比如说伊朗总统的直升机飞进大雾了，美帝怎么确定它的位置进行打击？

数学吧的解答：卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法
利用OpenCV等计算机视觉库，计算机视觉技术视觉追踪
卡尔曼滤波算法典型实例，可以从一组有限的对物体位置包含噪声的观察序列中预测物体的坐标位置及速度。
如果人的移动过程是完全随机的，可以使用概率论中的随机行走模型描述，人每一步向四周移动的概率相同，可以用马尔可夫过程来建模。

目测和e有关

再往里制造小盒子 压缩空间

变魔术那样，往密闭的空间横插刀 因为上限是有限的

卡尔曼（Rudolf Emil Kalman，1930年5月19日—2016年7月2日），全名鲁道夫·埃米尔·卡尔曼，出生于匈牙利布达佩斯，数学家，法国科学院外籍院士，美国国家工程院院士，美国艺术与科学院院士，美国国家科学院院士，俄罗斯科学院外籍院士，生前是苏黎世联邦理工学院名誉教授。 [2]卡尔曼于1953年获得麻省理工学院学士学位；1954年获得麻省理工学院硕士学位；1957年获得哥伦比亚大学博士学位；1958年—1964年在巴尔的摩高等研究所（RIAS）担任研究数学家；1964年—1971年任职于斯坦福大学；1971年—1992年任佛罗里达大学数学系统理论中心主任；1973年—1997年任苏黎世联邦理工学院数学系统理论中心主任；1997年从苏黎世联邦理工学院退休；2016年7月2日在美国佛罗里达州盖恩斯维尔逝世。 [5]卡尔曼最重要的发明是卡尔曼滤波算法，晚年最感兴趣的研究题目之一是对无源电路网络（含电阻、电感及电容）的综合。
1958年—1959年间，卡尔曼和理查德·布什（Richard S. Bucy）在前人（主要是维纳、香农、柯尔莫哥洛夫等）工作的基础上，把频域上的滤波理论和技术搬到了时域，在系统状态空间里对滤波问题进行处理。首先是理查德·布什指出，在有限维状态空间条件下，用于推导维纳滤波的维纳-霍普夫方程等价于一个黎卡提方程。然后卡尔曼和布什进一步发现，他们想要极小化的系统状态向量线性估计的那个方差矩阵正好满足这个黎卡提方程，这一步导致了后来发展出的卡尔曼—布什滤波器（Kalman-Bucy Filter）。卡尔曼1954年在麻省理工学院完成的硕士论文是关于离散时间线性动力系统的研究，因此他把卡尔曼—布什滤波器进行离散化，并得到了一套完整的递推公式，即卡尔曼滤波器（Kalman Filter）。卡尔曼滤波的主要优点是把维纳滤波的最优估计理论发展成可以实时递推计算的程式，因而让最优估计数学理论真正派上了用场。 [7]卡尔曼卡尔曼晚年最感兴趣的研究题目之一是对无源电路网络（含电阻、电感及电容）的综合，认为网络综合和抽象代数的结合可以完善一般系统理论从而推动诸如原子系统（含电子、质子及中子）等三元组件问题的研究。

四，四叉树算法?(数学渣只能靠蒙)

什么鬼

给你手机发个电话，听铃声的位置

先通个220V的电，限制自由度，就可以求你身体每一寸的XYZ值了

已知直升机的飞行路线，又有局部干预天气的技术能力（小范围局部人造雾不少什么高度技术），又不缺钱，那个地方又不缺极端分子，再加上目标国家上上下下都被渗透成筛了，那为什么不通过内部进行破坏再伪造成天气原因失事呢

给两个无关的模型

Q：“将一个数分成若干等份，要使各等份乘积最大，怎么分？”
A：分（n/e）份
比如把100平均分成若干份，使每份的乘积尽可能大。把这个题意分析一下，就是求两个数a和b，使=100，求a的b次方的最大值。这里a可以为任意有理数，b必须为整数。此时，便要用到自然常数使a尽量接近e。则b应为100/e≈36.788份，但由于份数要为整数，所以取近似值37份。这样，每份为100/37，所以a的b次方的最大值约为“9474061716781832.652”。如分成35或38份，乘积都小于这个数。

假设有N个候补恋人（或相亲对象），轮流对她（他）们 进行面试。刚开始抱着见个面的心态拒绝掉最初的（m-1）人，然后从第m个人开始认真挑选，只要下一个碰到的人比前面的好，就确定选ta。那么，问题是从第几个人开始认真挑选，才能选到自己最中意的人呢？关于这个问题，我们不去解释其复杂的计算过程了，直接上答案：用候补人数除以自然常数即m=N/e≈0.369*N。第m个人成功的概率也可用自然常数表示，即1/e。