穷举法举例 九章能穷举围棋变化吗？能不能利用九章算法战胜阿尔法狗？
九章能穷举围棋变化吗？能不能利用九章算法战胜阿尔法狗？
看来你不知道九章是什么
！第九章不是一个经典的计算机系统。它不能玩“计算”，所以它不能解决你问的问题。
顺便说一下，九章计算机严格来说不是计算机，它是做概率模型试验的实验仪器。潘建伟的团队这次做了一次“取样”，将50个完全相同的单模压缩态输入到100模超低损耗干涉线中，并用100个高效单光子探测器对高斯玻色进行取样。输出状态的空间维数达到了10的30次方，采样率比最先进的超级计算机快14倍。
也就是说，九章不做“计算”，而做“建模”，通过概率模型来“推测”结论，把数学问题转化为物理问题，这样的问题将来会很多。你提到的是一个“排列组合”问题，量子计算机无法解决
什么是穷举算法？
穷举法又称枚举法和枚举法，是暴力策略的具体体现，是解决问题的一种简单直接的方法。其基本思想是将问题涉及的所有情况逐一列出，并根据问题提出的条件，测试哪些是问题的解决方案，哪些应该排除。从理论上讲，穷举法可以解决可计算性领域的各种问题。特别是在计算机运算速度很高的今天，穷举应用领域非常广泛。
2. 在实际应用中，待求解问题的规模通常较小，穷举法设计的算法速度可以接受。在这一点上，设计一个更有效的算法的成本是不值得的。
3. 穷举法可以作为衡量某类问题时间性能的底线，来衡量同一类问题更有效的算法。如何计算疲劳：1。根据问题的具体情况确定耗竭量（简单变量或数组）。根据所确定的范围设定耗竭周期。根据问题的具体要求确定筛选约束条件；
4。设计了穷举程序，进行了运行调试，并对运行结果进行了分析和讨论。当涉及的问题数量很大时，穷举的工作量也相应大，程序运行时间也相应长。因此，在使用穷举解法时，应根据问题的具体情况进行分析总结，找出简化规律，简化穷举循环，优化穷举策略。
用穷举法的象棋AI和深度学习的象棋AI，哪个更强？
谢谢。这个问题很专业。我只是来扔砖头引玉的。以下是我自己的观点：
“穷尽法”是目前绝大多数棋类软件的计算原理，即利用计算机强大的计算能力得出一个评价分数，然后棋类软件采用“剪枝法”选择最高分数下棋。
因此，在国际象棋软件领域，“穷举法”国际象棋软件的实力还比较强，“深度学习”国际象棋软件还处于起步阶段，在软实力和操作技术上都不如“穷举法”国际象棋软件。
事实上，我们可以在围棋领域进行比较。谷歌第一代围棋AI“阿尔法狗”结合了数百万人类围棋大师的棋谱。通过计算机强化学习，对形势进行评估和打分，然后选出获胜率最高的游戏。本质上，它仍然需要计算机的精确计算能力。然而，升级版的“阿尔法狗”，即“阿尔法元”，完全放弃了人类的围棋得分和玩经验。通过电脑的自学，象棋的力量其实压垮了“阿尔法狗”。官方数据显示，升级版的“阿尔法元”以100:0的绝对优势压垮了“阿尔法狗”，这比人类想象中的“尔法狗”更可怕，“尔法狗”一直是人类的“围棋之神”。
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