SSWI: алгоритмы и практические примеры. Алгоритмы и коды, практические примеры

ИВВ

Оптимизация потенциала взаимодействия атомных частиц. Алгоритмы формулы SSWI: от анализа до оптимизации. Книга представляет разнообразные алгоритмы, позволяющие анализировать, оптимизировать и применять формулу SSWI – ключевой индикатор синхронизированного взаимодействия частиц в ядрах атомов. Рассмотрены методы определения, классификации, предсказания SSWI, а также оценка статистической значимости и нелинейные взаимодействия. Настольная книга для исследователей и практиков.»

Алгоритм генерации синтетических данных и сравнительного анализа для формулы SSWI

«Алгоритм генерации синтетических данных и сравнительного анализа для формулы SSWI» предоставляет дополнительные возможности для анализа, обработки и проверки формулы SSWI в различных научных и прикладных ситуациях. Эти алгоритмы охватывают разнообразные методы, включая кластерный анализ, временной анализ и генерацию синтетических данных. Они позволяют более глубоко изучить паттерны, динамику и свойства SSWI, а также использовать и проверять формулу в более широком контексте. Эти алгоритмы обеспечивают улучшенное понимание и применение формулы SSWI в различных научных и практических областях.

Алгоритм генерации синтетических данных для тестирования формулы SSWI:

— Сгенерировать синтетические данные, включающие значения параметров α, β, γ, δ, ε и заданные значения SSWI на основе различных сценариев или распределений параметров.

— Применить формулу SSWI к синтетическим данным для проверки правильности расчета и соответствия ожидаемым результатам.

— Провести сравнительный анализ между известными значениями SSWI в синтетических данных и значениями, полученными с использованием формулы SSWI, чтобы оценить точность и эффективность расчета.

Алгоритм позволит генерировать синтетические данные для тестирования формулы SSWI и проведения сравнительного анализа

1. Задать количество синтетических данных, которые нужно сгенерировать.

2. Задать диапазоны значений для каждого параметра (α, β, γ, δ, ε) в соответствии с требуемыми значениями и распределениями.

3. Используя случайную генерацию, создать значения для каждого параметра (α, β, γ, δ, ε) в указанных диапазонах для каждой синтетической точки данных. Это может включать, например, использование случайных чисел из равномерного или нормального распределения.

4. Применить формулу SSWI =(α * β * γ) / (δ * ε) для каждой синтетической точки данных, используя значения параметров α, β, γ, δ, ε, которые были сгенерированы на предыдущем шаге.

5. Сравнить значения SSWI из синтетических данных с ожидаемыми значениями, которые были заданы на начальном этапе, для оценки точности и соответствия расчету формулы SSWI.

Этот алгоритм позволяет проверить правильность расчета формулы SSWI и оценить точность и эффективность ее использования на синтетических данных, включая проведение сравнительного анализа с ожидаемыми значениями SSWI. Он может быть адаптирован под конкретные требования и распределения параметров.

Код алгоритма для генерации синтетических данных и проведения сравнительного анализа для формулы SSWI

import numpy as np

# Шаг 1: Задание количества синтетических данных

num_samples = 1000

# Шаг 2: Задание диапазонов значений параметров

alpha_range = (0.1, 0.9)

beta_range = (0.1, 0.9)

gamma_range = (0.1, 0.9)

delta_range = (0.1, 0.9)

epsilon_range = (0.1, 0.9)

# Шаг 3: Генерация синтетических данных

alpha = np.random.uniform(alpha_range[0], alpha_range[1], num_samples)

beta = np. random. uniform (beta_range [0], beta_range [1], num_samples)

gamma = np. random. uniform (gamma_range [0], gamma_range [1], num_samples)

delta = np. random. uniform (delta_range [0], delta_range [1], num_samples)

epsilon = np.random.uniform(epsilon_range[0], epsilon_range[1], num_samples)

# Шаг 4: Применение формулы SSWI

sswi = (alpha * beta * gamma) / (delta * epsilon)

# Шаг 5: Сравнительный анализ

expected_sswi = calculate_expected_sswi () # Функция для расчета ожидаемых значений SSWI

# Сравнение значений SSWI

diff = np. abs (sswi — expected_sswi)

mean_diff = np.mean (diff)

max_diff = np.max (diff)

# Можно также провести дополнительный анализ, например, построение гистограммы или расчет статистических метрик

print('Сравнительный анализ значений SSWI:')

print('Среднее отклонение:', mean_diff)

print('Максимальное отклонение:', max_diff)

Примечание: В приведенном коде необходимо определить функцию calculate_expected_sswi (), которая будет рассчитывать ожидаемые значения SSWI на основе заданных параметров или других данных. Также необходимо правильно настроить диапазоны значений параметров в соответствии с требованиями и ожидаемыми распределениями.