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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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条件下における式を解きたい

wandora

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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2020/08/02 11:15

編集2020/08/03 04:43

ある条件を満たすリストと定数を求めたい

s = [s1, s2, s3]
t = [t1, t2, t3]

が与えられた時、 以下の条件を満たす p = [p1, p2, p3] と h を求めたいです。

(条件)
・ pk = max{ tk(sk - h), 0 } k = 1,2,3
・ h は p1 + p2 + p3 = 1 を満たす為の定数

この条件下で出来るだけ p を 0 にしないようなコードを書きたいと考えております。
(0 を許可するコードなら既に書けております)

どういったコードが考えられますでしょうか。
考え方でもご教授頂けると幸いです。
よろしくお願い申し上げます。

返信が遅れまして大変申し訳ございません。
またご回答くださり誠に有難うございます。
以下、コードです。

python

1def calculate_send_power(bits, A, r0, a, b): 2 num_stream = len(bits) 3 over = 0 4 under = 0 5 for k in range(num_stream): 6 rk = A[k] * r0 7 ak = a[bits[k]] 8 bk = b[bits[k]] 9 mk = bits[k] 10 11 over += bk/rk * math.log(ak * mk * rk / bk) 12 under += bk/rk 13 14 xi = (over - 1) / under 15 p = [] 16 17 for k in range(num_stream): 18 rk = A[k] * r0 19 ak = a[bits[k]] 20 bk = b[bits[k]] 21 mk = bits[k] 22 23 if bk/rk * (math.log(ak * mk * rk / bk) - xi) > 0: 24 p.append(bk/rk * (math.log(ak * mk * rk / bk) - xi)) 25 26 if len(p) != num_stream: 27 p = calculate_send_power(bits[:-1], A, r0, a, b) 28 29 return p 30 31if __name__ == '__main__': 32 for bits in bit_pattern: 33 num_stream = len(bits) 34 p = calculate_send_power(bits, A, r0, a, b) 35 36 if len(p) != num_stream: 37 for i in range(num_stream - len(p)): 38 p.append(0)

かなり分かりにくいかと思いますが、 calculate_send_power() における over が s を表し、under が t を表し、 xi が h を表しているとお考えください。

以下にそれぞれの変数を述べておきます。

a = [0,0,1/2,0,3/8,0,7/24,0,15/64] b = [0,0,2,0,10,0,42,0,170] bit_pattern = [[8], [6, 2], [4, 4], [4, 2, 2], [2, 2, 2, 2]] H = (4,4)の複素行列 実部、虚部ともに正規分布に従う乱数 gram_H = np.conjugate(H.T) @ H U, A, Uh = svd(gram_H) SNR = 0 Ps = 1.0 sigma = math.sqrt( Ps / (2 * math.pow(10.0, SNR/10))) Pn = 2*sigma*sigma r0 = Ps/Pn

このコードは bit_pattern = [[8], [6, 2], [4, 4], [4, 2, 2], [2, 2, 2, 2]] のそれぞれに割り当てる電力(電力総和 = 1)を決定するもので以下のようになります。

bitsp(ower)sum
[8][1.000]1.0
[6, 2][0.453, 0.546]1.0

以下に実行結果を述べます。

for bits in bit_pattern: num_stream = len(bits) tmp = 0 p = calculate_send_power(bits, A, r0, a, b) if len(p) != num_stream: for i in range(num_stream - len(p)): p.append(0) print("bits = {} , power = {}, sum = {}".format(bits, p, sum(p))) >>> bits = [8] , power = [1.00], sum = 1.0 bits = [6, 2] , power = [0.39036578941718647, 0.6096342105828132], sum = 1.0 bits = [4, 4] , power = [0.6905457297074978, 0.30945427029250216], sum = 1.0 bits = [4, 2, 2] , power = [0.4747411414947003, 0.35540013052184316, 0.1698587279834565], sum = 1.0 bits = [2, 2, 2, 2] , power = [0.3157712110211322, 0.40062777763337526, 0.2836010113454926, 0], sum = 1.0

と出来ているのですが、 bits = [2, 2, 2, 2] の4項目に割り当てる電力が 0 になってしまいます。この条件下で出来るだけ p を 0 にしないようなコードを書きたいと考えており、考え方でもご教授頂けると幸いです。よろしくお願い申し上げます。

