大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于影视作品中全局最优的例子的问题，于是小编就整理了3个相关介绍影视作品中全局最优的例子的解答，让我们一起看看吧。
"纳什均衡"的经典案例是"囚徒困境"：
两个作案嫌疑人分别关在两件牢房，警察告知，如果两人都招供，则各坐牢3年；如果两人都不招供，则放出；如果一人招供而另一人不招供，则招供的坐牢3年，不招供的坐牢10年。局外人看来，最好两人都不招供。但从每个人来看，招与不招的代价分别为{3；3}与{0；10}，还是招供为好。
但从纳什均衡却得出一个悖论：单个人的最优选择却没有导致全局最佳的结果。现实中的例子很多，如价格战的结果是两败俱伤。"纳什均衡"证明了一个道理：非合作博弈的情况下困境无法解脱。
许多名人都有处变不惊的事迹。例如，曼德拉在26年的监狱生涯中保持了镇定，成为了反种族隔离运动的象征。
乔布斯成功地从苹果公司辞职后创办了Next和Pixar，最终回到苹果，带领公司取得了巨大成功。
另一方面，阿玛尼在意大利经济危机时仍然坚持打造高端时装品牌，最终成为了全球知名品牌。这些名人都能够在逆境中保持冷静，做出明智的决定，最终迎来成功。这是我们可以学习的重要品质。
东坡先生因被贬为官，到嘉州时，被安排在一间小屋内临时住下。他拿起笔开始写诗：“明月几时有，把酒问青天……”
他只是观察窗外，写下自己心中的感受。这首《将进酒》成为千古名篇，赢得了无数人的赞美；而东坡先生，经常面临各种变故，但始终保持淡定处变的态度。通过这个事例，我们可以学习到名人处事的方法和态度。无论面临怎样的困难和挑战，保持心态平静，以不变应万变，是名人们的智慧之道。
有些名人因为精神力量、内心修养的强大和自我控制的能力而表现出处变不惊的情况。
例如，金球奖获得者汤姆·汉克斯在拍摄电影《漂流瓶》时遭遇了海盗的攻击，但他在面对这个危险时仍能镇静自若；美国第一夫人米歇尔·奥巴马在美国总统唐纳德·特朗普宣布胜选时表现得十分从容；还有中国女排主教练郎平在比赛时平静自若，爱徒刘晓彤一度被换下场，郎平大方的鼓励了她，并让她继续上场取得了好成绩。这些名人教给我们，在逆境面前保持沉着头脑，能够带来更多的机会和成功。
梵高是一位以色列裔荷兰画家，他的作品被誉为印象主义和后印象主义的代表作之一。梵高在生活中经历过许多困难和痛苦，但他从未被打败。他为艺术献身，创作出了逾900幅油画和水彩画，在死前仅仅卖出了几幅。梵高以他的毅力和决心成为了不朽的名人，并以他的艺术留下了永恒的遗产。他的作品现在被展示在世界各地的博物馆和私人收藏中，被认为是人类文化的重要组成部分。
梯度下降算法在机器学习中被广泛应用，例如在线性回归和逻辑回归等模型训练中。
以线性回归为例，我们希望找到最佳的线性拟合参数使得预测值和真实值的误差最小。
通过梯度下降算法，我们可以不断调整拟合参数，使得误差逐渐减小，直到达到最优解。
在每一次迭代中，算法都会沿着误差最降的方向更新参数，最终收敛到全局最优解。
这个过程类似于下山时候找到最短路径滑下，因此得名梯度下降算法。
到此，以上就是小编对于影视作品中全局最优的例子的问题就介绍到这了，希望介绍关于影视作品中全局最优的例子的3点解答对大家有用。
