• 本学期午餐会定在周一中午12点10分开始 343房间.
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• test_naive_1.txt这是主程序
• texas.txt 这是自己写的模块，保存在解释器能找到的目录下。调用要写import texas。
• 我感觉把主程序做成图形用户界面也不是很复杂，求高手做一个=.= —徐影

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• Introduction To MCM/ICM 李楠（报告人） Introduction To MCM/ICM
• Viterbi Algorithm:find your path 徐影，付聿炜 viterbi_algorithm_1.ppt
• 这是Viterbi 算法介绍中的示例程序（HMM函数是徐影编写的，其余部分引自wikipedia）：viterbi_naive.txt
• 这本参考资料包含很多实用科学计算算法，其中ViterbiAlgorithm及HMM在section16.2&16.3:cambridge.press.numerical.recipes.3rd.edition.sep.2007.zip

• 囚徒策略
  • 这是俞熹老师提出算法的一个随机采样实现：trial_naive.txt 网站不能上传.py文件？
  • 这是陈海栋同学提出的算法的一个随机采样实现:test2.txt

试验结果是陈海栋同学的算法效果并不好。我认为重要的不是一次试验中犯人获得的信息，因为不管用何种方式在一次试验中找到名字的概率不会大于0.5。重要的是信息的传递，或者说是两次试验的相关度。相关度越高，总体效果越好。从极限角度来思考，完全不采取策略，每次试验独立，则概率为（0.5）^N;若信息能完全传递，除第一个人概率为0.5外，其他所有人概率都是1。俞熹老师的策略，如果某人在一个k-循环中且 ， 那么除这个人外所有在这个k-循环中的人找到名字的概率都是1。而陈海栋同学的算法，若某人以0.5的概率找到了自己的名字，也不能显著提高其他人找到自己名字的概率。这是我的一点想法，希望对大家有所启发，欢迎积极讨论。 ——徐影

• 随机排列 python有: random.shuffle()
• 我写了个 国王与囚徒 — 俞熹 2014/04/17 10:42
• 公式用< m /> 包围可以参考 playground 中例子。
• 不能使用 。py 后缀，不支持。你可以改成txt。 — 俞熹 2014/04/08 13:59

• 在徐影的代码的基础上我进行了稍微的修改，加上了random.shuffle（）,并加上相应注释:trial_explained.txt —— 付聿炜

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