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can110

2020/08/02 11:21

手計算で求めることはできますか?また、その手順を説明することはできますか?
can110

2020/08/02 11:40

「p に負があるなら~」や「出来る限り p には 0 を入れたくない」などの制約条件があれば質問に記載ください。 また、重ねて確認ですが 手計算で求めることはできますか?また、その手順を説明することはできますか? あるいは現状結果を求めることができるコードは提示できますか?
Zuishin

2020/08/02 12:19 編集

解が複数ある可能性がありますね。
sfdust

2020/08/03 16:13

回答のコード修正したんですが、3つともゼロでない場合を求める強い制約となっています。 (3つのpのうちいずれか1つ以上ゼロがありうる場合は即座にNoneを返す) ただ、質問の元のコードでは、p1,p2,p3の3つではなくて、4つでやってますよね? けれど4つともにゼロでない場合はないような気もします。 結局、求めたいのは、「4つのうちゼロであるものが最小となるすべてのケース」ということでしょうか。そうなるとアプロ―チが異なってくるのですが・・・
wandora

2020/08/03 17:24 編集

ご返信頂き誠に有難うございます。 またコードも頂き重ねて御礼申し上げます。 上のコードは仰ってくださった線形アプローチで h を解いていまして、もし p に 0 が入った場合は p[:-1] を再帰的にかけて、足りない部分に 0 を入れるといったことをしております。 分かりやすいように p の個数は 3 で質問させていただきましたが、4 以上をとることもあります。こういった場合、線形で解くと p に 0 が入ってしまうことがあるので、線形で解く以外のアプローチが無いかと解答の考え方を質問させて頂いていております。 仰ってくださった「p の個数が4つのうちゼロであるものが最小となるすべてのケース」を求める場合はどういったアプローチになりますでしょうか。 お手数お掛けして申し訳御座いません。 何卒、宜しくお願い致します。
guest

回答1

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s = [s[0], s[1], s[2]] t = [t[0], t[1], t[2]]

としたとき、max()を無視すれば、

p1 = t[0]*s[0]-t[0]*h p2 = t[1]*s[1]-t[1]*h p3 = t[2]*s[2]-t[2]*h

となります。
p1~p3のいずれかが0となるようなhは除外するのですから、結局、
直交座標面(h, y)において
直線y = p1+p2+p3 = t[0]*s[0]-t[0]*h + t[1]*s[1]-t[1]*h + t[2]*s[2]-t[2]*h
= -(t[0] + t[1] + t[2])*h + (t[0]*s[0] + t[1]*s[1] + t[2]*s[2])

が直線 y=1と交わるときのh座標を算出し
求めたhがいずれのk=0,1,2についてもpk=tk(sk - h)>0を満たしているか
確認すればよいのではないでしょうか。

上記で
x = t[0] + t[1] + t[2]
k = t[0]*s[0] + t[1]*s[1] + t[2]*s[2]
とおけば
y = -xh+k と y = 1の交点を求めるわけですから、
h = (k-1)/x
となります。(x=0の場合は除外)

※s,tの中身によっては、解を持ちません。

lang

1def func1(s, t): 2 x = sum(t) # t[0] + t[1] + t[2]... 3 k = sum(ss*tt for ss, tt in zip(s, t)) # [0]*s[0] + t[1]*s[1] + t[2]*s[2]... 4 5 if x == 0: 6 h = None 7 else: 8 h = (k-1)/x 9 hh = h 10 for ss, tt in zip(s, t): 11 if tt*(ss - hh) <= 0: 12 h = None 13 if h is None: 14 return None 15 return tuple(tt*(ss - h) for ss, tt in zip(s, t))

実行例

lang

1s = [1, 2, 3] 2t = [0.4, 0.3, 0.2] 3 4r = func1(s,t) 5print("answer=", r) 6print("sum = {}".format(sum(r) if r else None)) 7 8# answer= (0.13333333333333328, 0.3999999999999999, 0.4666666666666666) 9# sum = 0.9999999999999998 10 11s = [1, 2, 3, 2] 12t = [0.2, 0.3, 0.2, 0.1] 13# answer= (0.04999999999999996, 0.37499999999999994, 0.45, 0.12499999999999999) 14# sum = 1.0 15 16s = [1, 2, 3, 2] 17t = [0.2, 0.3, 0.2, 0.5] 18# answer= None 19# sum = None

投稿2020/08/02 13:52

編集2020/08/03 16:03
sfdust

総合スコア1135

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