Vom regnerisch-Sektpunkt gibt es zwei Aspekte, die wirklich total unterschädelt sind.
Zwei Teilen des Problems. Und die zwei sind die Score-Funktion und Sögmethode.
So, zuerst Score-Funktion und ich reide über beide beide Aspekte in deinen kommenden Fallen.
Mit Score-Fusion. So, das bedeutet Bewertung. So,
für ein gegebenes Sequenz, wie kann ich die Qualität unserer Sequenz bewerten oder beurteilen.
Qualität bedeutet, ist diese Sequenz für diese Struktur nährst du bär.
So, da haben wir brauchen eine Funktion,
dass ein bisschen wie Energie erst seht.
Aber ich erkläre später, warum Energie nicht die beste Score-Funktion ist.
Wir haben in irgendeinem Funktion, die wir F nennen,
und F ist eine Funktion von S,
unseres Sequenz und er, unserer Kodenator.
Und um die Normenkreatur zu erklären, es in diese Kramen bedeutet eine Sammlung.
So, es ist die SSD Reuer von Armene Säulen.
Sondern nicht ein Veriabler, aber, aber, aber eine Sammlung davon.
Und er ist ein Vektor, Quodinator, Serrassist Fett, geschrieben.
Und es ist der Aufnahmesammlung von Koordinaten. So, F,
bewertet, wie good, ein Sequenz zu einer gewaltten Struktur passt.
Und unsere Frage für die Bewertungsfunktion ist, ändere ich eine Rester in S,
wählt meiner Struktur stabiler oder vielleicht weniger stabil.
So, das ist ein Problem, die Bewertungsfunktion.
Das zweites Problem oder zweiter Frage ist die Sug-Methode,
habe ich ein Raum oder eine Sammlung von möglichen Sefensern.
Es gibt vier mögliche Sequenzen, wie, wie entscheide ich,
ob ich diese Sequenz oder diese Sequenz ausprobieren werde.
Und das ist die Sug-Methode, wie kann ich effizient
eine bessere Sequenz finden, ungeaktert Worker-Bewährungsfunktion,
ich benutzt habe
Das Sückproblem. Wie groß ist das Sugproblem?
Es ist wirklich groß. Stellen Sie sich vor,
wir haben unsere Funktion, mit der wir zufrieden sind.
Unsere Funktion wirkt sich auf Sequenzen und Quotenagen.
Und das Doaster, möglichster Sugmethode, Vera einer systematischen Sücker.
So, er ist mein Pretain-Struktur. Jetzt ein bisschen one
und dünn. Auf diese Stau habe ich 20 möglicher
an Eno-Säuren
Mau 20 Möglichkeiten her, mal 20 Möglichkeiten her und Survisor.
So, für in Reservester haben wir 20 Mau,
20 Mau 20 und das bedeutet 20 Hoch die Zahl der Rester.
Möglichkeiten. Das ist bestimmt kein Spaß.
Ist es ein einfacher Sugraum? Kann ich das Beste Amenosäuren
herfinden und dann her und her und her und her?
Leider nicht. Wow, eine Änderung her ändert, die beste Rester her.
So, zum Beispiel habe es ein hydrophobischer Rester her,
vielleicht passt einander anderer hydrophobischer Reste her.
Oder habe ich ein positiv geladener Reste her,
dann ist die beste Reste her, ein negativ geladener Rester.
So, das bedeutet, dass ich kann nicht einzelne Stellen optmähren.
Ich muss gelagdseitig our sterra miteinander optimieren,
weil in anderer Wörter könnte man sagen,
dass die Scheren nicht am unabhängigen sind oder die optimal der optimale Wahl,
auf wie heute stirr, ist korreliert mit optimaler Weile,
Wahlen, auf anderen Sternen.
So, ich kann keiner Neiver oder sogenannte Greeny-Methode,
ich kann
keiner einfacher optimierungsmethode nutzen
Jetzt reide ich für Träumenüssen über Optimierungsprobleme. In Shue Marsha
haben sie vielleicht wahrscheinlich die Frage von Funktion, Minimierung oder Maximierung kennengelernt.
So, ich habe eine Funktion von X her.
