爬山法 (Hill- climbing)搜索的算法，它是一个向值增加的方向持续移动的简单循环过程——也就是，登高。是一种最简单的启发式搜索算法, 它将最陡上升方向作为搜索方向, 因此能够以最快的速度爬到山顶。它将会到达一个“峰顶”时终止，相邻状态中没有比它更高的值。这种算法不维护搜索树，因此当前节点的数据结构只需记录当前的状态和它的目标函数值。爬山法不会前瞻与当前状态不直接相邻的那些状态的值，就像健忘的人攀登珠穆朗玛峰一样。

颜色提起器 山顶树 网络导航 CSS代码 生成 附颜色提取器

我们建议一种新的山顶膨胀形式，它是从初始条件出发，以宇宙模型的微规范密度矩阵的形式存在的，该模型具有大量与引力共形耦合的量子场。 充气的初始条件是由宇宙学的瞬变所建立的，这些瞬变描述了在充气子电位最大值附近的下势垒振荡。 在欧几里得时间中的慢摇机制下，两个耦合振荡器的近似值获得了充气子场和宇宙学比例因子的这些周期性振荡。 这种状态的特征是比例因子在缓慢变化的充气背景下快速振荡，从而保证了下一个充气阶段的慢滚动参数ϵ和η较小。 在非最小希格斯膨胀模型和R2重力下，通过对树级渐近平移不变势的对数环校