不确定算法

1. 不确定性分析法

传统方法将影响边坡状态的诸因素看作确定性量，用安全系数作为衡量边坡状态的指标。然而，大量的试验和工程实践证明，影响边坡状态的因素中有许多具有很大的随机性，如边坡岩土的强度参数、外界荷载、边界条件、地下水、岩土体内的各种不连续面等。用确定性方法进行计算评价会带来很大的误差，甚至结果失真。岩土土性的不确定性首先在于岩土性质本身在空间和时间域上的可变性。就以一定范围的土体而言，土性空间均值也存在着不确定性。另外，由于在室内或现场试验存在着试验误差，土性参数测试中的条件与实际情况有出入而引起的误差，都会导致土性参数的不确定性。

思维方法的变革是岩石力学与工程研究取得突破的关键。如何引入相关学科的新知识、新理论，使之更好地指导岩体工程的实践，是必须考虑的问题。_[53]20世纪80年代末伴随着思维方法的变革而提出的“不确定性系统分析方法”，为大型岩石工程分析和设计提供了正确的方法。这种方法也可以称为综合智能分析方法，它是在人工智能、神经网络、遗传算法、时序分析、模糊数学、灰色理论、系统科学等学科兴起的基础上建立起来的，在一定程度上，为我们提供了新的思维方式和研究方法。毫无疑问，这方面的工作应该继续加强而不是削弱。但是这些依据纯数学手段建立起来的各种预测或分析模型，难以反映出岩土工程的力学本质，其实用价值和可信程度让人怀疑。

2. 数据结构中评价一个好的算法,应该从哪几个方面来考虑

数据结构中评价一个好的算法，应该从四个个方面来考虑，分别是：

一、算法的正确性。

二、算法的易读性。

三、是算法的健壮性。

四、是算法的时空效率（运行）。

算法的设计取决于数据（逻辑）结构，而算法的实现依赖于采用的存储结构。数据的存储结构实质上是它的逻辑结构在计算机存储器中的实现，为了全面的反映一个数据的逻辑结构，它在存储器中的映象包括两方面内容，即数据元素之间的信息和数据元素之间的关系。

不同数据结构有其相应的若干运算。数据的运算是在数据的逻辑结构上定义的操作算法，如检索、插入、删除、更新和排序等。

(2)不确定算法扩展阅读：

分类

1、集合结构。该结构的数据元素间的关系是“属于同一个集合”。

2、线性结构。该结构的数据元素之间存在着一对一的关系。

3、树型结构。该结构的数据元素之间存在着一对多的关系。

4、图形结构。该结构的数据元素之间存在着多对多的关系，也称网状结构。

3. java中的算法，一共有多少种，哪几种，怎么分类。

就好比问，汉语中常用写作方法有多少种，怎么分类。

算法按用途分,体现设计目的、有什么特点
算法按实现方式分，有递归、迭代、平行、序列、过程、确定、不确定等等
算法按设计范型分，有分治、动态、贪心、线性、图论、简化等等

作为图灵完备的语言，理论上”Java语言“可以实现所有算法。
“Java的标准库'中用了一些常用数据结构和相关算法.

像apache common这样的java库中又提供了一些通用的算法

4. 什么是确定性算法和不确定性算法

所谓非确定性是指在理论计算机科学中，针对各种计算机器模型（自动机），在每一时刻，根据当时的状态和输入，若机器有多个动作可供选择时，则称机器为非确定性的；相反，若机器的动作可唯一确定时。且非确定性是相对于确定性来说，对于非确定性的机器，在性能各方面要高于确定性机器。

任意一种自动机，按其动作的确定程度，大体可分为确定的和非确定的两类。在对非确定性的研究中，一个核心课题就是非确定性能否增加机器的计算能力。具体说，对同一类自动机，确定型和非确定型机器在计算能力方面有没有区别？是什么关系？这类问题因其在理论上和实践中的重要意义而受到普遍重视。其中有些问题至今尚未解决，成为理论计算机科学中重要的悬案,NP=?P问题就是一个突出的例子。

5. 算法里什么叫确定性问题和不确定性问题

确定性 一个X仅对应一个Y

如下：
关于算法的确定性特征，以下不符合算法确定性的是 ( )。

A． D ← （B * B – 4 * A * C）

B． S ← (L * H) / 10

C． 输入：X

D． 输出：L / 正整数

答案：D

正整数有无穷多个，故D没有确定性

6. 一个算法中某一步可以是不确定的

因为算法具有有穷性、确定性和可输出性．
由算法的特性可知，A是指的有穷性；B是确定性；C是可输出性．
而解决某一类问题的算法不一定唯一，例如求排序问题算法就不唯一，
所以，给出的说法不正确的是D．
故选D．