Und das nenne ich Kost. Und mein Seal ist die
billigste Wert von X zu finden. Und das wäre her
. Machen wir per Augen. In Shue Marsha,
was sie machen, Würden, Vermögen, ich esse.
Sie würden die erste Abbreitung der Kostfunktion in Bezügen Ex berechnen.
Und dann würden sie sögern nach der Stelle auf der,
die erste Abbleitung, das Gradiant, gleich null ist.
So, wir fangen Sie her an,
würden Sie unten, unten, unten, geil.
Und sagen, wir würden Sie finden, das Heer,
ist unsere Gradiant Guagnull. So, wir haben mindestens eine
lokale Minimum gefunden. Das können wir nicht mit Sequenzoptimierung.
Aber zuerst noch einer Punkt, das hat dieses Verfahren,
haben Sie wahrscheinlich anonytisch gemacht, in Shule Masher,
aber für Sorge Probleme in der Active Welt müssen wir numerischer Methoden nutzen.
Was das bedeutet, ist, fangen wir her an,
prägnen wir die erste Ableitung und machen wir einen kleinen Schritt in der richtigen Richtung.
Und dann prägnen wir die Ableitung, die Werte der Ableitung
9 und machen noch keinen Schritt und noch keinen Schritt.
Und das muss man markern, wenn man in einer Hoake-Demensional Raum sich bewegt.
So, das funktioniert für Sorge-Probleme. Und die sind lösbar,
mindestens in deinem Mann ein lokaler Minimum finden kann.
Jetzt vergorchen wir mit ein discride-Problem
Hoffentlich ist das neu für fast alle Leute her.
Match Pertin Design haben wir ein diskretes Problem.
Was bedeutet diskret? Es gibt keine Ableitungen. Habe ich
ein Grüe-Tomator auf diese Stelle her. Es gibt keine Ableitung,
die uns sagt, sie sollten in der Richtung von Espatage
oder Tripto-Fan fahren.
Es gibt keine natürlichen Richtungen in diesem Raum
So, wir haben, wir haben keine Errecktungen und unsere Etikettierung ist wirkürlich.
So, ich habe die Armeenosäuren in einer bestimmten,
bestimmten Reihenfolge dargestellt. So, Assassin Dieeieiei, Aphabetish,
aber sie können auch diesem Raum in eine andere Reihenfolge darstellen,
so Isai, Arjei, wäre auch gültig.
Und wir haben viele neukale Minimums,
so auf einer Stelle passt einer Reste, Resteart, überhaupt nicht,
aber vielleicht passt ein Trip the Pharma ein bisschen besser oder ein Phanel Arnan oder was weiß ich,
aber das alles bedeutet, wir haben viele lokalen Männermann,
aber wir haben keine Ableitungen und keine natürlichen Rücktungen.
Und dieses Bild her mit lokaler Minimum überall ist für eine Stelle,
es ist für nur ein von N-Stauern. So,
in einem betrachtenden, our amailen Säulen und das müssen wir tun,
dann ist dieses Bill endummensionell und entsprechend komplizierter.
So, this greaters discriter optimierung ist kein einfacher Verlager
Um die Probleme klarer darzustellen, betrocknen wir eine dofer,
naive, aber intuitiv, plausibel Methode.
Um diese Sequenzraum zu nervergeben. Vergessen Sie nicht für die
Klausur. Deezer ist eine doofe Methode. Steigt ganz klar
her. Was wir machen in dieser doofer Methode ist,
wir haben einen Anfangssequenz
So ass in clammern. Und das ist unsere Sammlung von
Amenolsäuren von Steuer 1 bis Steuer N. So,
haben wir ein Pritain länger an 100. Es ist die,
es ist die Gruppe von Amenolsäuren von S1 bis S100.
Wir haben einen Score oder Bewertungsfunktion, die wir für Angenehmigkeit,
Energie nennen
Obwohl es keine Actor-Energie ist. Und das ist unsere Funktion
irgendeiner Funktion von unserer Sammlung von Armen und Säuren,
es her und unserer Quodenaten. Wer nehmen irgendeine Stelle in
diese Sequenz oder wer weilen eine Stelle aus in unserer Sequenz?
Wer betrocknen die aktuell Armenu-Säure auf diese Stelle?
