『壹』 小记:有限单群分类
有限群中,单群有这样几类,一个是素数群,一个是奇置换群,一个是有限维特殊线性群的射影群,还有散在群。
素数群是简单的,有限交换单群分类,就只有素数群,它们构成了交换群的基础,任意一个有限交换群总可以分解为几个素数群的直积。
这一结果不难理解,就像素数在整数乘法中起到的基础作用一样,群按照阶来看的话,和整数理论没什么区别,因为阶总是整数,而子群的阶总能整除群的阶,可以视为群的阶的因子,正如素数是整数的所有因子中最特殊的存在,素数阶群自然也是群的所有子群中最特殊的存在了。
这种相似性在群论里面比比皆是,所以,数论和代数的联系是非常紧密的,至少在这样的整数性质下是很相似的。
不过,毕竟还是有区别的,并不是所有的群阶的因子都可以构成子群,这种微妙也导致了许许多多的变化。不过,为什么呢?具体的原因好像很复杂,虽然学过了,但是,还没有一个明确的概念,感觉上是因为群中特殊的元素,单位元,对群进行共轭类分解之后,单位元自成一类,为一阶元素,剩下的二阶元素,高阶元素各种成类,而且可以重复,这就构成了计数公式,G=1+2a+3b+...任意给定一个群的阶,就可以按照公式进行分解,比如6=1+2+3只有一种分解方式,对应的乘法分解为6=2*3,所以对于6阶群而言,使用范畴的语言,在同构的意义下只有一种构型。换一个数8=1+2+2+3=2*4也是只有一种构型,再换一个数12=1+2*4+3=1+2+3*3=1+3*2+5=...这个情况就很多了,所以有着许多种构型。
所以,这个就是原因了,群的阶不仅满足乘法分解,还需要满足加法分解。所以整数理论还是有显著区别的。然后,忽然想到,这种分解的形式好像在量子力学中见过,近独立粒子分布那里,量子统计里面的费米分布,狄拉克分布之类的。由于相同粒子的不可辨分性,所以处于同一状态的相同粒子之间的置换不会导致新的量子态。这与上面的方法其实是一样的,假设系统非简并,那么不同能级就可以视为群元素不同的阶,于是可以构造出一个同构,联系这两个例子,同阶的元素其排列顺序是无所谓的,正如同一能级,其粒子的排列顺序也是无所谓的。
不过,这两种应用也是有不同之处的。
没想到,仅仅一个素数群就占据了这么长的篇幅,后面的也就算了,毕竟我自己搞得也不太清楚。
奇置换群还好,是置换群中的奇置换构成的子群,特殊线性群的射影群,就涉及了商结构,或者说拓扑操作,通过粘合映射实现新空间的构造,就像n维射影空间的构造,就是n维球面将对径点粘合而成的。又比如,单形的粘合可以系统的构造出一些特殊的拓扑空间。
散在群,是出乎意料的产物,也是有限单群分类给出的重要结果,说明即使是看似简单的单群之中都还有一些鲜为人知的特殊存在。这些群阶数很高,想要表示出来都绝不是易事,这也反映一种倾向,虽然人们往往将数学视为逻辑的优美体现,是超越时代的,但是,没有足够的计算能力的支撑,这种游戏能走多远呢?
技巧和力量,哪一个最重要呢?这也是很有意思的问题,即使有精巧的方法,没有足够的算力支撑,也是无法实用的,而一味追求力量,却没有好的方法,也是白费力气。
『贰』 alpha-go的计算能力等同于多少台服务器
找到一篇文章
这么说吧:1997年下赢国际象棋冠军卡斯帕罗夫的“深蓝”是一台超级计算机,而即将和李世石对决围棋的AlphaGo却是谷歌旗下公司DeepMind开发出来的人工智能程序。强行把这二者拉在一起比较……少年我们还是来谈谈世界和平吧。不过AlphaGo作为程序,最终还是要运转在计算机上才能去和人类比个高下的。所以把问题换成“即将和人类下围棋的那台计算机到底比深蓝厉害多少倍?”
