MM algorithm

實做蒙特卡洛树搜索（MCTS）的平行運算框架。 支援平行運算。 2015年一月到十二月的版本，除了採用了蒙特卡洛树搜索（MCTS）外，還包括了MM algorithm（英语：MM algorithm）： 利用很多人為定義的特性進行學習。 利用progressive bias、progressive

Minimax算法（亦稱 MinMax or MM）又名极小化极大算法，是一种找出失败的最大可能性中的最小值（最小化最坏情况）的算法。 Minimax算法常用于棋类等由两方较量的游戏和程序。该算法是一个零总和算法，即一方要在可选的选项中选择将其优势最大化的选择，另一方则选择令对手优势最小化的方法。而

exchange algorithm uses an auxiliary array X[0..n-1] of size n, the parallel algorithm applies concurrently the iterations of the above serial algorithm, each

的正交「輸出」的基向量。這些向量是 M M ∗ {\displaystyle MM^{*}\,} 的特徵向量。 Σ對角線上的元素是奇異值，可視為是在輸入與輸出間進行的純量的"膨脹控制"。這些是 M M ∗ {\displaystyle MM^{*}\,} 及 M ∗ M {\displaystyle M^{*}\

的一些問題，並且找出所有可能的决策及結果（英语：upside outcomes）。有些指南會包括決策或是計算的演算法（英语：Medical algorithm），因此將臨床的決策點以及各自的行動方針和臨床決策及醫療人員的經驗整合起來。許多指南會將可用的治療方式進行歸類，協助醫療人員決定要用哪一種治療方式。