艾宾浩斯遗忘曲线函数

Ebbinghaus的出版物还包括一个近似他遗忘曲线的方程：
$$b=\frac{100k}{(\log (t){)}^c+k}$$
b表示以百分比表示的“储蓄”，以t表示时间，以分钟为单位，从学习结束前一分钟开始计数。常数c和k分别为1.25和1.84。节省被定义为第二次学习试验因进行第一次学习而节省的相对时间。节省100%将表明，从第一次审判开始，所有物品仍然已知。节省75%意味着重新学习错过的项目需要25%，只要是最初的学习会话（学习所有项目）。因此，“储蓄”类似于保留率。

此后，人们提出了许多方程来近似遗忘，也许最简单的是该方程描述的指数曲线。
$$R=e^{-\frac{t}{S}}$$
R是可检索性（衡量从内存中检索一段信息有多容易），S是内存的稳定性（确定速度有多快，R在没有培训、测试或其他召回的情况下，随着时间的推移而下降），t是时间。像这样的简单方程被认为不适合可用的数据。

总结

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