我们还是能够简单计算一下给出大致答案的。毕竟在衡量计算机性能方面,我们已经有了一个相当统一的标准:每秒浮点运算次数,为了方便起见,我们下面一律称之为“FLOPS”。
千万别被“浮点运算”这个计算机术语吓跑,说人话的话,浮点运算其实就是带小数的四则运算,比如1.2加2.1就是一个典型的浮点运算。如果你的小学数学老师不是美国人的话,那么我们估计这会儿你早就心算出结果是3.3了。不过这对计算机来说,这个问题没那么简单。
我们知道,计算机是以0和1构成的二进制数字进行运算的,比如在基础的二进制里,1就是1,2就变成了10,3是11,4是100……这种运算方式让我们可以用最简单的电路元件组装出稳定有效的计算机器,但它也带来一个问题:计算机能够处理的数字只有整数。如果想不借助任何其他的数学方法,用0和1表示一个0.1……少年我们真的还是来谈谈世界和平吧。
解决这个问题的办法很简单:0.1可以看成是1除以10的结果,我们想让计算机计算一个带小数点的数字,只要告诉CPU这是一个被1后面加了多少个0整除的整数就行了。不过这样一来,计算机在处理小数点的时候,就多了好几个运算步骤。所以进行浮点运算的速度也就成了衡量计算机性能的标准。
拿在国际象棋上击败人类的深蓝来说,它的计算能力是11.38 GFLOPS,意思就是深蓝能在每秒钟里计算113.8亿次带小数的加减乘除。而在二战期间帮助美国设计制造原子弹的第一台通用计算机ENIAC,它的性能只有300 FLOP。
在今天看来,深蓝的性能怎么样?三个字:弱爆了。单就PC中使用的CPU来说,早在2006年,英特尔推出的第一代酷睿2就已经稳稳地超过了深蓝。这还没有算上显卡里GPU带来的效果加成,今天最普通的集成显卡,其性能也已经超过了700 GFLOPS。如果真要在性能上比个高下,深蓝这种上个世纪的超级计算机,就算组团也不一定能单挑你面前的这台笔记本电脑。
那么今天的超级计算机已经达到了什么样的性能水平?我们国家的天河二号是世界最快的超级计算机,它浮点运算能力已经达到了33.86 PFLOPS。也就是说,深蓝要在性能上增长到自身的30万倍,才能和天河二号相提并论。
不过对于深蓝来说,这样的比较实在是太不公平。因为即便在当年,深蓝也不是速度最快的超级计算机。相比之下,只有通过谷歌AlphaGo使用的电脑,我们才能比较出这20年里,我们的计算机到底经过了怎样惊人的发展。
根据谷歌团队发表在《自然》杂志上的论文, AlphaGo最初是在谷歌的一台计算机上“训练”人工智能下围棋的。按照论文里的描述,谷歌利用这台计算机,让AlphaGo的围棋水平提升到了与欧洲冠军樊麾接近的地步。不过论文除了提到这台计算机装有48个CPU和8个GPU之外,对计算机的性能连一个数字都没有提到。好在AlphaGo是在云计算平台上运行的,我们只要找来竞争对手的计算机数据比较,就可以了解到大概了。
比如说去年12月,阿里云对外开放的高性能计算服务。按照阿里云的描述,这些计算机的单机浮点运算能力是11 TFLOPS,而且同样可以用来训练人工智能自行学习。如果谷歌的计算机性能与阿里云接近的话,那么AlphaGo所驱动的硬件,性能至少是深蓝的1000倍。
但故事到这里还没有完,AlphaGo并非只有“单机版”一个版本。为了达到更高的运算能力,谷歌还把AlphaGo接入到了1202个CPU组成的网络之中。联网后的AlphaGo算力猛增24倍,一下子从“单机版”不到职业二段的水平,跳跃到了职业五段上下的水准。
所以AlphaGo比深蓝厉害多少倍?估计这会你已经得出答案了:2.5万倍。从这个角度,我们也能看出来,围棋究竟是怎样复杂的一种智力游戏,以至于计算机的性能需要20年的提高,才能在象棋上战胜人类后,再在围棋棋盘面前,坐到人类顶尖选手的对面。不过归根揭底,AlphaGo最重要的成就并不是采用了性能多么优秀的电脑,而是第一次让程序可以以人类的方式思考、学习和提高。所以过几天的比赛,无论谁输谁赢,我们见证的都是一个崭新纪元的开端。
当然别忘了关注新浪科技,我们到时候会在最前方,带你迎接这个新纪元的第一道曙光。
『叁』 弹弹堂怎么看风度和距离(最好有图)
下面先记住70度无风的弹道落点.分别是
屏距: 1/4 1/2 3/4 1 5/4 6/4 7/4 2 (正好两屏幕)
力度: 25 40 50 60 70 80 87 95
这分别是炮弹落点对应的力度值,
.当对方不在整屏距时怎么吧,就是改变力度大小来调整就行了,这么简单我也不说了吧,好这就是算力,下面说变角.
刚刚介绍无风状态下的落点,下面就是重要的了怎么在有风情况下命中呢,于是找到了办法,通过改变角都来抵消风力,让它和无风落点时一样.公式是这样的70+或-(风度除以0.5).公式里顺风+,逆风-,为什么这样,举个例子解释顺风+的原理,大家都知道在同样的力度无风情况下,70角越大,打的越近,而顺风则是让炮弹飞得更远,这样两者相抵销,就产生落点不变.所以顺风要+角度.同理逆风不做解释
下面举个具体例子,假如逆风2.5风打半屏怎么办,简单,2.5/0.5=5,好,然后用公式70-5=65,然后就用角度65打,力度就是使用无风的力度,你会发现弹道竟然和无风时落点一样.就是这么简单.
