mc算法代码(mc算法超详细讲解)

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本文目录一览：

• 1、已知ac和mc短期供给曲线怎么算
• 2、我的世界方块种类有哪些
• 3、我的世界要塞坐标公式
• 4、《我的世界1.1》中地形生成的算法是什么?
• 5、强化学习基础篇(十八)TD与MC方法的对立统一

已知ac和mc短期供给曲线怎么算

完全竞争市场的短期供给曲线是MCAVC的那部分。

现用符号表示逻辑： 供给函数P=P（Q），边际成本MC=MC（Q），公司利润最大化条件MC=MR，完全竞争市场条件MR=P，由第三，四可得P=MC，再结合一，二可得MC（Q）=P（Q）.因此边际成本曲线也就是短期供给函数。

AR：平均收益、MC：边际成本、MR：边际收益、AC：平均成本。盈亏平衡的短期均衡AR=AC，厂家获正常利润；当供求平衡时，MC与MR的焦点也正好是与AC的焦点，即MR=MC=AR=A。

完全竞争行业，短期供给曲线是边际成本（MC）在平均可变成本（AVC）之上的部分。TC=0.04q^3-0.8q^2+10q+5，可知TVC=0.04q^3-0.8q^2+10q，AVC=TVC/Q=0.04q^2-0.8q+10。

我的世界方块种类有哪些

游戏中提供了多达17种方块，分别是玻璃、沙子、黑曜石、圆石、安山岩、闪长岩、冰、海晶石、花岗岩、基岩、木头、泥土、沙石、砂砾、石头、石砖和雪块。

空气方块：《我的世界》里，众多生物包括史蒂夫都是需要呼吸空气的，但是你知道吗，空气其实也是一种方块。虽然我们一直需要它，但是很少在意它的重要性。通过特殊的指令，你可以看到这种蓝色的立方体。

第二个是木头方块。这也是一种非常基本的建筑方块，它可以用来建造各种不同类型的建筑物，包括木屋、木桥、码头等等。木头方块可以通过砍伐树木来获得，因此在游戏中非常容易获得。

我的世界要塞坐标公式

设y1=x+1，y2=-2x+4，求交点坐标b，因为交点一样，所以y1=y2，得出现x+1=-2x+4，求得x=1。然后把x值带入任意一个y坐标，举例y1=x+1，带入后y1=1+1，y=2，y2的坐标也是一样的算法，求得x=1，y=2。

末地传送门的坐标指令是/locate stronghold，输入坐标指令后，就可以获得一个最近的要塞的坐标，接着重新打开命令框，输入并且发送指令/tp @p [x=-700，y=20，z=262] 之前获得的坐标就可以传送到要塞入口。

在《我的世界》这款游戏里，末地传送门坐标指令是“/locatestronghold”。我们可以在命令框中我们输入指令“/locatestronghold”发送出去。

玩家进入游戏地图后，打开控制台，输入指令 /locate stronghold，然后按回车键。 可以查询到末地要塞的坐标位置，然后打开控制台，输入指令 /tp @s 坐标，然后按回车键。

《我的世界1.1》中地形生成的算法是什么?

Minecraft的地形生成分为两个阶段：Generation和Population（这两个词我也不知道怎么翻译合适，就不翻译了）。我们先从Generation阶段开始。

挖到圆石x12，沙子x16，然后做石斧，取得木头x20，然后，在海边（旁边没有阻挡物的，至少10x10的位置），建一个3x5的空间（磊三层，先用沙子做第一层），先别封顶。

Beta3版之后，作者在地图创建时增加了自定义种子代码的输入框，使我们能通过输入特定种子代码来生成特定的世界环境，见下图：这段种子代码可以由字母、数字、符号组成。

强化学习基础篇(十八)TD与MC方法的对立统一

TD与MC的另一个差异 现在为止所阐述的MC学习算法、TD学习算法和DP算法都可以用来计算状态价值。

时序差分学习（Temporal Difference Learning，TD Learning）： TD学习是一种基于差分误差的学习算法。它通过估计当前状态下的奖励，并将其与预期的奖励进行比较，从而更新值函数的估计。

强化学习的方法主要有：Model-free和Model-based、基于概率和基于价值、回合更新和单步更新、在线学习和离线学习。

一般来说，这个过程非常复杂，需要深厚的非线性控制理论的知识。而且，在建模的时候需要知道台车和摆的质量，摆的长度等等。

Q-learning方法：Q-learning方法是基于状态的强化学习算法，主要用于离散状态空间的问题。其中，Q值表示对于任意状态和行动，期望未来的回报。通过不断更新Q值，得出最优策略。

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