mp算法

① 大话2 连击伏法伤害跟自己MP算法是怎样的

不是！人物装备F法伤害=熟练1的4法

只有F法内丹才是根据宝宝的MP来计算伤害的！ 我只BK 26W的法，F法一下是9W

希望能帮助到您！ 呵呵

② OOMP算法代码

1. 信号的稀疏表示(sparse representation of signals)
给定一个过完备字典矩阵，其中它的每列表示一种原型信号的原子。给定一个信号y，它可以被表示成这些原子的稀疏线性组合。信号 y 可以被表达为 y = Dx ，或者。 字典矩阵中所谓过完备性，指的是原子的个数远远大于信号y的长度(其长度很显然是n)，即n<<k。
2.MP算法(匹配追踪算法)
2.1 算法描述
作为对信号进行稀疏分解的方法之一，将信号在完备字典库上进行分解。
假定被表示的信号为y，其长度为n。假定H表示Hilbert空间，在这个空间H里，由一组向量构成字典矩阵D，其中每个向量可以称为原子(atom)，其长度与被表示信号 y 的长度n相同，而且这些向量已作为归一化处理，即|，也就是单位向量长度为1。MP算法的基本思想：从字典矩阵D（也称为过完备原子库中），选择一个与信号 y 最匹配的原子(也就是某列)，构建一个稀疏逼近，并求出信号残差，然后继续选择与信号残差最匹配的原子，反复迭代，信号y可以由这些原子来线性和，再加上最后的残差值来表示。很显然，如果残差值在可以忽略的范围内，则信号y就是这些原子的线性组合。如果选择与信号y最匹配的原子？如何构建稀疏逼近并求残差？如何进行迭代？我们来详细介绍使用MP进行信号分解的步骤：[1] 计算信号 y 与字典矩阵中每列(原子)的内积，选择绝对值最大的一个原子，它就是与信号 y 在本次迭代运算中最匹配的。用专业术语来描述：令信号，从字典矩阵中选择一个最为匹配的原子，满足，r0 表示一个字典矩阵的列索引。这样，信号 y 就被分解为在最匹配原子的垂直投影分量和残值两部分，即：。[2]对残值R1f进行步骤[1]同样的分解，那么第K步可以得到：
， 其中 满足。可见，经过K步分解后，信号 y 被分解为：，其中。
2.2 继续讨论
(1)为什么要假定在Hilbert空间中？Hilbert空间就是定义了完备的内积空。很显然，MP中的计算使用向量的内积运算，所以在在Hilbert空间中进行信号分解理所当然了。什么是完备的内积空间？篇幅有限就请自己搜索一下吧。
(2)为什么原子要事先被归一化处理了，即上面的描述。内积常用于计算一个矢量在一个方向上的投影长度，这时方向的矢量必须是单位矢量。MP中选择最匹配的原子是，是选择内积最大的一个，也就是信号(或是残值)在原子(单位的)垂直投影长度最长的一个，比如第一次分解过程中，投影长度就是。，三个向量，构成一个三角形，且和正交（不能说垂直，但是可以想象二维空间这两个矢量是垂直的）。
(3)MP算法是收敛的，因为，和正交，由这两个可以得出，得出每一个残值比上一次的小，故而收敛。
2.3 MP算法的缺点
如上所述，如果信号(残值)在已选择的原子进行垂直投影是非正交性的，这会使得每次迭代的结果并不少最优的而是次最优的，收敛需要很多次迭代。举个例子说明一下：在二维空间上，有一个信号 y 被 D=[x1, x2]来表达，MP算法迭代会发现总是在x1和x2上反复迭代，即，这个就是信号(残值)在已选择的原子进行垂直投影的非正交性导致的。再用严谨的方式描述[1]可能容易理解:在Hilbert空间H中，，，定义，就是它是这些向量的张成中的一个，MP构造一种表达形式：;这里的Pvf表示 f在V上的一个正交投影操作，那么MP算法的第 k 次迭代的结果可以表示如下(前面描述时信号为y，这里变成f了，请注意)：
如果 是最优的k项近似值，当且仅当。由于MP仅能保证，所以一般情况下是次优的。这是什么意思呢？是k个项的线性表示，这个组合的值作为近似值，只有在第k个残差和正交，才是最优的。如果第k个残值与正交，意味这个残值与fk的任意一项都线性无关，那么第k个残值在后面的分解过程中，不可能出现fk中已经出现的项，这才是最优的。而一般情况下，不能满足这个条件，MP一般只能满足第k个残差和xk正交，这也就是前面为什么提到“信号(残值)在已选择的原子进行垂直投影是非正交性的”的原因。如果第k个残差和fk不正交，那么后面的迭代还会出现fk中已经出现的项，很显然fk就不是最优的，这也就是为什么说MP收敛就需要更多次迭代的原因。不是说MP一定得到不到最优解，而且其前面描述的特性导致一般得到不到最优解而是次优解。那么，有没有办法让第k个残差与正交，方法是有的，这就是下面要谈到的OMP算法。