So, das ist S-I-I-I-I. Und wer wechselt, von unserer
aktuellen Armene-Säure her, bis zu irgendeiner anderen Art von Armene-Säure.
Und das ist so ein Versuchs-Armene-Säure, das wir nennen Trial.
Und jetzt brechnen wir die entsprechende Score- oder Pseudo-Energie für unsere Sequenz,
mit ein geänderter Armene-Säure. So, wir haben ein Versuchsenergie,
die Energie von unserer Versuchssequenz. Jetzt vergleichen wir,
Die Score, die von unserer Versügssequenz, mit unserer aktueller Energie.
Und wenn unsere neue Säuda Renergie negativer aus unserer Alter-Score ist,
dann nehmen wir unsere Versuchssequenz an.
Und wir sagen unsere aktuelle Sequenz ist unsere Troyo-Sequenz
Das bedeutet, die Nervo-Effects, wir probablieren zufälliger Ameno-Säuren aus,
wenn sie schleckte sind aus unserer aktuellen, vergessen wir,
vergessen wir diese Versuchsänderungen,
aber wenn sie besserer aus unserer aktuellen Zustand sind,
dann nehmen wir die Änderungen an.
Würde es funktionieren, nicht in Praxis, wow,
schauen Sie mal auf meinem Pertin-Struktur her.
Wir wollen, wir haben Stere A ausgewahrt,
aber A ist mit bei Benachbart. Und das bedeutet,
vielleicht gibt es einen besseren Paar A und B,
aber wenn wir etwas hier enden, müssen wir gleichzeitig etwas her ändern.
Aber das ist nicht in unseren Verfahren eingebaut. Sondern es bedeutet,
ich kann nur sehr lokaler Verbesserungen für A oder für bei Ausprobieren und Annahmen,
aber ich werde nie finden, wenn ich beide Reste gleichzeitig enden muss.
Okay, war die Reste auf A und bei sind oder die Energie dioptimal,
die optimale Auswahl, der Ottonal Asfal von A,
ist von dem Optimal erst mal auf B,
hochabhängig und hochkorreliert
Wie können wir das Problem von Korrelationen oder korrelierter Stellen lösen?
Es ist klar, dass mein doofe Methode nicht funktionieren wird.
Wow, ich kann nicht nur nach Guscha-Beweigungen suchen,
weil es gibt nicht gute Beweigungen für einer isolierter Stelle.
Könnte ich probieren, glattzeitig Paaren von Rester
zu enden
Solche Stadt, die 20 Möglichkeiten auf diese Stelle oder neun Seinen Möglichkeiten,
könnte ich zwei Stellen zufällig ausgebaut,
könnte ich auf zwei Stellen die 400 mögliche Padern ausprobieren.
Das wäre eine Verbesserung, aber es räumt nicht,
weil für dieses Paar hier ihre Optimum,
Optimum ist von einer dritten Stelle abhängig.
Könnte ich drei Röster gleichzeitig enden. So, das wäre
400 mal 20. Dann habe ich schon War von 8.000 Möglichkeiten.
Das würde auch nicht funktionieren. War habe ich drei Steller her,
ist Optimum her von einer vierten Platzabhängig und Servager.
So, dieser Ansatz ist nicht hilfreich. Ich kann nicht
mit exponentiellem Wachstum kämpfen. Ich brauche eine andere Ansatz. Und dieser Ansatz ist,
ich wäre, sowieso, eine Rester in jedem Schritt betrachten,
aber manchmal würde ich für Süchsbeweigungen am Neimen Solga,
wenn der Wert schleckt er wird.
So, nicht nur Verbesserungen annehmen, ob uns so,
muss ich schlecktere Sequenzen am Neimen. Die das Trick ist,
wie kann ich Schleckterer an Schleckterer Änderungen definieren und wann,
wann werde ich dieser Schleckterer an Änderungen annehmen
Jetzt kommt die Geschickt davon, Anneeling und Soul genannter Simulatored Unnailing.
Day Day ist, oder zuerst, kennen sie deinen Begriff Anneeling?
So, das ist so ein englischer Wort,
Anneeling laut Duden auf Deutsch ist Anneeling.
Anneeling bedeutet, ich habe etwas, das sehr heiß ist
und ich kühe mein System sehr langsam.
