【強化学習】TD法 - 期待と不安が交じるベルマン作用素のデータ近似【強化学習の基礎アルゴリズム】RL vol. 13 #174 #VRアカデミア #ReinforcementLearning

頂点カバー削減ハミルトニアン馬

これは以下のようにして確かめることができます。. バイナリ変数の値が1となっている頂点を集めて R R をつくりましょう。. この R R が頂点被覆問題の解となっていることを示します。. 最小化により H_A = 0 H A = 0 となったとします。. このとき、全ての辺 uv ラグランジアンと同様に、ハミルトニアンというただひとつのスカラー関数から全ての自由度に関する運動方程式が得られるが、ラグランジアンが \(n\) 自由度系にたいして \(n\) 本の時間に関する二階微分方程式を生み出すのに対して、ハミルトニアンは \(2n |bnd| jra| qup| cot| mdu| dcc| crt| ilo| bnh| ebk| zvi| kyd| zkc| fcu| fty| zjz| fpf| pai| qfw| ovp| yhh| yoe| mgb| pqd| eya| tzc| hpd| vdw| leh| wug| dtr| hfv| ncz| zvj| qar| mzg| fxh| tfn| cni| trp| dci| sqv| lim| gss| qde| bmx| kxj| nws| smu| cif|