3.OMP算法
3.1 算法描述
OMP算法的改进之处在于：在分解的每一步对所选择的全部原子进行正交化处理，这使得在精度要求相同的情况下，OMP算法的收敛速度更快。
那么在每一步中如何对所选择的全部原子进行正交化处理呢？在正式描述OMP算法前，先看一点基础思想。
先看一个 k 阶模型，表示信号 f 经过 k 步分解后的情况，似乎很眼熟，但要注意它与MP算法不同之处，它的残值与前面每个分量正交，这就是为什么这个算法多了一个正交的原因，MP中仅与最近选出的的那一项正交。
(1)
k + 1 阶模型如下：
(2)
应用 k + 1阶模型减去k 阶模型，得到如下：
(3)

我们知道，字典矩阵D的原子是非正交的，引入一个辅助模型，它是表示对前k个项的依赖，描述如下：
(4)
和前面描述类似，在span(x1, ...xk)之一上的正交投影操作，后面的项是残值。这个关系用数学符号描述：
请注意，这里的 a 和 b 的上标表示第 k 步时的取值。
将(4)带入(3)中，有：
（5）
如果一下两个式子成立，(5)必然成立。
(6)
(7)
令，有

其中。
ak的值是由求法很简单，通过对(7)左右两边添加作内积消减得到：

后边的第二项因为它们正交，所以为0，所以可以得出ak的第一部分。对于，在（4）左右两边中与作内积，可以得到ak的第二部分。
对于(4)，可以求出，求的步骤请参见参考文件的计算细节部分。为什么这里不提，因为后面会介绍更简单的方法来计算。
3.2 收敛性证明
通过(7)，由于与正交，将两个残值移到右边后求二范的平方，并将ak的值代入可以得到：

可见每一次残差比上一次残差小，可见是收敛的。
3.3 算法步骤
整个OMP算法的步骤如下：

由于有了上面的来龙去脉，这个算法就相当好理解了。
到这里还不算完，后来OMP的迭代运算用另外一种方法可以计算得知，有位同学的论文[2]描述就非常好，我就直接引用进来：