7. 防碰撞中使用的非确定性算法有哪些,分别是什么

在防撞测试的过程中，如果非确定性算法的话，应该来说还是比较多的分别应该是它的确定性和不确定性。

8. 训练数据的长度，不确定，选择什么算法

所谓非确定性是指在理论计算机科学中，针对各种计算机器模型（自动机），在每一时刻，根据当时的状态和输入，若机器有多个动作可供选择时，则称机器为非确定性的；相反，若机器的动作可唯一确定时。且非确定性是相对于确定性来说，对于非确定性的机器，在性能各方面要高于确定性机器。任意一种自动机，按其动作的确定程度，大体可分为确定的和非确定的两类。在对非确定性的研究中，一个核心课题就是非确定性能否增加机器的计算能力。具体说，对同一类自动机，确定型和非确定型机器在计算能力方面有没有区别？是什么关系？这类问题因其在理论上和实践中的重要意义而受到普遍重视。其中有些问题至今尚未解决，成为理论计算机科学中重要的悬案,NP=?P问题就是一个突出的例子。

9. 计算测量不确定度 实例

先说直接测量结果的不确定度 比如测量半径，测量质量等
先算最佳估计值 其实就是把所有该类测量结果做一个平均值
然后进行不确定度评定
A类 公式太难打了 直接说 每个测量值与平均值做差然后平方，然后和加起来，然后把和除以[n*(n-1)] n就是数据的个数 最后求出商的平方根
B类 一般只考虑仪器误差的影响，这个一般会给出来，德尔塔仪 除以根号3就行`
最后把a类、b类不确定度分别平方 ，再相加，再开根号就得出直接测量的不确定度了
结果x=最佳估计值+不确定度
举个例子
0~25mm千分尺测钢球的直径6次，分别为
D(mm) 3.115,3.122,3.119,3.117,3.120,,3.118
不存在粗大误差（就是不考虑其他误差）

（1）则最佳估计值D=3.1245(求数据的平均值)
（2）A类 按上面方法 比如第一组 D1-D=3.115-3.1245=-0.0095,类推 得到0.00099mm，这里n为6 n-1=5
（3）B类 题目一般会给 照着算 比如千分尺0~25mm误差0.004mm
（4）合成标准不确定度 A类 B类都知道了 按上面方法算 为0.003mm
则 D=(3.124加减0.003)

然后是间接测量不确定度的合成 所谓间接 就是需要用公式求的量，比如用千分尺测直径和高计算体积
间接测量量y与k个直接测量量有关，则其不确定度则由各直接测量量的不确定度决定，所以先算直接测量量的，方法如上。
算法：有两种 如果加减运算 比如Y=X+Z 则以Y为因变量，对X先求偏导，求完把X的平均值代入，结果乘x的不确定度，然后平方，然后对Z也是一样，最后的最后，求和，开方 得出Y的不确定度。。
第二种 比如Y=X*Z，先把两边取对数 然后以lnY为自变量，对X求偏导，把X平均值代入，然后乘以X的不确定度，平方。 然后对Z也是一样。最后的最后 加起来 然后开根号
没完 结果还要乘以Y的平均值（这个是用x和z的平均值算的）这样就完整了

举个例子 用0~25mm千分尺测V V=0.25*D*D*h
D：6.075 6.087 6.091 6.060 6.085 6.080
h：10.105 10.107 10.103 10.110 10.100 10.108
先计算直径d 最佳值 D=6.0797（平均值）
A类 结果是0.0045 方法见直接测量量的求法
B类 误差 德尔塔仪 依然是0.004 除以根号3 结果 0.0023
合成 得到0.0051mm
再算 高度h滴
最佳值：10.1055mm
A类 0.0015mm
B类 0.0023mm
合成 0.0027mm
最后的最后 V的
最佳值 0.25*d*d*h=293.367mm
合成 先对h吧 lnv=ln0.25+lnh+2lnd;
对h求偏导 结果为 1/h；把h的最佳值代入 然后乘它的不确定度0.0027 然后平方
同理 对D也是一样滴
把以上两个结果加起来 然后开根号 结果再乘以V的最佳估计值
V的不确定度就这么算出来啦 结果是0.5立方毫米
V=（293.4加减0.5）（立方毫米）

10. 不确定性人工智能有哪些算法

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。[1]