Difference between revisions of "Randomisierte Algorithmen"
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<math>\min_{a,b} \sum_{i} \left(a x_i + b + y_i\right)^2</math> | <math>\min_{a,b} \sum_{i} \left(a x_i + b + y_i\right)^2</math> | ||
| − | + | Schulmathematik <math>Minimum\stackrel{\wedge}{=}Ableitung=0</math> | |
| − | Schulmathematik Minimum | ||
Revision as of 18:04, 3 July 2008
1. Randomisierte Algorithmen
Def.: Algorithmen, die bei Entscheidung oder bei der Wahl der Parameter Zufallszahlen benutzen
Bsp.: Lösen des K-SAT-Problems durch RA
geg.: logischer Ausdruck in K-CNF (n Variablen, m Klauseln, k Variablen pro Klausel)
for i in range (trials): #Anzahl der Versuche
#Bestimme eine Zufallsbelegung des
:
for j in range (steps):
if
erfüllt alle Klauseln: return
#wähle zufällig eine Klausel, die nicht erfüllt ist und negiere zufällig eine der Variablen in dieser Klausel
(die Klausel ist jetzt erfüllt)
return None
Eigenschaft: falls
: steps *trials
z.B.
steps=3*n, trials=
aber: bei
sind im Mittel nur steps=
nötig, trials=
-Zufallsbelegung hat
richtige Variablen (im Mittel
)
Negieren einer Variable ändert t um 1,
u.Z.
mit Wahrscheinlichkeit
:: (für beliebiges k:
)
mit Wahrscheinlichkeit
:: (für beliebiges k:
)
-Wieviele Schritte braucht man im Mittel, um zu einer Lösung mit t Richtigen zu kommen?
![]()
#Abbruchbedingung der Schleife
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Probe:![]()
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Das ist das Random Walk Problem
Im ungünstigsten Fall (t=0) werden im Mittel
Schritte benötigt, um durch random walk nach t=n zu gelangen.
2. RANSAC-ALGORITHMUS (Random Sample Consensus)
Aufgabe: gegeben: Datenpunkte
- gesucht: Modell, das die Datenpunkte erklärt
Messpunkte
übliche Lösung: Methode der kleinsten Quadrate
Schulmathematik
#Abbruchbedingung der Schleife