Und der Begriff stammt aus Arbeit mit Metallen
So, Leute haben vor Hunde, hunderte Jahren gefunden,
das arbeiten sie mehr, sehr heißer Eisen,
wenn sie das Eisen schnell kühlen, in Wasser,
bekommen sie etwas sehr zenbragwick,
wenn sie das Eisen langsam kühlen lassen, bekommen sie etwas,
das Feo flexibler ist.
Und der Grund dafür ist, dass wenn man ans Stein
langsam kühlt,
gibt es
mehr Zeit
Passende Ordnungen von Molekülen zu finden.
Und diese Eddie ist jetzt dann Standard, Standard.
Hallo, der Optimierungsliteratur. A Neiling. Die Philosophie ist,
am Anfang des Verfahrens sind wir weit von einem Optimum,
eine Minimum-Energie. So, the marken größere Beweigungen und wir
nehmen,
schmeckte Energien häufiger an
Aber, und langsam wird unsere Sequenz ein bisschen besser.
Später ist unsere Sequenz ein bisschen besser,
worauf wir nahmen, immer Verbesserungen an.
Und wir nahmen Schaf Verschleckterungen nur ab uns so an.
Speicher, wir sind in der Nähe von einer Guschel-Sequenz
eine gute Lösung. So, wir ändern unsere Annahmen,
Annahme, Raigon
So, wenn Namen nicht so viele Schleckter,
Änderungen an und wir probieren nur Verbesserungen anzunehmen oder fast nur Verbesserungen anzunehmen.
Sollte der Name für das Verfahren ist A Neiling oder in
einer Optimierungskontext Simmulated a Neiling.
Connove it days at die form formalisieren.
Natürlich ist, sonst würde ich nicht fragen
Es gibt ein Formul dafür, dass sie für die Klausur
sich nicht erinnern müssen. Ich erkläre es einfach.
Für Spaß, mindestens für meinen Spaß. DJ ist,
wir haben ein Wert von unserer, von unserer Kostfunktion,
vorher und nach der Änderung der Sequenz.
Und die haben wir Energie aktuell
0 und Energy Trial, Energie von unserer vorgeschlagenen Zustand.
Und wir haben einen Energieunterschied, Säudow-Energie oder Score.
Und das ist da einfach, I drio,
minus i aktuell. Wenn unseres System sich verbessert,
hart, wenn unsere vorgeschlagene Amenosäure eine gute Adei war,
dann ist der Ai weniger aus No
Unseres ist dein Herzig verbessert und wir nahmen die Versuchsbeweigung an.
Das ist einfach. Viel dein V, das unseres Systems hat
sich verschleckert. Mussen wir einer Entscheidung treffen? Wollen wir
diese Verschleckerung annehmen oder ableinen? Was für ein Markanist,
wir nutzen einen Exponentialer Funktion von die Energieänderung durch Temperatur
Mal Boardsmans Constant, das habe ich nicht geschrieben.
Und was sie sein vielleicht ist, haben wir eine sehr,
sehr kleiner Energieveränderung. So die Dalta Eye ist ein Tick positive.
Das bedeutet, wir haben ein Eye hoch minus ein sehr
kleiner Saal,
ist fast eins
I hoch null ist eins. I hope minus ein bisschen
ist fast eins. So ist unsere Energieänderung sehr klein und positiv,
gibt es noch eine höhere Wahrscheinlichkeit, dass wir diese Beweigung annehmen.
So, wir brauchen meine Hände noch mal.
Ist unser System ein bisschen verschlettert? Die Energie ist
ein bisschen oben gegangen
Ist es trotz deinem Lightwing, trotz deinem wahrscheinlich,
dass wir in dieser Änderung annehmen.
Haben wir unseres Systems wirklich kaputt gemacht? Wir haben eine
Menussäure ausgetauscht, die Energie ist Monster, positive geworden.
Das bedeutet, wir haben eine Wahrscheinlichkeit von A Hogue minus
eine riesige Zahl, das ist eine Wert,
fast gorgnu
Ja, also, eine hochminus eine Million ist fast null.
So, die Wahrscheinlichkeit, dass wir eine Schleckweglich schleckter Änderung annahmen,
ist fast null. So, um es zusammenzufassen,
wir werden ab und zu kleiner Verschleckterungen annahmen.
