如何科学地哄女朋友?_算法

本文授权自公众号数学模型(ID:MATHmodels)

背景

很多男模友都向我述苦,女朋友经常生气,而且还是不知道因为什么,搞得很多的男生都是莫名奇妙的。但是不管是什么原因,女朋友生气了自然是要哄的。

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女人的心思真是不好猜,很多男生都会由于粗心,忽略了女朋友的感受,一不小心就惹毛了女朋友。女朋友闹脾气,自己哄女朋友费好大劲,花钱还不讨好,伤感情。如果平时多注意,将女朋友生气时哄女朋友的花销用在平时,多整点小惊喜,小礼物啥的,女朋友高兴,自己也开心,生活也就过得更好!这不,刚过完双十一和双十二,马上又圣诞、元旦和春节了,哄女朋友的机会又来了。

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问题

频繁哄女朋友的确可以较长时间让女朋友保持较好的心情,比如天天送包包,衣服,名表。但是实际生活中很多男生不具备这个条件(当然如果你是王撕葱,家里有矿就无所谓),况且太频繁“哄”习惯后,一旦“哄”的次数少了,女朋友会更容易猜疑发飙。有些人哄着哄着就把女朋友哄没了。那么问题来了,如何科学地哄女朋友:

  • 多长时间哄一次女朋友?
  • 每次哄女朋友投入多少?

模型

正如生产车间里应该经常检查各种设备的状况,以便及时发现和排除故障,保证生产顺利进行一样。男生们也应该经常“检查”女朋友的心情指数,以便及时发现和排除潜在的“发飙”,保证爱情的顺利进行。我们首先要确定:

  • 检查周期到底跟哪些量有关系,
  • 检查周期多长的时候总损失最小。

我们需要建立一个随机优化模型,根据女朋友发飙的随机规律、损失量、补救费来确定检查周期使总的损失最小。

一般说来,检查周期是时刻  的函数,我们设为 ,假设其连续,则单位时间内的检验次数 。下面给出模型的一些假设:

  1. 设女朋友发飙时刻的概率分布函数为  , 概率密度为 , 女朋友保持心情好的极限时间长为 , 即 。以大模头丰富的人生经验来看, 均值一般在 28 天左右。
  2. 女朋友发飙到我们采取措施使之重新高兴这段时间双方的损失(时间、物质、精神)与时间长短成正比,比例系数为 , 即单位时间损失。
  3. 相邻两次"检查"之间,女朋友发飙的时刻可以认为是均匀分布的,女朋友发飙持续时间可以取这个分布的均值。
  4. 每次期望补救费为 , 到时刻  为止的补救次数可以表示为 

女朋友  时刻内发飙,由假设 3 可知,发飙时刻在周期  内呈均匀分布,所以发飙持续时间为 。再由假设 2,损失为 。根据假设4,补救费用为 。于是总的成本(损失+补救费用)为

由假设 1,时间  内的总费用期望值为


上式中  是  的泛函,为了利用泛函极值的必要条件—欧拉方程计算泛函极值,令

其中  表示到  为止的补救次数,那么总费用期望值化为


上式中的  显然满足  自由,这是一段固定一端自由的泛函极值问题。利用欧拉方程可得  应满足


对上式进行积分,注意到 ,我们得到


令积分常数 ,则有


用自由端点的横截条件确定常数  可得

根据以上两式并由假设 1 的 ,立即有  。于是


根据  和  得到

由于女朋友发飙时刻具有无记忆性,一个月没发飙不代表下一分钟一定不发飙,刚发完飙也不代表未来几天就不发飙,因此比较符合指数分布。即

因此最终可得最佳补救周期为

其中 ,表示女朋友持续心情好(不发飙)的期望时间,可以看出最佳补救周期跟时刻无关。这样我们就得到了使得总的损失最小的补救周期 ,这个最佳补救周期仅由女朋友持续心情好的期望时间 ,女朋友发飙时单位时间双方损失 ,每次期望补救费  决定!

假设某男生的女朋友持续心情好的期望时间是  天。女朋友发飙时每天双方损失折合成钱为  元。如果该男生每次花  元哄女朋友(这大概是一支 Dior 口红的价格),则该男生哄女朋友的最佳周期为

也就是说,如果该男生每次花 300 块哄女朋友,最好每 9 天哄一次女朋友(差不多一个月哄三次)。接下来我们绘制每次哄女朋友的花费和最佳频率关系图像。

如何科学地哄女朋友?_算法_04每次哄女朋友的花费和最佳频率

通过图 1 曲线可知,每次花 1000 元,一月只要哄两次左右(1000 元管 15 天)。每次花 200 元,则一个月需要哄 4 次(200 元管 7 天)。

结论

  • 找一个脾气好的女孩很重要啊( 值大),最好永远不发火的那种!
  • 找个好哄(piàn)的女孩子很重要( 值小),一哄就开心的那种最好!
  • 每次期望补救费  决定。一次投的钱越多管用的时间越长,但在根号中哦!因此,要平时多哄女朋友,每次不需要投入太多钱,而不是集中在某几个时间点花大钱!

参考资料

[1]

保持爱情顺利运转的数学模型: https://www.ilovematlab.cn/thread-70293-1-1.html

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作者简介:godweiyang知乎同名华东师范大学计算机系硕士在读,方向自然语言处理与深度学习喜欢与人分享技术与知识,期待与你的进一步交流~


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