第89章 理论和应用(第3/6 页)
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在她看来，韩辞在ai数学和优化问题方面大有可为。
纯数学只要不解决大难题，终究是难出成果的，而搭上ai现在飞速发展的顺风车，则前途一片光明。
比如韩辞现在在讲述的残差思想，在数学和物理界都算不上什么高深的东西。
可结合孟繁岐的应用成果来展示，则大大的加分，意义非凡。
不同领域的交叉地带，一向是出成果的捷径。
台上，韩辞的讲述仍在继续。
“我们假设一个简单的高维积分问题，计算一个可以表示为期望的积分i(g)，先通过有限求和i(g)来逼近。
若改用蒙特卡洛办法，从特定的独立同分布的抽样样本中选择n个样本，则有恒等式e(i(g)- i(g))2 = var(g)/n， var(g)= eg2 -(eg)2)
这告诉我们收敛速度与维度无关。”
“若我们先用传统傅里叶变换，再用均匀的离散傅里叶变换来逼近。其误差则~-a/d，必然被维度所影响。
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