Wir nehmen immer Verbesserungen an, auf diese Zahl her.
Und fast nie nehmen wir wirklich Verschleckerungen an.
Aber es gibt noch einen Trick. Innerhalb dieser exponentiellen Tal,
und ich habe nicht About Smiths Constant hergeschrien.
Innerhalb dieser exponentiellen Tal gibt es Temperatur. Stellen Sie sich vor,
dass ich habe eine größere, positive Zahl hier, so ein höhertemperatur.
Das bedeutet, dass diese Brücktal nah am No ist.
Ja, so clein ass. Und das bedeutet, dass
unsere Wahrscheinlichkeiten sind immer höher. So, mir rein höher
Temperatur ist das wahrscheinlicher, dass ich einer schlecktere Beweigung annahmen.
Im Vergleich stellen Sie sich Fotos, ich habe ein kleiner positive Zahl hier.
So, statt 1000.000 habe ich 0,00,001. Das bedeutet, die Wahrscheinlichkeit
einer verschleckterung anzunahmen, ist sehr klein. Das Mittelergebnis ist,
oder das ganze, ganze Verwarnen ist,
wir fangen mit einer höheren Temperatur an,
und dann nehmen wir viele Beweigungen an,
langsam tun wir unseres Systems, so sehr langsam,
machen wir ein Neiling.
Und so, am Anfang nehmen wir,
machen wir größere Beweigungen, nehmen wir Fehlerverschleckerungen an,
am Ende machen wir fast nur Verbesserungen.
Und das ist das Geheimnis von Simulatored Neiling
Er ist die Begriffe, Monty Carl ist
das Verfahren mit Wahrscheinlichkeiten, aufgrund dieser exponentiellen Funktion.
Und das ist, das ist Boltsman-Beseelter Monty Carlor.
Simulatored a neiling, but says it of deeculing it eye.
So monty Carlor ist ein Teil von Simulator and Neiling
Ist Monty Carl, so multical aligne.
Ist es the terministisch? Nein. Weil es gibt Wahrscheinlichkeiten
. Und das bedeutet, das liest, leisen sie,
die literatur und die Schleiser an das Glarked Piper.
Und wir schreiben Programme ohne Feiern,
werden sie und ich unterschiedlicher Antworte bekommen
Bausgeborenen Wahrscheinlichkeit von der Annehmung, Annahme von Beweigungen.
Zum Monty Carl ist nicht The Terministisch.
The Terministisch bist du von Anfang an bestimmt. Finden wir
in Probleme wie Sequenz-Opt-Melung, finden wir eine optimale Lösung.
In interessante Probleme finden wir
fast nie
Das Optimum. Wir finden hoffentlich eine gute Lösung.
Aber das Sokram ist einfach zu groß. In prinzipiell
hat man unnendlicher Regnerzeit. Würde man das Optimum finden.
Aber das mag man nicht in Praxis. Ist multikalisch schwierig
zu programmieren? Nein, es ist Total-Kinderliked. Es gibt
keine Ausreiter für Bonus mit multikaler Implementationen. Solgar mit Simulator
and Neiling rund um, ist es sehr einfach zu programmieren.
So, es ist sehr populär. Es gibt noch ein Problem.
So, wir haben eine Methode, das in der Literatur side.
So, Simulator Neiling ist in der Literatur side, dein 80er, weit verbreitet.
Aber es gibt wirklich ein Fundamentales-Problem in diesem Kontext.
Das Südgram für Sequenzen ist einfach zu groß. Mattmann,
so realistische Zahlen, Mattmann, ein Millionen oder ein 100 Millionen Versuchsbeweigungen,
haben sie, dass dein kleinsten Brooktal,
der möglichen Sequenzen ausprobiert.
So, das ist ein schreckliches Problem bei Sequenzoptimierung
Ist aus hoffnungslos. Nein. Was haben Sie in 97 Glatt?
Rechnen waren sehr kleiner und langsamer. In 97. Was könnte man
machen, um das Sügrahmen von möglicher Sequenzen zu verkleinen?
