Алгоритм поиска алгоритма

Здравствуйте!
Хочу написать программу которая будет искать алгоритм который связывает числа.
Тоесть допустим :
10; 20; 200;
Алгоритм первое умножаем на второе и получаем третье.
По какому алгоритму реализовать программу?
Мои идеи:
Создать огромную базу алгоритмов и перебирать их. Но это может занять очень много времени(перебор).

Или может уже существует такого рода программа ?

0

Сообщение от c4boomb 10; 20; 200; Алгоритм первое умножаем на второе и получаем третье.

А почему не третье делить на второе и получаем первое?
Или третье делить на первое и получить второе?

Вы не сформулировали и сотой части задачи, поэтому её решение будете искать о-о-очень долго.
Что именно вы хотите, чтобы "искала" ваша программа?
Помните, "Правильно сформулированный вопрос - половина решения"?

0

Вон оно что !

Видел я такие программы.
Грубо говоря так:
Есть зеленые и красные точки, задача - разделить как можно правильнее два множества точек.
В программу забито несколько десятков алгоритмов разделения множеств точек.
Программа несколько суток перебирает алгоритмы, подбирает параметря для каждого конкретного.
Потом выбирает наилучший вариант.

0

Сообщение от c4boomb Хочу написать программу которая будет искать алгоритм который связывает числа. Или может уже существует такого рода программа ?

Существует. В куче вариантов
В общем, см. в сторону нейронных сетей (конкретно - многослойных персептронов, обучаемых алгоритмом обратного распространения ошибки). Тянут любое число независимых переменных и любое число зависимых переменных (хоть по двум показателям определять третий, хоть по сотне прогнозировать десяток или даже сотню других показателей), тянут любые типы данных (целочисленные и дробные, номинальные и булевы). Возможно выбирать нужный критерий из большого числа возможных критериев качества (точности) решения задачи.
Скорость подстройки коэффициентов в "алгоритме" (в нейросети) - максимальна среди всех других математических способов идентификации зависимостей (регрессии там всякие). Перебирать кучу алгоритмов (вернее, кучу размеров нейросети) не нужно - можно начать с избыточного размера сети, и потом, после её обучения, вырезать из сети всё лишнее (алгоритмов упрощения нейросетей тоже вагон и маленькая тележка). Распараллеливается, кстати, на несколько ядер процессора (или несколько процессоров) всё тоже практически без потерь производительности.
В качестве саморекламы. Моя самодельная нейросетевая программа на задаче почти 30гб-размера (чуть более 20000 независимых переменных, 10 зависимых переменных, более 300000 эталонных наборов векторов) обучает нейросеть (находит связывающий числа алгоритм) с кучей параметров (сейчас лень прикидывать число показателей) за 15 часов процессорного времени неразогнанного процессора почти 4летней давности. А на данных размером менее мегабайта всё считается практически в реалтайме. Правда, у меня нейросетевые программы из числа наиболее шустрых в мире, ну и с точки зрения научной теории я многие годы изучаю свежайший мировой опыт (и пользуюсь им).

0