→ recorriendo :這東西我記得看quantum computer science時有看到 12/01 09:06
推 Ohwil :請看錯誤更正碼 bch code或 rs code 12/01 09:09
請教數學達人一個最佳化問題:
如果今天需要猜測一個未給定的二元狀態如(1, 1, 0, 1, 1).
每次猜測後, 會得知猜測解和正解的Hamming distance.
假設這個pattern是一個N維的向量, 因為在整個向量空間中共有2^N個狀態,
如果不重覆地循序亂猜, 最遭糕的情況(upper bound)共要猜2^N次.
然而, 因為向量空間中兩點最大的距離是N,
如果系統性地一次翻動一個位元, 如果距離變大就翻回來,最遭糕只要翻N次.
想要請問的是, 這已經是最佳的演算法了嗎? 如果不平行搜尋, 還有更快的方法嗎?
如果這是最佳演算法, 如何用理論證明它的最佳性(optimality)呢?
謝謝!
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