Es gibt ein nutzlicher Trick. Wie kann man
das Sokram kleiner marken
Und es ist im Prinzip ganz einfach. Es ist nicht
einfach zu programmieren. Hier is time protein und schauen Sie
auf die grüne Brache her und her. Diese Brache auf
jede Stelle haben wir im Prinzip 20 mal 20 mal 20 Möglichkeiten.
Aber wir haben diese Target-Struktur und wir wissen von Anfang an,
dass er auf diese Stelle und diese Störer und Deser und Deser,
wir wollen nur hydrofillischer Rester.
Wir wollen nur Rester erlauben, die mit unserer Lösungsmittel befreundet sind.
Und sagen wir, dass wir haben, dass wir Elf
hydrofillischer Arschen von Resten haben, als Beispiel realistisches Beispiel.
Das bedeutet, statt 20 Mord 20 Mord 20 haben wir Elf, Elf, Elf.
Und in der Netter Desperate Chains, empödisch geseien,
seien wir nie, fast nie, wirklich hard offillische Rester.
In der Mitte eines Predatins fast Auerreste sind hydrophobisch. Wir können sagen,
in der Mitte eines Predatins erlauben wir,
so für ein auf einer aupharisch mischt reiner eupharisch,
auf diese Stelle her, erlauben wir nur,
our nay new easely saying, loyd saying, maternay,
final our name, violine,
zum Beispiel.
Und das bedeutet auf diese Stelle, haben wir sechs mal
sechs mal sechs Möglichkeiten.
Und das ist eine Actor-Verbesserung
Die Adiya auf deinem vorigen Folien war,
können wir mir ein bisschen chemischer Kenntnisse, das Sökraum begrenzen.
Und das ist ein vernünftigen Schritt. Jetzt kommt ein allgemeiner Methoda für diese,
für ein Discgreiter nicht Optimierung, aber Begrenzung der Möglichkeit Carsion.
Auch für eine Stelle. Und es heißt, die Dead End Limination
Methode Und es ist ein Beispiel auch von eurem Prüning-Algorithmus,
oder wenn sie bevorzugen, ein wegschneidender Algorithmus.
Und es ist lang und kompliziert. Dieses folgen ihm da,
5 Millionen. Was für Marken ist, wir fangen mit
Steuer 1 in unserer Prochain. So, in Terminals.
Auf dieser Stelle gibt es 20 mögliche Karten. So,
ich kann Typ A come our none girls same,
trip to fan und
so weiter sein
Sonstig mobility carsion. Jetzt fange ich an,
ich probiere meine erste Armenu-Säure-Arsch auf Stelle 1,
so ich probiere ein Alan Aine aus.
Auf Steuer 1. Und für ein typischer Sterre in einer Pretaner
gibt es vielleicht ein hober Dutzend-Nachbarn.
Ein harbbedutzend, eng benachbarter Rester in der Struktur
Und ich sage, für Alanaine war es auf Stelle eins
, ist Besucher die benachbarte Stelle nacheinander.
So, ich besuche diese Stelle her und ich frage Völker,
Armaine und Säureart, passt am besten zu einem Alanaine-Aufsteuerarzt.
Don Gai ist zum zweiten benackbare Stelle und ich frage Völker,
Armaino Säureart, passt am besten zu einem Alanaine auf Stelle eins.
Und ich besuche die benackbare Stelle nacheinander. Und am Ende
habe ich dann die bestmöglichste corsi energie für rein ownane
auf steller 1 ja das da oder eine wahre.
Wir sind weit von fertig. Anna wow, come ash die schlimmste,
möglichster Wert für ein ownanee auf steller 1 finden.
So wie ich besuche den Nachbarn nacheinander und dann habe ich für steller 1
die beste und möglichste Version Für Jesu Armeen und Säureart.
Dann gehe ich zum zweiten Armenel Säureart. The life saying
for life. Und ich finde, die bestmöglichste, bestmöglichste Score.
Und schmäh, schlimmster wäre nördlich für ein Gloodsein auf dieser Stelle.
Und dann finde ich die beste und schlimmste Führung,
Tripte-Fan und Systane und mit Theoneen und Serbator.
So am Ende habe ich,
und das ist nur für Staue 1 bis jetzt,
habe ich die zwanzige Mähnesäure,
die Bestwerter und die schlimmst
nördlichste Werter
Dann kann Ash für diese Störer einer Schläufer über die zwanzige Mähne
Säurenarten. Danach haben noch eine Schleife für die 9-Sign-Alternativen.
