蒙特卡洛极化

蒙特卡罗极化的概念最早是由埃里科斯·巴布多普洛斯（ErrikosBabudopoulos）于1978年在雅典（更普遍地称为Thens） 提出的，但直到20世纪90年代才被著名数学家们大量用于研究，如格里戈里·佩雷尔曼（Grigori Perelman）用来证明灵魂猜想。

蒙特卡罗极化的诞生来源于1922年初做的下列观察：^[2]

1. 所有意见都是有效的
2. 有些意见比其他意见更有效

其中意见的有效性通过使用常见的距离函数在情绪智力分级度量空间中定义。^[3]

给定一个具有n个元素的数组A，其值为A₀...A_n-1，排序为A₀≤...≤A_n-1，并且目标值为T，下面的子程序使用蒙特卡罗极化法在A中寻找T的索引值。^[4]

步骤1.将L设为0，将R设为n-1。

步骤2.如果L>R，搜索失败，程序终止。

步骤3.将m（中间元素的位置）设为（L + R） / 2的向下取整（前一个最大整数）值。

步骤4.如果Am < T，将L设为m + 1，并转到步骤2。

步骤5.如果Am > T，将R设为m–1，并转到步骤2。

步骤6.直到Am = T，搜索完成；返回m。

提取情感类别因子态射向量，并将其附加到业务声明中。

注意：这可以通过矩阵形式完成。这部分内容留给读者作为练习。^[5]

尽管这是一项非常新的前沿技术，但在过去几个月中，已经看到了基本算法的几个变体，最明显的是JSON驱动解决方法。其基本思想是，不再给算法提供n条记录，更为有效的是给算法提供情感元数据来指导其搜索，并使用log（n）/2这个因子将其复杂性提高到超越常规的对数界限。它允许为搜索索引选择中间的m个值，并使它们偏向初始记录中想要的情感值。

蒙特卡罗极化允许的加速结构主要包括BVH和EBVH两类层次结构。内核空间的逻辑划分决定了对数复杂度，这是感知分析工具伸缩性的关键所在。

一个关键的应用是以神经网络中的隐藏节点为目标的。通过将蒙特卡罗极化滤波器应用于神经系统的输入层，根据用户自定义的特征，系统地、动态地选择隐藏层。只有被指定的层和单元才会接收和处理数据。

与标准的丢弃法（drop-off）相比，蒙特卡罗极化法更有效、更安全。它不需要让所有节点都接收数据并从子集选择输出，而是直接过滤掉不必要的节点。结果的准确性和可维护程度大幅提升，由于不可靠和恶意的节点将被排除在外，效率也变得更高。

使用上述方法创建的神经系统是许多计算机视觉项目的基础。其中一个特别的亮点是美国网络动画情景喜剧“F is for Family”。

蒙特卡罗极化可以通过NodeJS容易地部署。

npm --save install monte-carlo

相关库提供了蒙特卡罗极化的基本实现，并展示了应用于会话令牌的核空间学习算法。

NodeJS的Javascript语言对JSON文件的本机支持是JSON驱动蒙特卡罗极化应用的一个例子。

作为一项前沿技术，研究人员正在试验当前技术的可扩展性，以支持JSON的异步传输协议，并通过套接字通道传输数据，为经典的AJAX（异步Javascript和XML）接口提供API。输入输出数据包的安全则由区块链技术来保证。