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迈克尔多纳万的神圣猎鹰帝国巫师学院毕业论文（三）：
《法术力本源魔法的等级评估方法研究》迈克尔多纳万。
法术力本源魔法的等级评估关键技术：
要实现法术力本源魔法的等级评估方法，需要应用多种数字工具和数学算法，对实际测试得到的数据进行分析和处理，寻求一种分析各种不同数据类型的相关性所公用的普世公式。
因此，从实际需求出发，这个部分将介绍法术力流量节点，退火算式，双元组对在法术力流量节点瓣膜的姿态以及法术力本源魔法的等级评估普适公式。
法术力流量节点：
法术力流量节点是一个施法者能否成功施法以及施展何种颜色法术力的法术的关键。我们都知道，法术力流量节点有红色、白色、绿色、蓝色、黑色这五个自由度。
由于柔性控制施法技术的普及，我们在进行单一或者多种法术力的流量控制的时候，能够节省法术力流量的消耗，法术力流量流过法术力流量节点的时候更加平滑而降低了法术力灼烧的风险感谢我的同学维克多。他发明的这项技术真是所有施法者的福音。
退火算式：
退火算式是借鉴退火方法而提出的一种启发式搜索算式，我们在这里首先感谢欧佐夫商会高级会计斯科皮库克，是他发现了这一算式。这种算是本来被应用于估算统计人口，但是我发现了这个被埋没了多年的算式的价值。
这个算式的简单原理是从一个初始节点开始，在这个节点的相邻区域（无论前后）内随即选取另一个新的节点。产生的这个新节点将接受蒙特卡洛先生发现的蒙特卡洛方法和马普斯先生发现的马普斯准则。
退火算式实际上是求解一个问题最优解决方案的算式，基于其特征，我们首先需要构造出一个非线性的代价函数，之后对其进行退火运算以达到优化目的。
我们假设前一个节点的状态为a那么在增加一定的随机扰动之后它的状态变为了b。相应的，其状态对应的结果a1变为了b1，则这个公式描述为接受此扰动的概率p为1加上法术力常数e的负b1减去a1再乘以温度t的倒数。
神奇的是，我们能够发现这个公式在法术力的光辉之下会显得异常美丽。在状态转移之后，如果能量减小了，那么这次转移的行为就会被接受；如果能量变大了，则说明此次计算的节点偏离了全局最优位置。
然而，在这个公式中，我们不会马上抛弃这个结果。由于各种不同的因素对于法术力流量的影响，我们不能否定有不那么优秀的节点存在。要知道，对于一个法术的路径来说，局部最优不一定就全局最优。经常有施法者在施法时企图将每一个法术力流量节点之间的距离全部都降低到最小，他们的理论是，全部最小则其总和也一定最小。
错！大错特错！我们知道，法术力流量节点的瓣膜和流量都不是固定的，它们总是随着法术力潮汐在一定的范围内波动。能观测到这种微小变化的施法者往往更加
优秀它们的法术完成的又快又好，相比于其他不能掌握这种方法的施法者来说。
也就是说，可以追求每一个法术力流量节点都最完美可能反而对法术完整的释放出来产生了负面影响，要么速度变慢，要么威力降低，还有的会带来更多法术力灼烧。
因此，不马上抛弃不够好的节点是有价值的。然而，也不是全盘接受所有的不够好的节点，而是以那个接受概率p来判断他。当e小于p时，这次转移的行为也会被接受，反之则不接受，节点被舍弃后进行重新状态转移。
控制算式迭代过程的一个主要参数就是温度t。通过对算式进行多次变换后即可求得温度t对于优化问题的全局最优节点。通过逐渐减少t的值，也就是逐渐降温退火，当温度接近0的时候，则得到整个问题的最优节点。
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“传我的命令，所有人立刻... -->>
迈克尔多纳万的神圣猎鹰帝国巫师学院毕业论文（三）：
《法术力本源魔法的等级评估方法研究》迈克尔多纳万。
法术力本源魔法的等级评估关键技术：
要实现法术力本源魔法的等级评估方法，需要应用多种数字工具和数学算法，对实际测试得到的数据进行分析和处理，寻求一种分析各种不同数据类型的相关性所公用的普世公式。
因此，从实际需求出发，这个部分将介绍法术力流量节点，退火算式，双元组对在法术力流量节点瓣膜的姿态以及法术力本源魔法的等级评估普适公式。
法术力流量节点：
法术力流量节点是一个施法者能否成功施法以及施展何种颜色法术力的法术的关键。我们都知道，法术力流量节点有红色、白色、绿色、蓝色、黑色这五个自由度。
由于柔性控制施法技术的普及，我们在进行单一或者多种法术力的流量控制的时候，能够节省法术力流量的消耗，法术力流量流过法术力流量节点的时候更加平滑而降低了法术力灼烧的风险感谢我的同学维克多。他发明的这项技术真是所有施法者的福音。
退火算式：
退火算式是借鉴退火方法而提出的一种启发式搜索算式，我们在这里首先感谢欧佐夫商会高级会计斯科皮库克，是他发现了这一算式。这种算是本来被应用于估算统计人口，但是我发现了这个被埋没了多年的算式的价值。
这个算式的简单原理是从一个初始节点开始，在这个节点的相邻区域（无论前后）内随即选取另一个新的节点。产生的这个新节点将接受蒙特卡洛先生发现的蒙特卡洛方法和马普斯先生发现的马普斯准则。
退火算式实际上是求解一个问题最优解决方案的算式，基于其特征，我们首先需要构造出一个非线性的代价函数，之后对其进行退火运算以达到优化目的。
我们假设前一个节点的状态为a那么在增加一定的随机扰动之后它的状态变为了b。相应的，其状态对应的结果a1变为了b1，则这个公式描述为接受此扰动的概率p为1加上法术力常数e的负b1减去a1再乘以温度t的倒数。
神奇的是，我们能够发现这个公式在法术力的光辉之下会显得异常美丽。在状态转移之后，如果能量减小了，那么这次转移的行为就会被接受；如果能量变大了，则说明此次计算的节点偏离了全局最优位置。
然而，在这个公式中，我们不会马上抛弃这个结果。由于各种不同的因素对于法术力流量的影响，我们不能否定有不那么优秀的节点存在。要知道，对于一个法术的路径来说，局部最优不一定就全局最优。经常有施法者在施法时企图将每一个法术力流量节点之间的距离全部都降低到最小，他们的理论是，全部最小则其总和也一定最小。
错！大错特错！我们知道，法术力流量节点的瓣膜和流量都不是固定的，它们总是随着法术力潮汐在一定的范围内波动。能观测到这种微小变化的施法者往往更加
优秀它们的法术完成的又快又好，相比于其他不能掌握这种方法的施法者来说。
也就是说，可以追求每一个法术力流量节点都最完美可能反而对法术完整的释放出来产生了负面影响，要么速度变慢，要么威力降低，还有的会带来更多法术力灼烧。
因此，不马上抛弃不够好的节点是有价值的。然而，也不是全盘接受所有的不够好的节点，而是以那个接受概率p来判断他。当e小于p时，这次转移的行为也会被接受，反之则不接受，节点被舍弃后进行重新状态转移。
控制算式迭代过程的一个主要参数就是温度t。通过对算式进行多次变换后即可求得温度t对于优化问题的全局最优节点。通过逐渐减少t的值，也就是逐渐降温退火，当温度接近0的时候，则得到整个问题的最优节点。
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