7)，由於與正交，將兩個殘值移到右邊後求二范的平方，並將ak的值代入可以得到：

可見每一次殘差比上一次殘差小，可見是收斂的。
3.3 演算法步驟
整個OMP演算法的步驟如下：

由於有了上面的來龍去脈，這個演算法就相當好理解了。
到這里還不算完，後來OMP的迭代運算用另外一種方法可以計算得知，有位同學的論文[2]描述就非常好，我就直接引用進來：

對比中英文描述，本質都是一樣，只是有細微的差別。這里順便貼出網一哥們寫的OMP演算法的代碼，源出處不得而知，共享給大家。

再貼另外一個洋牛paper[3]中關於OMP的描述，之所以引入，是因為它描述的非常嚴謹，但是也有點苦澀難懂，不過有了上面的基礎，就容易多了。

它的描述中的Sweep步驟就是尋找與當前殘差最大的內積時列在字典矩陣D中的索引，它的這個步驟描述說明為什麼要選擇內積最大的以及如何選擇。見下圖，說的非常清晰。

它的演算法步驟Update Provisional Solution中求很簡單，就是在 b = Ax 已知 A和b求x， 在x的最小二范就是A的偽逆與b相乘，即：

③ 微觀經濟學 生產論 知道tp，怎麼計算mp求大神，比如這道題

此題中Mp1=TP1，MP2=TP2-TP1=30-10=20，MP3=TP3-TP2=70-30=40，MP4=TP4-TP3，以此類推，計算公式就是：Mp(n)=TP(n)-TP(n-1)，其中n和n-1是指時期。
以下資料希望對您有所幫助：
邊際產量：
邊際產量(Marginalproct)是指增加一單位生產要素所增加的產量，邊際成本是指增加一單位產量所增加的總成本。假設商品x的生產要素有兩種:A和B，當B保持不變，增加一單位的生產要素A，可以帶來產量增加1，(比如A是勞力，B是機器設備)此時的邊際成本是市場上一單位生產要素A的價格。假如增加A帶來的是產量是增加2，則相應的邊際成本是1/2生產要素A的價格。
邊際產量(marginalproct，簡稱:MP)，也稱邊際產品，邊際產量MP是指，增加一個單位的生產要素投入所帶來的總產量的增加量。當增加一個單位產量所增加的收入(單位產量售價)高於邊際成本時，是合算的;反之當增加一個單位產量所增加的收入(單位產量售價)低於邊際成本時，就是不合算的。
所以，任何增加一個單位產量的收入不能低於邊際成本，否則必然會出現虧損;只要增加一個產量的收入能高於邊際成本，即使低於總的平均單位成本，也會增加利潤或減少虧損。因此計算邊際成本對制訂產品決策具有重要的作用。微觀經濟學理論認為，當產量增至邊際成本等於邊際收入時，為企業獲得其最大利潤的產量。
總產量、平均產量、邊際產量及其關系：
（1）在其他生產要素不變的情況下，隨著一種生產要素的增加，總產量曲線、平均產量曲線和邊際產量曲線都是先上升而後下降。這反映了邊際產量遞減規律。
（2）邊際產量曲線與平均產量曲線相交於平均產量曲線的最高點。在相交前，平均產量是遞增的，邊際產量大於平均產量(MP>AP);在相交後，平均產量是遞減的，邊際產量小於平均產量(MP

④ 龍之谷中的基本MP是怎麼回事，技能消耗MP是怎麼計算的

基本MP是每個職業都不同的。應該是法師最高。技能消耗MP，每個技能都有顯示，你可以看一下

⑤ 冒險島每升一級增加MP計算公式

除了魔法師，戰士以外，一般職業每級的MP上升在12-16左右 戰士每升1級MP上升4-8左右 每個職業都是每多10點智力就可以每升一級多獲得1MP 魔法師有點復雜了就不說了 戰神，魂騎士同如戰士 夜行者，風靈使者，奇襲者等同與一般職業

⑥ 冒險島法師MP計算公式

非常有榮幸為您解答：
曾看過一些有關戰士的攻擊力計算公式，惟獨沒有法師的，所以結合自己的經驗寫個公式
最高攻擊力=你的號的魔法攻擊力
乘
技能的魔法攻擊力
除
20
最低攻擊力=最高攻擊力
乘
技能熟練度
克怪最高攻擊力=最高攻擊力
乘
1.5
克怪最低攻擊力=最高攻擊力
被怪克最高攻擊力=最低攻擊力
乘
技能熟練度
被怪克最低攻擊力=最低攻擊力
除
2
(好可憐)
當然這是排除了怪的魔防

⑦ 怎麼用黃金率或2mp法計算股票漲跌空間最好舉例說明！！謝謝！！急需！！！！！！！！！！

黃金分割法，是自然界一種奇異的數字排列。很多自然現象都符合，例如花瓣的內外排列等等。
義大利數學家斐那波挈發現這個規律，也就是斐那波挈定律。
上世紀歐美金融交易員將其運用與交易分析。具體說，股價一般箱體運行，離開箱體後會在箱體量度的0.382，0618處遇到壓力或支撐，交易員一般用自己的參數做斐那波挈圓弧，形成復雜的交易預測系統。
事實證明，包括道指的運行是可以用黃金分割來應證的。
但本人認為，對於普通投資者，投資股票用處不大。
在中國炒股票更像賭博，既然是賭博，那麼心理分析才是正道。

⑧ Mb和Mp有什麼關系，要如何計算

他們都沒有直接關系的！~~~MP只是圖象的精細程度

⑨ 登陸貓撲領取的那個mp怎麼計算

方法：每天登陸，點自己的資料，裡面有個每天打卡領MP，積累的，第一天5MP，第2天10MP，第3天15MP，但要連續登陸，N天就有N*5MP了，有一天沒登陸，就重新從5MP開始了。手機去登陸貓撲，也有個登陸領MP，和電腦登陸一樣累計贈送的。

⑩ 高中代數中的數學問題，關於貓撲打卡領mp的計算公式。

第n天是5n(n+1)/2，代入180，是81450

但如果要計算一共有多少的話，這個絕對就不是等差數列.因為後一項與前一項的差不是固定值
但每一項可以用5n(n+1)/2 表示
化簡為2.5*（nn+n）
而1*1+2*2+3*3+.....（n-1）*（n-1）+n*n=n(n+1)(2n+1)/6
1+2+3+4+....+n-1+n=n(n+1)/2這就不用說了
所以結果等於2.5*《n(n+1)(2n+1)/6+n(n+1)/2》
代入n=180
結果是...算了下
到第180天一共是4941300