Pengoid

Я вижу так: перебираются плотности блоков для каждого сканирования, пока для нашей итоговой формулы не выполнится условие с целым числом. Чтобы не подбирать несуществующие значения, создается массив плотностей существующих блоков. Или ты видишь другой вариант?

Какие блоки имеют плотности 30, 22.5 и 1.25?

Я ставил поочередно несколько иридиевых ящиков из ic2 с воронками, под последним ящиком ставился робот. Он поочередно вытаскивал блоки, устанавливал их перед собой, сканировал с помощью .analyze(), записывал твердость в файл, ломал блок ваджрой на шелк и клал в ящик справа от себя, под которым была воронка в другие ящики. Я просто накидал блоки из JEI, это не очень быстро, но зато точно все проверит. Вот откуда у меня столько твердостей было) Также в зависимости от ситуации программа может отсеивать твердости блоков, которые точно не попадутся.

Все не так гладко, только сейчас заметил, я ошибся два раза, но прийти к результату это не помешало. N - это шум, P0 - это данные сканирования, H - реальная твердость, которую я даже не указал, хотя в способе решения предлагал ее подставлять. По логике P0 = N + H. Но из своей формулы я получаю: N = P0 - N, хотя на самом деле H = P0 - N, чем процитированная формула и равняется, разница полученного значения и шума. Короче, я перепутал N с H. Тогда получается, что формулы идентичны. Мало-ли, вдруг кто-то потом заметит.

Можешь, пожалуйста, объяснить почему результат должен быть не равен нулю? А то я получил противоположный результат с такой же формулой, но без остатка от деления, то есть у меня число должно быть приблизительно целым, а значит по твой формуле у меня результат должен быть очень близким к нулю или нулем.

Есть идея при условии, что мы пробуем отличать блоки, твердость которых кратна 0.1 (для кварцевых и других блоков со странной плотностью не работает). Из неправильно выведенной мною формулы: Которая на самом деле N = P0 - R*0.0606*[rand(-128; 127)]/128 Будем перебирать возможные плотности блоков в диапазоне максимальной погрешности. На максимальном расстоянии будет больше 70 вариантов, но надо учесть, что плотность не может быть отрицательной (если это не бедрок), этот диапазон скорее всего можно будет сузить. Тогда из формулы рассчитываем число, выдаваемое генератором: K = (P0 - N)*128/(0.0606*R). Если полученное число целое или крайне близко к таковому, есть вероятность, что это нужный результат, надо будет проверить. Upd: Можно создать массив плотностей возможных блоков, а не подбирать с шагом в 0.1.

Ой, кажись, я понял принцип. У нас при сканировании получается 256 вариантов шума, а на выходе мы имеем точное число с плавающей точкой. Считаем расстояние R. Тогда шум N = R*0.0606*[рандом от -128 до 127]/128 - P0 (полученное значение после сканирования), и тогда каким-то образом рандом подгоняется к преполагаемому значению твердости сканированного блока. Что-то я тугодумлю.

1. Насколько я пытался догадаться, вы хотите заранее вычислить рандом, который выдаст генератор, чтобы просто вычесть шум из значения сканированного блока для получения реальной плотности блока. В таком случае мои полномочия все. 2. Так как я неправильно понял метод подавления шумов, написал не в тему. 3. Мои предположения: в майнкрафте для каждого блока задается какое-то значение, это или и есть та самая твердость, или же значение, из которого при умножении на какую-то константу можно получить эту же твердость. По наблюдениям могу сказать, что для каждого инструмента должен быть некий коэффициент скорости добычи, который игнорируется, если инструмент не подходит и в качестве коэффициента используется скорость добычи руки (все это для выживания). Такая странная плотность у некоторых блоков для меня остается загадкой, но она не должна зависить от инструмента.

А точно нужно вычислять само расстояние? Если требуется сравнить расстояние с другим значением, можно просто само значение возвести в квадрат, вместо того, чтобы извлекать корень, это менее ресурсоемко. Я просканировал кучу блоков, и думаю плотность зависит напрямую от времени ломания блока подходящим типом инструмента. Точнее, соотношение времени ломания для одного и того же подходящего для выбранных блоков инструмента будет равняться соотношению плотностей. В основном они кратны 0.1, есть исключения, например кварцевый блок, у него 0.80000001192093, но я во всех случаях пренебрегал подобными хвостами. У листвы плотность 0.2, песка, земли, плотного льда - 0.5, блока алмаза, железа - 5. У факелов, некоторых редстоун-компонентов плотность 0 (они мгновенно ломаются рукой в выживании). Исключение - обсидиан, имеет плотность 50, точно такая же у небесного камня из AE2 (можно легко находить метеориты). Есть два блока из IC2, которые имеют относительно уникальные плотности: 20 у базальта и 80 у укрепленного камня, я их хотел использовать для того, чтобы роботы могли точно определять свои координаты без улучшения навигации. У бедрока плотность -1, скорее всего так будет для всех неломающихся блоков. Для всех вышеперечисленных блоков соблюдалась закономерность с временем ломания. И да, "hardness" - это скорее твердость, чем плотность, что лучше объясняет прямую зависимость значения от времени разрушения блока и значение -1 для бедрока.

