Thursday, March 30

Еще фотки

Намина ящерица по имени Якоб


Володин фикус, реанимированный Наташей из состояния давнозасохшей палки.


Лыжник на трассе


Лыжник отдыхает


Лыжник покоряет окрестные горки


Лыжник совсем устал

Monday, March 20

Всадник в кадре

Всадник


Ближе


Теряется


Находится


И геленваген


И небо


...упс...


Лучше


Ближе


В круге


И менты


Еще дальше


Пока

Joke of the Day

Почему в России все плохо?

Ленин в Мавзолее лежит не по фэн-шую.

Photo of the Day

Friday, March 3

О комментах

Прихожу с обеда, в почте висят два письмо от блоггера. Смотрю первое - типа, ваша запись откомментирована, вот текст. Текст краток - "Горжусь тобой, дорогой :)" и подпись "O.K."

Я, ясное дело, фигею. Я понимаю, что речь скорее всего идет о моих изысканиях на тему осчастливливания гипотетической принцессы, страдающей без мужской ... эээ ... в общем, которой "уж замуж невтерпеж". Но это все так круто, чтобы Ольга написала такие слова.

Заинтриговал ? См сюда.

Useless Info. My favourites.

The phrase "rule of thumb" is derived from and old English law which stated that you couldn't beat your wife with anything wider than your thumb.

You should never eat a polar bear's tongue due to possible vitamin A overdose.

Neil Armstrong's wife divorced him giving the reason that "he had no sense of adventure"

111,111,111 x 111,111,111 = 12,345,678,987,654,321

Walt Disney was afraid of mice

You can tell the sex of a horse by its teeth. Most males have 40, females have 36.

Of the 110 chemical elements - only two are liquid at normal pressures and room temperature - mercury and bromine

Every fifth song on Canadian radio must be by a Canadian born citizen.

Many sailors used to wear gold earrings so that they could afford a proper burial when they died

Word of the Day

BLAMESTORMING: Sitting around in a group, discussing why a deadline was missed or a project failed, and who was responsible.

Про вчерашнюю задачку

Задумался вчера над теоретическим качественным улучшением решения. Зашел в тупик - как ни крути, но до 50% не дотянуть. Прочитал решение от математиков. Оказалось, что цифра в 51% в самом ее конце - во-первых, не 51, а 57, а во-вторых, эта цифра являлась ответом на другую задачу.

В итоге, все на что оказались способны математики - это 36 с копейками процентов, без какой-либо гарантии качества в остальных 63% случаев. Жуть одним словом. А я - молодец !

Thursday, March 2

О невестах

В понедельник наткнулся в сети на описание забавной задачи (Гарднера).

"В некотором царствепришло время принцессе выбирать себе жениха. В назначенный день явились 1000 царевичей. Их построили в очередь в случайном порядке и стали по одному приглашать к принцессе. Про любых двух претендентов принцесса, познакомившись с ними, может сказать, какой из них лучше. Познакомившись с претендентом, принцесса может либо принять предложение (и тогда выбор сделан навсегда), либо отвергнуть его (и тогда претендент потерян: царевичи гордые и не возвращаются). Какой стратегии должна придерживаться принцесса, чтобы с наибольшей вероятностью выбрать лучшего?".

Слегка поразмыслив, я нашел довольно простой алгоритм, который, с одной стороны, позволит найти самого лучшего жениха с достаточно высокой вероятностью, а с другой - в случае неудачи - даст по-прежнему довольно хорошего кандидата.

Поискав решение в инете, я нашел 24-страничную брошюрку (www.mccme.ru/mmmf-lectures/books/books/book.25.pdf) с мощным выводом стратегии. Подглядев в конец, я узнал, что великие ученые мужи обещают найти самого лучшего жениха с вероятностью чуть выше 51%. Кого они смогут предложить в оставшихся 49% случаях не понял.

Заинтересовался. За полчаса набросал генератор входного массива женихов и свой алгоритм. После отладки загнал в цикл (до 100 тысяч итераций), чтобы наверняка получить самые разнообразные последовательности. Проверял на разных выборках - в основном от 128 до 16384.

Итоги таковы - лучший жених находится в примерно в 29% случаев. В среднем, предлагаемые женихи попадают в первую десятку лучших. Выход за лучшие 10% происходит примерно в 1.7% случаев, в нижнюю половину попадаем раз в 10000 случаев.

Сегодня с утреца попробовал покрутить некоторые детали алгоритма - качественно картина не меняется. При изменении объема выборки меняется только разброс второстепенных результатов - чем больше выборка, тем мы ближе к максимуму. Вероятность нахождения лучшего практически не меняется.

Есть желающие сразиться, пока я не стал читать книжку ? Выдаю генератор выборки.

Wednesday, March 1

Post of the Day

Читать как рассказ о себе.