我可以使用什么数学模型，以及如何在c++/c#

我想编写一个函数，该函数最多可获得六个参数和一个输入值数组，并根据以下条件将输入值映射到输出：

我们知道输入值的最小值和最大值

输出最小值和最大值应该是一个常量（比如-10100）

基于参数，它将小的输入值放大到比接近inputmax的输入值更大的程度

映射后，输出最小值和最大值应为常量

我想我需要某种对数放大。但我不知道如何定义它，使其符合上述条件

我可以用什么数学公式来计算

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我需要在C++和C语言中实现它。如果我知道如何在其中一个中实现它，我可以将它转换为另一个

我真的不明白问题出在哪里；我错过什么了吗？ 您所说的似乎需要一个简单的组件操作，形式如下：

forall x in range
    out[x] = ((in[x]-in_min)/(in_max-in_min))^gamma * (out_max-out_min)+out_min

其中，

gamma

是一个常数，如果希望将低值放大到大于高值，则可能小于1。把它想象成“伽马校正”

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然而，我看不出你的“6个参数”是如何发挥作用的？

我真的不明白问题出在哪里；我错过什么了吗？ 您所说的似乎需要一个简单的组件操作，形式如下：

forall x in range
    out[x] = ((in[x]-in_min)/(in_max-in_min))^gamma * (out_max-out_min)+out_min

其中，

gamma

是一个常数，如果希望将低值放大到大于高值，则可能小于1。把它想象成“伽马校正”

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然而，我看不出你的“6个参数”是如何发挥作用的？

对于神经网络（前馈？）来说，听起来是一项有趣的工作@奥斯汀恩利这里没有什么是一个NN可以学到的！它的输出是一个输入映射，映射数学与输入无关，所以我看不到神经网络在这里的任何用途。对不起，那不是个好主意。听起来像是神经网络（前馈？）的一个有趣的工作@奥斯汀恩利这里没有什么是一个NN可以学到的！它的输出是输入的映射，映射数学与输入无关，因此我看不到NN在这里的任何用途。对不起，这是一个坏主意。这是我正在寻找的答案类型。我需要了解gamma是如何改变映射的，以及如何定义另一个模型来获取多个参数并生成更适合我的任务的传输线。我的目标是绘制图像像素图，当亮度相同时，使较暗区域变亮。可视化

gamma

的最佳方法是将其视为gamma校正。您可以阅读有关gamma校正的内容，谢谢。这就是我想要的，这就是我想要的答案。我需要了解gamma是如何改变映射的，以及如何定义另一个模型来获取多个参数并生成更适合我的任务的传输线。我的目标是绘制图像像素图，当亮度相同时，使较暗区域变亮。可视化

gamma

的最佳方法是将其视为gamma校正。您可以阅读有关gamma校正的内容，谢谢。这就是我要找的。