Еще после каждого сканирования можно считать суммы, которые изначально равны нулю. S1 = S1 + math.abs(P1 - P0) и S2 = S2 math.abs(P2 - P0), а потом сравнивать эти суммы. Если S1 < S2, то скорее всего плотность блока - P1, и наоборот. Надо бы найти зависимость шанса попадания от дистанции, разницы между плотностями данных блоков и количества сканирований.

Вариант, чтобы определить со 100% точностью за пока-что неопределенное количество сканирований. Алгоритм Имеем две возможные плотности для блока P1 и P2, причем P1 < P2. Находим R и максимальный шум Nmax = R*0.0606 Пусть, наш диапазон определяется переменными PMin, PMax = P2 - NMax, P1 + Nmax. Сканируем, блок пока полученное значение P0 не выйдет за диапазон [PMin; PMax]. При выходе из диапазона: если P0 < PMin - блок имеет плотность P1, если P0 > PMin - блок имеет плотность P2. Примерная оценка шанса выпадения за установленный диапазон Минимально требуемую погрешность можно вычислить за формулой: Nmin = Nmax - math.abs(P1-P2), причем если Nmin < 0, блок определяется с первого сканирования. Чем больше соотношение NMax/NMin, тем меньше сканирований в среднем понадобится для определения блока. Применение на примере R уже дано, а N = 30*0.0606 = 1.8 (округленно). Находим диапазон значений для блоков с данными плотностями, имеем [1.2; 3.3]. Сканируем до тех пор, пока значение не выйдет за промежуток, и точно узнаем блок. Если это был блок с плотностью 1.5, то условие выполнится, когда погрешность будет <-0.3, а для 3 - >0.3, а это довольно таки немного, 0.3 в 6 раз меньше 1.8, по этому шанс попадания в этом случае довольно большой. Кстати, если не округлять 1.818 + 1,5 < 3.341 (из примера), а значит плотность равна 3.

@eu_tomat@eu_tomat Есть смысл попытаться написать все заново?

Разве это не то же самое, что я описал выше? Правда, в вашем примере все понятнее, также разница в другом порядке вычислений и в том, что я получил константу 0.0606 очень глупым, экспериментальным путем в виде 1/16.5, что почти не отличается от реальности, а все остальные вычисления такие же. Только еще я приводил способ получения оптимальной области сканирования в зависимости от диапазона высот генерации руды. Чуть подробнее опишу, как делал я и почему предпочитаю немного иной порядок действий. Сначала единоразово вычисляю: максимально допустимую погрешность для того, чтобы отличить блок с плотностью P1 от P2: N = math.abs(P1-P2)/2, максимальное R^2 = (N/0.0606)^2 для вычисления области сканирования, порог допустимых значений PMin, PMax = P1 - N, P1 + N. Если уже вычислена область, на которой происходит сканирование, остается только сравнивать полученную плотность P0 сканированного блока: PMin < P0 < PMax. Если условие выполняется, то результат аналогичный вашему и моему первому примерам.

Можно несколько советов касательно оформления? Я абсолютный новичок в этом деле.