当然有人会问,0.3这样的不构成整除的怎么办,很简单哦,稍微调整力度来抵消了,例如顺风1.3打3/4屏幕怎么吧,很简单,可以把它按照1.0风或者1.5风来处理,我这里把它当做1.5风来处理,根据个人喜好,都一样.好,用公式70+1.5/0.5=73度,开炮角度为73.但是这样你是按照1.5风处理的,而风没有1,5,就会导致打的近了,你看答案都出来了,你都说打的打的近了,我们就把力度稍微按大一点就可以了.逆风自然就是按小一点哦.这个,我想不用我说了吧(别嫌啰嗦,谁扔的西红柿)
这个的力度微调的实际操作非常简单,一屏幕其实不要调整,只要误差在0.2内,基本舍掉.你1.3就可以当1.5来处理.但是我这里着重说一下, 超过两个屏幕这个就非常明显,本人测试了一下,超过两屏幕,0.1风0.5厘米力度可以抵消,0.2风正好1厘米力度.
大家注意高度差,进行适当的调整,因为本贴里的落点都是和你在一直线的,如果高度差较大,那么你要注意调整力度了.当然调整的不会太大
以上就是70度变角算力的用法,
另外,这个要求超过1.5屏时,力度按的要相当精确,本人是以前玩疯狂坦克的,特别喜欢飞火,如过你能做到飞火双杀,独木桥直接带下去,老土两屏幕耍红豆爆头(这个最难),叉叉玩两屏倒抛.我想你的力度按的准确率,可以说是相当高手了.
本人有个**病,把力度标好后,容易按小,有时按小能差2厘米多(别拿凳子,注意和谐)这也说明本人为什么手感好了,玩的不错,手感差了,玩的一般的原因,引用经典的一句话,算的准不如按的准,
个人经过实践认为半抛的力量应该是61
另外针对的的是轰天来说的
具体计算方式如下:
一屏幕的距离按做20考虑,特别说明:第二屏幕的距离应该按照25考虑
比方说距离是15,风度表顺风3.5
那么你调节的角度就应该是90-15+3.5*2=82度
力度应该打在60的位置
另外依据本人的实测 满力的原始地带(就是新手教学的那个地图)高度落差是1-2度
那么半力的就是2-4度
朝上打角度要— 朝上打角度要+
总结:半力的优点就是比满力的要精准
同时有的地图每一度距离比较远 车子在中间的时候很容易就打不到
『肆』 Spacemesh 集群P盘教程smh一台主机控100台机器!
了解如何集群p盘和稳定挂盘过post,硬件配置,特别是双路CPU,可以实现一台主机控制100台机器。目前,使用SMH的收益大约为1T每块硬盘1-2块人民币,这相比Chia有更高的收益。唯一成本就是电费,1T的电费大约20多块人民币。以下步骤指导您如何实现这一操作。
首先,您需要下载SMHminer软件到需要被集控的显卡机器上。将软件解压并保存在C盘目录下,将文件拖放到C盘根目录。运行软件后,正常显示将包括GPU信息和端口,此时无需进行任何调整,保持软件运行状态。
在主控机器上,下载零树P盘集群软件。注册并登录您的账户,根据您的内网和主控机器网卡的速度,决定集控的机器数量。确保机器内网传输速度足够,以避免浪费显卡算力。如果软件无法运行,请在Windows安全中心关闭防火墙和杀毒防护。
在主控机器上运行软件后,您将看到与子矿机显示的画面一致。此时,系统将自动等待p盘完成。如果在取盘过程中出现端口占用的提示,重启机器即可解决问题。
对于集群机器的问题,如果出现重复p盘不进行下一个文件的p图情况,请关闭软件后重新运行。对于14T盘p盘至5T或6T的情况,可以通过修改postdata_metadata.json文件中的文件大小来解决。通过计算文件总大小除以64得到NumUnits值,确保文件大小整除或根据实际情况调整大小以修正识别问题。
为了便于后续操作,建议每台机器都设置固定IP,并打开远程桌面功能。此外,关于SMH的poet(一扫)和post(二扫)操作,建议在下午15点开始,必须提前初始化完成,确保注册成功。post操作在凌晨4点开始,确保软件运行良好,并在必要时重启软件,以防长时间运行导致的问题。
在硬件配置方面,H9官方推荐每1-1.5核心对应1T数据,根据自己的CPU核心数决定挂盘数量。博主采用12盘位的浪潮服务器或华为服务器,搭配e5CPU,双路32核心或36核心,或自行组装系统。根据核心数,挂盘5.4T或3.6T数据,确保稳定通过一扫和二扫过程。
在挂盘配置文件的使用中,务必关闭双路CPU的超线程功能,按照官方指导操作。虽然关闭超线程并未发现对性能有明显影响,但仍建议遵循官方建议,以避免潜在问题。在进行硬件配置和软件操作时,请确保按照上述步骤和建议进行,以实现稳定和高效的集群p盘操作。