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[hm....]

hi,

naja, ich find stochhastik sehr anstrengend und viele meiner kommilitonen auch :)

mein interesse besteht darin NP schwere probleme durch approximierende algorithmen in polynomieller zeit zu lösen - was in der regel nur durch ein stochastisches maß funktioniert.

außerdem halte ich deterministische algorithmen teilweise für sehr fehler anfällig (ich kann diese algos nicht riechen). nehmen wir den backpropagation algorithmus (neuronale netze).

ziel: vorhersage aufgrund von gegebenen daten:

daten:

x y z
1 1 1
1 0 0
0 1 0
1 1 0

wir wollen eine funktion f(x,y)=z berechnen.

bei neuronalen netzen bekommen wir f(1,1)=1/2

gehen wir über eine wk verteilung bekommen wir:

f(1,1) = 1 mit einer wahrscheinlichkeit von 50%
f(1,1) = 0 mit einer wahrscheinlichkeit von 50%

aso, "kompliziert" wollte ich nicht schreiben, ich meine damit "für mich komplizierte dinge die ist testen und umsetzen möchte"

xna hab ich gestern mal getestet, mir gefällts ganz gut und ich überlege, ob ich ein "nicht spiele programm" durch xna interessanter aussehen lassen kann.