[pyar] Buscar máximo

[Angel Java Lopez]

Si, me confunde el 0.001 fijo. Yo pondria

def hill_climbing():
    n = 1
    actual = (a + b) / 2  # medio entre a y b
    while True:
        mejor_vecino = vecino con f más alto en vecinos(actual)
        if f(actual) > f(mejor_vecino):


        else:
            actual = mejor_vecino

def vecinos(x):
    return (x + 0.001, x - 0.001)


2014/1/17 fisa <fisadev en gmail.com>

> Está bien ubicado en ese punto, porque el corte del bucle es "cuando
> los vecinos de mi x sean peores". O sea, cuando desde tu x mirando
> para izquierda y derecha, en las dos direcciones f baje.
>
> Lo que uno puede hacer para tener mejor o peor precisión es subir o
> bajar el 0.001 que uso.
> Con un número más grande, la precisión baja pero el tiempo de cálculo
> baja. Con un número más chico, la precisión sube pero el tiempo de
> cálculo sube.
>
>
> El día 17 de enero de 2014, 20:33, Angel Java Lopez
> <ajlopez2000 en gmail.com> escribió:
> > Ah!
> >
> > pero esta bien el return? parece que se corta demasiado rapido en algunos
> > casos. Hmmm... yo podria un loop por cantidad de decimales.
> >
> > def hill_climbing():
> >     actual = (a + b) / 2  # medio entre a y b
> >     while True:
> >         mejor_vecino = vecino con f más alto en vecinos(actual)
> >         if f(actual) > f(mejor_vecino):
> >             return actual
> >         else:
> >             actual = mejor_vecino
> >
> > def vecinos(x):
> >     return (x + 0.001, x - 0.001)
> >
> >
> > 2014/1/17 fisa <fisadev en gmail.com>
> >>
> >> Y adelanto el principal problema de hill_climbing (aparte de máximos
> >> locales, que en este caso no tenemos):
> >> Si hay una meseta, se va a quedar estancado en ese punto.
> >>
> >> El día 17 de enero de 2014, 20:27, Angel Java Lopez
> >> <ajlopez2000 en gmail.com> escribió:
> >> > Ah! Ahora entendi, es O(n log(m)) no O(n log(n))
> >> >
> >> > Para mi daba lo mismo, porque
> >> >
> >> > O(n log(m)) en la segunda
> >> > O(2 log(m)) en la primera == O(log(m))
> >> >
> >> > es asi?
> >> >
> >> > Bueno, gracias por el problema, muy bueno, paso a offline, time to
> fight
> >> > for
> >> > my food ;-)
> >> >
> >> > Angel "Java" Lopez
> >> > @ajlopez
> >> >
> >> >
> >> > 2014/1/17 Alejandro Santos <listas en alejolp.com>
> >> >>
> >> >> La busqueda ternaria es O(log(M)), donde M representa la precisión
> del
> >> >> resultado en decimales.
> >> >>
> >> >> La busqueda en N subintervalos con el pseudo codigo de recien es O(N
> >> >> log(M)), donde N es la cantidad de subintervalos, y M la precisión
> del
> >> >> resultado en decimales.
> >> >>
> >> >>
> >> >>
> >> >>
> >> >> 2014/1/17 Angel Java Lopez <ajlopez2000 en gmail.com>:
> >> >> > Bien, mencionas "n de afuera", cual es el "n de adentro"?
> >> >> >
> >> >> > Si no hay "n de afuera" distinto de "n de adentro", veo que las dos
> >> >> > tienen
> >> >> > la misma O
> >> >> >
> >> >> >
> >> >> > 2014/1/17 Alejandro Santos <listas en alejolp.com>
> >> >> >>
> >> >> >> 2014/1/17 Angel Java Lopez <ajlopez2000 en gmail.com>:
> >> >> >> > Hmmm...
> >> >> >> >
> >> >> >> > cual es el n en O(log(n))?
> >> >> >> >
> >> >> >> > Yo puse n en la segunda solucion, a ese n se refiere O(n
> log(n))?
> >> >> >> >
> >> >> >>
> >> >> >> Ok, capaz hacer un analisis BigOh sin codigo es... confuso.
> >> >> >>
> >> >> >> El n de afuera se refiere a la cantidad de subintervalos en que
> >> >> >> partís
> >> >> >> [a, b], y en que luego partis el subintervalo no monótono.
> >> >> >>
> >> >> >> Con tu explicación me imaginé algo así:
> >> >> >>
> >> >> >> def busqueda_en_intervalos(f, a, b, N):
> >> >> >>     EPS=1e-8
> >> >> >>     while True:
> >> >> >>         L = partir_en_intervalos(f, a, b, N)
> >> >> >>         for E in L:
> >> >> >>             if not es_monotono(E):
> >> >> >>               a, b = E
> >> >> >>               break
> >> >> >>         if abs(a - b) <= EPS:
> >> >> >>             return (a + b) / 2
> >> >> >>
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