Разрешите вопрос от дилетанта.
Я не очень силен в математике и алгоритмах, посему оптимизацию обычно доверяю спец. пакетам, либо (если позволяет машинное время) перебираю «в лоб».
В последняя время приходится часто сталкиваться проблемами многопараметрической оптимизации, которые не удается решить прямым перебором значений по сетке (занимает много времени). Особенность исследумых функций заключается в том, что зачастую не получается «взять» значение функции в произвольной точке (это связано с использованием функций свойств реальных веществ, которые зачастую известны лишь в некоторой окрестности). В подобных задачах генетические алгоритмы часто работают много дольше чем метод прямого поиска и variable metric method (метод переменной метрики?). Существует ли способ «заточить» генетический алгоритм под вышеприведенные условия?
Верно. В описанном мной случае (охлаждение воды ночью) система незамкнута, теплота отводится радиационным излучением в холодный космос. БТВ, охлаждение спутников реализуется тем же методом — радиационными теплообменниками, «лучащими» в космос.
В случае, описанном в топике, происходит отражение энергии, приходящей от Солнца в одном диапазоне и сброс теплоты излучением в ИК диапазоне.
На случай, если вы сомневаетесь в физической реализуемости данного процесса, почитайте объяснение здесь: en.wikipedia.org/wiki/Radiative_cooling#Nocturnal_ice_making
Уважаемый господин, northbear!
Спешу сообщить вам, что термодинамику мне знать положено ввиду моей основной специализации. Прошу вас прочесть мой ответ выше, а также повторить термодинамику в целом и закон Кирхгофа в частности. За «антинаучный бред», как вы выразились — отдельное спасибо.
Успехов!
Есть понятие «эффективного излучения в ночное небо». Температура ночного неба составляет что-то около 4К (-269 С). Таким образом в безоблачную ночь при сухом воздухе возможно отводить теплоту в небо радиационным способом. На этом принципе в пустынях многие века назад и додумались получать лед. Почитать можно здесь: www.svasti.ru/radiacionnoe_ohlazhdenie
Летней ясной ночью за счет излучательного теплообмена с небом можно заморозить воду. «Это» именно кондиционер, если, конечно, «это» действительно будет работать так, как описано.
Я бы не был столь категоричен. Ток течен _только_ по пути наименьшего сопротивления, если это сопротивление равно нулю. В противном случае согласно школьному курсу физики ток потечет по всем «резисторам» обратно пропорционально их сопротивлениям (прямо пропорционально их проводимостям). В случае пальцев никакого «шунта» с нулевым сопротивлением там нет, ток будет течь и по другим путям, пусть и достаточно малый.
Я бы добавил, что это самая популярная схема первичного ускорения частиц практически во всех ускорителях. В Фермилабе, например, первичный разгоняющий бустер так и называется — Cockroft-Walton (на картинке — внизу справа).
А быстрый обратный квадратный корень на хабре уже обсуждали? В свое время никак не мог понять, как же до такого додумались, да еще и движок игры таким образом ускорили :)
Вообще-то не факт, ибо, во-первых, шумовая составляющая может быть разной (резкие пики вверх, например, «подбросят» отфильтрованную функцию), во-вторых, данный эффект неплохо нивелируется использованием весовых составляющих, а также выбором величины окна при таком сглаживании.
Ну я про это среднее — есть ли смысл городить огород дополнительными коэффициентами в случае неизвестного вида функции, если можно применить более простые методы фильтрации шумов?
Насколько я понимаю, данный способ введения коэффициента К — лишь один из многих способов «сообщить» фильтрующему алгоритму тип истинной (без шумов) зависимости. Вопрос в том, насколько лучше данный алгоритм фильтрует шумы по сравнению с аналогами: для показаний известного типа функций — с методом «а-ля» наименьших квадратов применительно к фильтрации; для показаний неизвестного типа функций — с методом скользящего среднего (с весовыми коэффициентами и без).
Я не очень силен в математике и алгоритмах, посему оптимизацию обычно доверяю спец. пакетам, либо (если позволяет машинное время) перебираю «в лоб».
В последняя время приходится часто сталкиваться проблемами многопараметрической оптимизации, которые не удается решить прямым перебором значений по сетке (занимает много времени). Особенность исследумых функций заключается в том, что зачастую не получается «взять» значение функции в произвольной точке (это связано с использованием функций свойств реальных веществ, которые зачастую известны лишь в некоторой окрестности). В подобных задачах генетические алгоритмы часто работают много дольше чем метод прямого поиска и variable metric method (метод переменной метрики?). Существует ли способ «заточить» генетический алгоритм под вышеприведенные условия?
В случае, описанном в топике, происходит отражение энергии, приходящей от Солнца в одном диапазоне и сброс теплоты излучением в ИК диапазоне.
Спешу сообщить вам, что термодинамику мне знать положено ввиду моей основной специализации. Прошу вас прочесть мой ответ выше, а также повторить термодинамику в целом и закон Кирхгофа в частности. За «антинаучный бред», как вы выразились — отдельное спасибо.
Успехов!