パラメータをどのように覚えていますか？

私は現在、疑似ランダム性の研究を行っています。これには、疑似ランダムジェネレーター、ランダムネスエクストラクター、エキスパンダーグラフなどの素晴らしいオブジェクトの動物園が含まれます。関与。これらのオブジェクトは非常に複雑であることは理解していますが、「標準（α 、V 、ϵ 2、k 、δ ）-疑似ランダムウィジェット...」と表示されたら、汗を流さずにはいられません。次に、紙を裏返すか、別の紙（おそらく別のパラメータ化を使用している）を見つけて、すべてのα 、V $G$$(\alpha,V,\epsilon^2,k,\delta)$および δはすべて意味します。$\alpha,V,\epsilon,k$$\delta$

「良い」パラメーター設定と「悪い」パラメーター設定の比較、「自然な」設定と「簡単な」設定の感覚をつかむには、かなり時間がかかります。

おそらくこの問題に特効薬はありません-しかし、他の人が「パラメータ爆発」を管理して、より長期間メモリに保持しやすい方法があるかどうか疑問に思っていましたか？

ありがとう！

私の研究実践は、新しい研究領域に入るとき、メモリ管理、ニーモニック、メモ、およびその他の実践の組み合わせをカバーしています。

私にはレシピが1つありません。それぞれが特定のドメインの性質に依存しているためです。

いくつかのインスピレーションと議論のために、ここに私の頭に浮かんだ例を示します。

ペーパーをいくつかの繰り返しに行きます：

• まず、ドメインに慣れ、アプローチと表記法について最初の直感を得ます。
• 次のステップは、論文の「クラスター化」の準備です。
  • アプローチ、表記法、機能、およびその他の興味深いmeプロパティを表すタグのリストを準備します。
  • タグ付けを開始する前に、書類を調べてタグを評価し、適切に修正します。
  • 最後に紙にタグを付けます
• 次に、グループ内のタグに従って論文を処理します。同様の表記法、アプローチで...
  • 共通の特性を共有する論文を扱うことで、違いに集中することができます。
  • 私はの形でノートを準備マインドマップとFreeMindの。「何が何だったか」に簡単に到達するため。
• タグでセットにグループ化された論文を処理した後、すべてのグループで領域全体を見て、境界線のビューを取得してみてください。
• 次に、ドメイン全体を調べて、接続と違いを確認します。詳細を思い出せないときは、マインドマップでチェックアウトして、何が何だったかを思い出させます。

メモリが過負荷にならないようにしてください。不要な場合は、ニーモニックとArt Of Memoryのテクニックを使用してください。MindMappingを使用します。