A: Alpha和Beta可随机初始化
B: Alpha的初始值大于Beta的初始值
C: Alpha和Beta初始值分别为正无穷大和负无穷大
D: Alpha和Beta初始值分别为负无穷大和正无穷大
举一反三
- Alpha和Beta两个值在Alpha-Beta剪枝搜索中被用来判断某个节点的后续节点是否可被剪枝,下面对Alpha和Beta的初始化取值描述正确的是( ) A: Alpha和Beta可随机初始化 B: Alpha的初始值大于Beta的初始值 C: Alpha和Beta初始值分别为正无穷大和负无穷大 D: Alpha和Beta初始值分别为负无穷大和正无穷大
- 中国大学MOOC: Alpha和Beta两个值在Alpha-Beta剪枝搜索中被用来判断某个节点的后续节点是否可被剪枝,下面对Alpha和Beta的初始化取值描述正确的是( )
- 在Alpha-Beta剪枝算法中,我们把一个结点可能取值的上界记作____值,下界记作____值。 A: Alpha,Beta B: Beta,Alpha C: Max,Min D: 以上都不对
- 设\(3 \times 4\)阶矩阵\(A\)的秩为1,\(\alpha ,\beta ,\gamma \)是齐次线性方程组\(Ax=0\)的三个线性无关的解向量,则方程组的基础解系为( ) A: \(\alpha ,\beta ,\alpha + \beta \) B: \(\alpha ,\alpha + \beta ,\alpha + \beta + \gamma \) C: \(\gamma ,\beta ,\gamma - \beta \) D: \(\alpha - \beta ,\gamma - \beta ,\gamma - \alpha \)
- 以下关于alpha–beta剪枝的陈述哪些是正确的? A: Alpha–beta剪枝旨在减少其搜索树中由minimax算法评价的节点数量。 B: Alpha–beta剪枝旨在增加其搜索树中由minimax算法评价的节点数量。 C: Alpha–beta剪枝旨在消除其搜索树中由minimax算法评价的大部分。 D: Alpha–beta剪枝旨在添加其搜索树中由minimax算法评价的大部分。
内容
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(2). 样本容量 \( n \) 确定后,在一个假设检验中,给定显著水平为 \( \alpha<br/>\),设此第二类错误的概率为 \( \beta \),则必有( )。 A: \( \alpha +\beta =1 \) B: \( \alpha +\beta >1 \) C: \( \alpha +\beta D: \( \alpha<br/>+\beta
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已知`\ alpha _1,alpha _2,alpha _3,beta , gamma `均为4维列向量,且`\| gamma ,alpha _1,alpha _2,alpha _3 | = n,| alpha _1,beta + gamma ,alpha _2,alpha _3| = m`,则`\| alpha _1,alpha _2,alpha _3,3beta |` ( ) </p></p>
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已知`\vec\alpha _1,\vec\alpha _2,\vec\beta _1,\vec\beta _2`是4维列向量,设`\| alpha _1,alpha _2,alpha _3,beta | = a,| beta + gamma ,alpha _3,alpha _2,alpha _1| = b`,则`\| 2\gamma ,alpha _1,alpha _2,alpha _3 | = ` ( ) A: \[(a - b)\] B: \[2(a - b)\] C: \[(a + b)\] D: \[2(a + b)\]
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某物质溶于不互溶的两液相$\alpha$和$\beta$中,该物质在$\alpha$相中以A的形式存在,在相$\beta$中以A2的形式存在,则恒温恒压下,两相平衡时,下列正确的是 A: $\mu _\alpha(A)=\mu_\beta(A_2)$ B: $\mu _\alpha(A)=2\mu_\beta(A_2)$ C: $2\mu _\alpha(A)=\mu_\beta(A_2)$ D: 无法比较
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某物质溶于不互溶的两液相$\alpha$和$\beta$中,该物质在$\alpha$相中以A的形式存在,在$\beta$相 中以$A_2$的形式存在,则恒温恒压下,两相平衡时,下列正确的是 A: $\mu _\alpha(A)=\mu_\beta(A_2)$ B: $\mu _\alpha(A)=2\mu_\beta(A_2)$ C: $2\mu _\alpha(A)=\mu_\beta(A_2)$ D: 无法比较