Александр Скуснов

Если порядок не важен, то это задача кластеризации. Задача - найти 8 центров групп. Один из методов - kNN.

Есть курс на степике "Постановка задачи"

Случайный выбор двух фото. Выигрышную плюсуем, проигрышную минусуем.

При чём тут язык? Алгоритмы пишут обычно на псевдоязыке (что-то типа Паскаля или Питона).
Если вам интересен функциональный подход, почитайте Haskell или F#.

Не готов пока сказать про равновесие, но цена определяется сделками. А сделки определяются возможностью (у одного 10$, у другого миллион) и желанием (получить прибыль). Куда пойдёт курс, никто вам не скажет, Ванги нет. В случае обмена валют кроме желания есть ещё и необходимость (напр., японцы продали машины за доллары, а зарплату хотят выплатить в йенах).

Генетический алгоритм это случайный выбор новых комбинаций. Далее:
а) отбрасываются самые плохие, остаются хорошие
б) несколько новых делают из хороших путём мутации (случайного изменения нескольких случайных позиций)
в) несколько новых делают из хороших путём скрещивания (часть позиций из папы, часть из мамы).
Цикл повторять.

Решение в ПДД: просто затормозить (не меняя полосы движения), по возможности объехать препятствие или плавно съехать на обочину (не в кювет). Т.е., если возможности объезда нет (другие люди или встречные машины), то не рулить.
Микропроцессор чем хорош: люди неправильно формулируют вопрос. Не может микропроцессор увидеть два препятствия ОДНОВРЕМЕННО. Хоть на миллисекунду, но события придут последовательно. Поэтому - правило очереди: первый пришёл - первого обслуживаем. Т.е. цель - спасти первого пешехода. Но перед тем, как рулить, машина должна выбрать безопасное направление. На безопасном поначалу направлении впоследствии (пусть через долю секунды) возникает второй человек. Вот тут машина понимает, что человеческие правила были умнее её алгоритма и кого сбивать уже не важно. (наверное, второй раз она не будет рулить и собъёт второго)
Приоритеты по возрасту, полу, красоте и т.д. в расчёт не должны браться, только по количеству.

1) найти объект, состоящий из соприкасающихся пикселов чёрного цвета
2) найти охватывающую рамку (диапазон по Х, диапазон по Y)
3) удалить маленькие объекты (закрасить белым)

Есть в MatLab'е тулбокс Image Processing, фукция regionprops.
(не исключено, что сначала желательно инвертировать цвета, т.к. чёрный обычно считается фоном)

Если я правильно понял, вам нужна группировка. Вот моё решение на Haskell (я новичок, так что не исключено, что есть лучшие варианты). По крайней мере (комментарии) алгоритм ясен.

import Data.List

a = [1, 2, 4, 4, 2, 2, 1, 4]

-- группируем
b = group a                                    -- [[1],[2],[4,4],[2,2],[1],[4]]

-- фильтруем список b, содержащие максимум списка a
c = let f (x:_) = x == maximum a in filter f b -- [[4,4],[4]]

-- минимальная длина группы
minimum . map length $ c                       -- 1

Вот цепочка в одну строку:

minimum . map length . filter ((== maximum a) . head ) . group $ a

Вам надо запустить монадическое вычисление для списка. Если питонисты не ответят, то поспрашивайте хаскелистов. (Сам решил третий раз пройти курс на Степике по Хаскелю, т.к. монады это тихий ужас).

При чём тут R? Вы сами этими алгоритмами уже пользуетесь? А, может, таких и вовсе нет?

Напр., есть муравьиный алгоритм. Это метод оптимизации. Что же касается роя пчёл, вы бы пояснили, в чём суть. Напр., есть поведение стаи птиц или рыб. Это уже не оптимизация, а взаимодействие с соседями по движению.

Что понимать под эволюцией разума? Есть генетический алгоритм, который является методом оптимизации. Или вам нужно структурирование знаний?

Постарайтесь не закидать нас умными терминами, а возьмите одну проблему и поподробнее её опишите.

1) в арифметическом сопроцессоре длина дробных чисел 10 байт, а не 8(double), так что точность повыше.

2) ряды Фурье применять тяжело, т.к. факториал (в знаменателе каждой дроби) быстро растёт.

3) есть метод CORDIC, который по небольшой таблице может рассчитать любую точность.

4) слышал на видеосеминаре, что скорее всего используются многочлены Чебышёва (знай наших!)

Обычно считают стандартное отклонение (во многих языках - ф-я std, а в Excel как-то по-русски).

Зачем рисовать прямые? Сделайте закраску кистью (brush).

В MatLab'е есть сложение матриц (без видеопроцессора). Но можно и на видеопроцессоре, используя CUDA.

Мне кажется, лучше строить дендрограммы или сети Кохонена

Часто используется:
левая кн. мыши - поворот по y (вертикальная ось),
правая - поворот по x (наклоны),
колесо - зумминг (угол обзора камеры. Обычно 90 гр.)
клавиатура: W - движение вперёд, X - назад;
A - влево, D - вправо (движения перпендикулярно взгляду)
(писал по памяти)

В 12-й лекции Дм. Сошникова по функц. программированию рассказывается, как любое дерево можно преобразовать в двоичное, а двоичное в список (список - базовая структура для языков ФП). А сбросить список в файл проблем нет.