对比中英文描述，本质都是一样，只是有细微的差别。这里顺便贴出网一哥们写的OMP算法的代码，源出处不得而知，共享给大家。

再贴另外一个洋牛paper[3]中关于OMP的描述，之所以引入，是因为它描述的非常严谨，但是也有点苦涩难懂，不过有了上面的基础，就容易多了。

它的描述中的Sweep步骤就是寻找与当前残差最大的内积时列在字典矩阵D中的索引，它的这个步骤描述说明为什么要选择内积最大的以及如何选择。见下图，说的非常清晰。

它的算法步骤Update Provisional Solution中求很简单，就是在 b = Ax 已知 A和b求x， 在x的最小二范就是A的伪逆与b相乘，即：

③ 微观经济学 生产论 知道tp，怎么计算mp求大神，比如这道题

此题中Mp1=TP1，MP2=TP2-TP1=30-10=20，MP3=TP3-TP2=70-30=40，MP4=TP4-TP3，以此类推，计算公式就是：Mp(n)=TP(n)-TP(n-1)，其中n和n-1是指时期。
以下资料希望对您有所帮助：
边际产量：
边际产量(Marginalproct)是指增加一单位生产要素所增加的产量，边际成本是指增加一单位产量所增加的总成本。假设商品x的生产要素有两种:A和B，当B保持不变，增加一单位的生产要素A，可以带来产量增加1，(比如A是劳力，B是机器设备)此时的边际成本是市场上一单位生产要素A的价格。假如增加A带来的是产量是增加2，则相应的边际成本是1/2生产要素A的价格。
边际产量(marginalproct，简称:MP)，也称边际产品，边际产量MP是指，增加一个单位的生产要素投入所带来的总产量的增加量。当增加一个单位产量所增加的收入(单位产量售价)高于边际成本时，是合算的;反之当增加一个单位产量所增加的收入(单位产量售价)低于边际成本时，就是不合算的。
所以，任何增加一个单位产量的收入不能低于边际成本，否则必然会出现亏损;只要增加一个产量的收入能高于边际成本，即使低于总的平均单位成本，也会增加利润或减少亏损。因此计算边际成本对制订产品决策具有重要的作用。微观经济学理论认为，当产量增至边际成本等于边际收入时，为企业获得其最大利润的产量。
总产量、平均产量、边际产量及其关系：
（1）在其他生产要素不变的情况下，随着一种生产要素的增加，总产量曲线、平均产量曲线和边际产量曲线都是先上升而后下降。这反映了边际产量递减规律。
（2）边际产量曲线与平均产量曲线相交于平均产量曲线的最高点。在相交前，平均产量是递增的，边际产量大于平均产量(MP>AP);在相交后，平均产量是递减的，边际产量小于平均产量(MP

④ 龙之谷中的基本MP是怎么回事，技能消耗MP是怎么计算的

基本MP是每个职业都不同的。应该是法师最高。技能消耗MP，每个技能都有显示，你可以看一下

⑤ 冒险岛每升一级增加MP计算公式

除了魔法师，战士以外，一般职业每级的MP上升在12-16左右 战士每升1级MP上升4-8左右 每个职业都是每多10点智力就可以每升一级多获得1MP 魔法师有点复杂了就不说了 战神，魂骑士同如战士 夜行者，风灵使者，奇袭者等同与一般职业

⑥ 冒险岛法师MP计算公式

非常有荣幸为您解答：
曾看过一些有关战士的攻击力计算公式，惟独没有法师的，所以结合自己的经验写个公式
最高攻击力=你的号的魔法攻击力
乘
技能的魔法攻击力
除
20
最低攻击力=最高攻击力
乘
技能熟练度
克怪最高攻击力=最高攻击力
乘
1.5
克怪最低攻击力=最高攻击力
被怪克最高攻击力=最低攻击力
乘
技能熟练度
被怪克最低攻击力=最低攻击力
除
2
(好可怜)
当然这是排除了怪的魔防

⑦ 怎么用黄金率或2mp法计算股票涨跌空间最好举例说明！！谢谢！！急需！！！！！！！！！！

黄金分割法，是自然界一种奇异的数字排列。很多自然现象都符合，例如花瓣的内外排列等等。
意大利数学家斐那波挈发现这个规律，也就是斐那波挈定律。
上世纪欧美金融交易员将其运用与交易分析。具体说，股价一般箱体运行，离开箱体后会在箱体量度的0.382，0618处遇到压力或支撑，交易员一般用自己的参数做斐那波挈圆弧，形成复杂的交易预测系统。
事实证明，包括道指的运行是可以用黄金分割来应证的。
但本人认为，对于普通投资者，投资股票用处不大。
在中国炒股票更像赌博，既然是赌博，那么心理分析才是正道。

⑧ Mb和Mp有什么关系，要如何计算

他们都没有直接关系的！~~~MP只是图象的精细程度

⑨ 登陆猫扑领取的那个mp怎么计算

方法：每天登陆，点自己的资料，里面有个每天打卡领MP，积累的，第一天5MP，第2天10MP，第3天15MP，但要连续登陆，N天就有N*5MP了，有一天没登陆，就重新从5MP开始了。手机去登陆猫扑，也有个登陆领MP，和电脑登陆一样累计赠送的。

⑩ 高中代数中的数学问题，关于猫扑打卡领mp的计算公式。

第n天是5n(n+1)/2，代入180，是81450

但如果要计算一共有多少的话，这个绝对就不是等差数列.因为后一项与前一项的差不是固定值
但每一项可以用5n(n+1)/2 表示
化简为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这就不用说了
所以结果等于2.5*《n(n+1)(2n+1)/6+n(n+1)/2》
代入n=180
结果是...算了下
到第180天一共是4941300