）
說實話，筆者並不熟悉matlab的相關操作，matlab是乙個商用的數學建模分析**軟體，同時也是一門程式語言。但是求解這個最優化問題，我們完全可以用到我們在課堂上學到的python知識.
程式在anaconda帶的dupyter notebook中執行
def optimize(min_k,p):
em_list =
k_list =
for k in range(min_k,min_k**2,1):
em = 1 - k*(1-p)**k + k
min_value = min(em_list)
index = em_list.index(min_value)
best_k = k_list[index]
answer = [min_value, best_k]
return answer
optimize(10,0.0001)
[1.0099955011997892, 10]那我們接下來繼續探索下去，找一找
minimum value of emresponding to the variation of p 的規律
result_list =
p = 0.0001
while p <= 0.001:
p += 0.0001
for i in range(0,9):
print(result_list[i])
[1.0099955011997892, 10]看起來，隨著單個事件的概率上公升（在該例中是[1.0199820095966388, 10]
[1.0299595323829926, 10]
[1.0399280767462624, 10]
[1.0498876498688219, 10]
[1.059838258928039, 10]
[1.0697799110962176, 10]
[1.0797126135406678, 10]
[1.0896363734236783, 10]
群體發病概率），需要的分組檢測次數 to identify the illness 會略有增加。其實在這個例子中都是 2 次。
好了，以上就是今天的分享~
謝謝您的閱讀！
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