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    第201章 面试(第 2/4 页)

    《论“遗传算法”对法术模型最后迭代应用改进》。

    这个题目说白了就是对法术模型最终计算的人工优化，让众人计算的“解”逼近整体效率的“最优值”。

    然而，题目太大，内容就容易空泛，常常会陷入“只是做了一点工作”的困境。

    用来给学徒们应付应付，倒是足够的。

    “秘能场一共十七个参数，粒子强度、粒子空间通量、粒子分布场、粒子衰变速率、粒子跃迁频率、粒子荷变量……”

    “掌握了将其输入法术模型之中，然后以自身储存的秘能粒子为媒介，以其转化的能量为引，带动空间周遭的秘能粒子，按照模型实现正反馈，最终输出法术。”

    林奇默默复诵着自己在课堂上学到的知识，“所以这个算法是针对输出的反馈的。”

    “没错，一直以来，追求法术的效果与威力有两条路，实际上都是在对抗着误差。”

    “一条是收集参数的准确性，一方面弥补的是测量误差。我们人类比不得巨龙这种魔法生物，传说中的高等精灵更是在这方面有得天独厚的天赋。”

    “这条路第二方面误差是时间误差，比较随着时间推移，旧数据会失真。所以我们都在努力把计算过程速度压缩到极致，降低时间带来的误差。”

    “第二条便是追求最终结果的有效性，但问题在于我们所算出的常常是局部最优而非全局最优，所以这一直以来就是一个大课题。”

    林奇通过完整地将整个“阅读魔法”法术施展出来后，基本功底已经足够。

    “局部最优，全局最优。”

    他暗自嘀咕着，一个复杂的系统内，输出结果就像是在一片高低起伏的丘陵中寻找最高点。

    他们的输出范围落在一个土丘，确实会发现朝着高处爬，整个高度越来越高。

    这在体统上便提现为有效迭代，系统进行收敛。

    可实际上哪怕他们爬到的这座土丘的最高点，也不代表他们站立与这片区域的最高点。

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