Провел эксперимент, в котором нашел зависимость погрешности геосканера от расстояния между самим сканером и сканируемым блоком. Результаты Максимальная погрешность NMax строго пропорциональна расстоянию R, которую можно вычислить по формуле NMax = R/16.5 (более точный вариант: NMax = R*0.0606 - товарищи посмотрели в код и подсказали). При любом расположении сканируемого блока в зоне видимости сканера 65*65*64 (сканер находится в центре) расстояние можно вычислить по формуле: R = x^2 + y^2 + (z - 33)^2, где x и y - координаты сканируемого столба относительно сканера, а z - номер элемента в таблице, которую возвращает сканер. Применение Знание максимальной погрешности NMax для данного R позволяет нам рассчитать максимальное расстояние, на котором данным методом возможно первым же сканированием гарантированно отличить два блока с твердостями P1 и P2. Для этого требуется вычислить максимально допустимый шум N, при котором полученные со сканера значения точно не будут пересекаться. Получаем неравенство: P1 + N < P2 - N, имеем: N < (P2 - P1)/2. В итоге R = (P2 - P1)/(2*0.0606). Пример применения Допустим, мы хотим робота, добывающего нам алмазы. Для ускорения процесса средствами геосканера отличаем алмазную руду от камня, чтобы не тратить слишком много времени на его выкапывание. Дополнительное время могут занимать и лишние перемещения робота, а значит робот должен не путать руду с камнем и сканировать как можно большую площадь вокруг себя, следовательно подходящей фигурой для области сканирования будет цилиндр. Чтобы узнать его радиус и высоту, нужно узнать радиус описанной вокруг него сферы. Воспользуемся описанным выше методом: R = (3 - 1,5)/(2*0.0606) = 12.376 Алмазы генерируются до 16 высоты, а бедрок - до 5. Если руда не заспавнилась на 3 высоте, ниже копать скорее всего нечего. Отсюда высота цилиндра H = 16 - 3 = 13 блоков. Тогда максимальное расстояние до края цилиндра по вертикали h = (H - 1)/2. За теоремой Пифагора найдем радиус цилиндра r = (R^2 - h^2)^(1/2). Тогда за той же теоремой получаем, что r^2 = x^2 + y^2, где x и y - максимальные координаты сканирования относительно геосканера. Так мы узнаем, до каких x и y мы можем со 100% точностью отличить алмазную руду от камня. Сам эксперимент 1. Создавался кубоид 65*65*64 из обсидиана, так как это максимальная зона сканирования для геосканера. 2. Запихнул робота с геосканером в центр по горизонтали, на 33-ий блок по счету снизу по вертикали (можно было создать 33*33*33 и запихнуть робота в угол, но тогда надо будет определять, в какую сторону сканировать). 3. Загрузил в него с помощью дискеты программу, имеющую функцию "scan", которая многогратно сканирует один и тот же блок в определенных координатах, возвращает среднюю, минимальную и максимальную погрешность. local component = require "component" local io = require "io" local geolyzer = component.geolyzer local path = "/home/geoScanData.txt" local accuracy = 10 local hardness = geolyzer.analyze(3).hardness local radius = 32 local average, min, max = {}, {}, {} local function compareData (scanData, sum, min, max) local lMin, lMax = min, max if scanData < min then lMin = scanData end if scanData > max then lMax = scanData end return sum + scanData, lMin, lMax end local function scan(x, y, zMin, zMax, hardness, accuracy) local sum, min, max = 0, 2, 0 for i = 1, accuracy do local scanData = geolyzer.scan(x, y) for j = zMin, zMax do sum, min, max = compareData(math.abs(scanData[j]-hardness), sum, min, max) end end return sum/(accuracy*(zMax-zMin+1)), min, max end local function DGN(k, radius, x, y, z, hardness, accuracy) for i = 1, radius do average[i+k], min[i+k], max[i+k] = scan(i*x, i*y, 33-i*z, 33-i*z, hardness, accuracy) print(average[i+k].."\n"..min[i+k].."\n"..max[i+k].."\n"..i.."/"..radius.."/"..x+y+z.."\n") end end DGN(0, radius, 1, 0, 0, hardness, accuracy) DGN(radius, radius, 1, 1, 0, hardness, accuracy) DGN(radius*2, radius, 1, 1, 1, hardness, accuracy) print("Done!") file = io.open(path, "w") local len = #average for i = 1, len do file:write(average[i].."\n") end file:write("\n") for i = 1, len do file:write(min[i].."\n") end file:write("\n") for i = 1, len do file:write(max[i].."\n") end file:write("\n") io.close() Три вызова функции "DGN" вызывают функцию "scan" по порядку для каждого блока по определенной линии от робота до края кубоида. На изображении ниже робот находится в углу, а сканируемые блоки для первого, второго и третьего вызова окрашены в цвета, соответствующие окраскам номеров вызовов. Это сделано для того, чтобы проверить, можно ли вычислять расстояние до блока описанными выше формулами, влияет ли отклонение по нескольким осям на результат. В первом вызове проверяются блоки отдаленные только по одной оси, во втором - по двум, в третьем - по трем. Потом программа сохраняет все результаты в файл, после чего я ввожу данные в excel: GeolyzerNoise.xlsx. Первый график показывает зависимость максимальной погрешности от расстояния для 500 сканирований каждого блока. Таким образом расстояние до блока можно вычислять по указанной ранее формулой, результат не зависит от количества осей, по которым блок смещен относительно сканера. Отсюда я и получил константу 1/16.5 Второй график показывает то же самое для средних значений. Еще на нем видно, что даже 30 сканирований дают очень низкую точность, по этому вычислять твердость средним арифметическом невыгодно по затратам времени и энергии. Третий график показывает, что средняя арифметическая погрешность приблизительно в два раза меньше максимальной. Сам не знаю что с этим делать.

Например, сервер из OpenComputers, различные рюкзаки, ящик для инструментов из industrial craft 2 или переносная ячейка из applied energistics 2.

Спасибо большое.

Допустим, у робота установлены контейнеры для улучшений. Можно ли сделать так, чтобы робот сам мог вставлять и вытягивать улучшения, используя эти дополнительные слоты с помощью лишь своего инвентаря?