Und jetzt ist das Geheimnis, der Can. Wenn der Schlimmste
möglichster Wert für bei negativer aus das beste möglichste Art.
Für Amenosäurer A ist, dann ist Amenosäurer Art.
A. Nicht möglich auf diese Stelle. So,
auf diese Stelle die schlimmste möglichste Wert für einen Tripte Fun
ist Solgar besser als die bestmöglichst Möglichkeit für ein Asportager.
Dann weiß ich, dass Asportater auf diese Störer überhaupt nicht
möglich ist. Und das wäre ein Dead End,
die wir, die wir illminieren, eliminieren kann.
Und dann habe ich ein paar Amenosäuren auf Steller 1 entfernt.
Dann gehe ich zurück zum Anfang und ich mag an die,
das ganze Verfahrung 9, für Steller 2. So,
es doubt einer Eiwincard, aber es ist eine relative Eiwikad,
es ist, es ist machbar im Vergleich zu einem größer Sucker in dieser Sequenzraum.
So, am Ende des Verfahrens habe ich auf jeder Steller
hoffentlich viel Arater Phonomenosäuren
wirklich entfernt
Es war scheinbar funktionierend, diese Methode so good,
dass mich ein moderner Kraftfeld, einen realistischen Fall,
findet man ab und zu nur einer passenden Mähnesäureart auf ein paar Stellen.
Und so, das ist noch eine Active-Verbesserung. Sogar wenn es nicht
so gut funktioniert, hat man das Sukraum beeindruckend verkleinert.
Und dann kann man Monty Carlos Simulatored Neilly machen,
innerhalb dieser Fact-Clinages Sukraum
Letzter technischer Punkt in Days a video data ist,
wie kann man Seitenketten betrachten?
Es ist, die Antwort ist nicht kompliziert. Sondern wir haben,
wir wollen, wir dürfen solchen Cachen-Konfirmationen nicht ignorieren.
Sie haben ein starkes Impact auf Wolke,
Amenosäuren auf Wolkestellen passen
Und wir haben ein eigentliches Problem als by project modelliert.
Wir brauchen, aber wir brauchen eine Pseudo-Menergie für eine Sachenkehrer.
Aber wir wissen nicht, wo dir Tormen sind.
Wir haben keine Kohordinagen für die unterschiedlichen möglichen Kohordinagen.
Was man macht, ist, man nutzt,
wie in der vorderen Vorweisung, wir nutzen ein Router Meer.
Bibliotake. The liked one vereinfakte Version für liked,
betakted man nur ein Seitenkettenwinkel.
Das wäre Key 1. Aber das hat eine interessante Folge
Für die Größe des Problems. Am Anfang hatten wir ein
Problem, das fundamental 20 mal 20 mal 20 war.
Haben wir drei mögliche rote Meere pro Steller? Haben wir
20 mau 3 Möglichkeiten, per Steller in der Sequenz?
Vergessen Sie die Details, es war mein Meine Logik war
ein Ding, meinte Thaos waren nicht so genau.
Ich weiß wohl, das ist keine Möglichkeiten,
just da für Glütze oder Ellen Lane gibt.
Aber die Idee ist, Mann betockt das,
unterschiedlicher roter Meerer, als ob sie unterschiedlicher Möglichkeiten,
unterschiedlicher Armeene, Säure sind.
Für Eira Stauer.
Das macht das SUG-Problem schlemmer
Aber regnerisch gesellen. Programmierweise gesellen ist es kein Problem.
Für es passt natürlich in deine Verfahrungen, die ich benannt haben oder beschrieben habe.
Zum Beispiel bei Monty Color probieren wir nicht nur ein Armeneu-Säure,
aber ein neue Armeneu-Säure-Reutemeer aus. Oder bei dieser Prüning in dieser Prüning-Methode,
die Dead-End-Limenalimation-Methode Finden wir nicht Woker, Armeene, Säure,
Arter, ausgeschlossen, ausgeschlossen werden können,
finden wir Woker,
Roter Meerer von Armenolsäuren,
ausgeschlossen werden können