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2013-05-23 12:21
求翻译：The first computational gain can be achieved by further simplifying the "greedy" approach with a separate optimization for each of the designs in the differentiated design set.Thus, we construct each design Xi by minimizing DB (X), using different random draws for each design in the construction. This procedure in fact是什么意思？ 待解决
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The first computational gain can be achieved by further simplifying the "greedy" approach with a separate optimization for each of the designs in the differentiated design set.Thus, we construct each design Xi by minimizing DB (X), using different random draws for each design in the construction. This procedure in fact
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
第一计算增益可以通过进一步简化为每个在所述分化设计set.Thus的设计的一个单独的最优化的“贪婪”的方式来实现，我们通过最小化DB （X）的构造每个设计僖，使用不同的随机绘制每个
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2013-05-23 12:23:18
第一个计算增益可实现,进一步简化“贪婪”的方式,为每个单独的优化的设计在各自拥有不同的设计设置。因此,我们将构建每一个设计,最大程度减少DB第十一(X),使用不同的随机抽取每个设计的建筑中。 这一过程实际上是确定设计,是在当地处于最佳状态,因为这些设计不同,他们将会有很好的同步性能。
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2013-05-23 12:24:58
第一计算获取在被区分的设计集合可以通过进一步简化“贪婪的”方法达到以分开的优化为每一个设计。因此，我们通过使DB在建筑修建 (每个)设计XI x减到最小，使用另外任意为每个设计画。 这个做法实际上确定当地是优选的设计，并且，因为这些设计是不同的，他们预计有好同时表现。 这里没报告的 (几个蒙特卡洛实验) 表示，这个做法得到的被区分的设计是非常紧挨一样高效率象“贪婪的”方法获得的那些，而他们的建筑是较少computationall yintensive。 这是，因为目标函数评估在被区分的设计的分开的优化甚而为很小数量的设计要求显着少量操作。
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2013-05-23 12:26:38
第一次计算增益可以通过进一步简化与单独优化"贪婪"的方法为每个设置了差异化的设计的设计。因此，我们会通过最小化 DB (X)，使用不同的随机绘制每个施工中的设计措施，这些措施每个设计西是构造的。此过程事实上确定是局部最优的设计，这些设计都是不同的因为他们预计将有很好的同步性能。几个 (此处未报告) 的蒙特卡洛实验表明，通过这种方法获得的差异化的设计是非常关闭到尽可能高效所得"贪婪"的方法，其施工时少得多的 computationall yintensive。这是因为在差异化设计的单独优化的目标函数评价需要显著减少操作甚至为设计一个小数目。
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2013-05-23 12:28:18
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