Interpolation, approximation et autres (paquet alglib) - page 7
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C'est mon URM qui s'en charge le mieuxhttps://www.mql5.com/ru/articles/250.
lu en diagonale, je n'ai pas vu de mots similaires. C'est plutôt https://www.mql5.com/ru/articles/412
mais je ne peux pas le faire sortir.
Mon URMhttps://www.mql5.com/ru/articles/250 serait le mieux placé pour cela, bien que je ne sois pas favorable aux réseaux neuronaux.
Ce n'est pas un fait. Personne n'a encore compris quel est le problème et vous avez déjà une solution.
Ce n'est pas un fait. Personne n'a encore compris quel est le problème, et vous avez déjà une solution.
Oui, tout le monde l'a compris, mais ils ne savent pas comment faire.
Transformation aléatoire des caractéristiques d'un réseau neuronal, sous la forme d'une fonction de sortie, afin de pouvoir y substituer de nouvelles données.
Tout le monde l'a compris, mais ils ne savent pas comment faire.
une transformation aléatoire des caractéristiques pour le réseau neuronal, en tant que fonction de sortie, de sorte que de nouvelles données puissent être substituées.
Mm-hmm. Tout le monde comprend, mais ne peut pas dire.
Vous ne semblez pas avoir pratiquement résolu le problème de l'interpolation, n'est-ce pas ? Oui ? En interpolation, on ne parle pas de simplifier une fonction. Le but de l'interpolation n'est pas de simplifier. Quelqu'un a regroupé l'interpolation et l'approximation sous un même titre dans un manuel et voilà...
Pourquoi spécifier le domaine d'une fonction qui est déjà définie de moins l'infini à plus l'infini ?
Comme les gourous des mathématiques écrivent des manuels - une décharge de tout en un seul chapitre, alors sur ces manuels, les maîtres de conférence donnent des cours et la même décharge va dans la tête des étudiants, dont certains deviennent plus tard des enseignants et le cycle se referme. Puis certains d'entre eux, au lieu d'expliquer le sens des définitions établies, en introduisent de nouvelles... au lieu d'une fonction, d'un mappage, et puis c'est fini. Certains se chargent de toute cette terminologie et pensent qu'ils sont devenus des mathématiciens... une sorte de maladie du gauchisme dans le communisme.
Un travail pratique, où je devais à la fois définir des nœuds d'interpolation ( zone de définition de la fonction) et simplifier une fonction définie par une formule explicite : afficher tout ou partie d'une ellipse avec des axes inclinés. Le pilote egavga.bgi n'avait pas de commandes pour dessiner une ellipse avec des axes inclinés sur l'écran. J'ai dû remplacer la courbe par des morceaux de cercles, qui sortaient déjà à une vitesse normale. Je pense que dans les outils modernes de sortie d'écran, cela est déjà plus facile, du point de vue matériel. Mais à l'époque... ...j'ai dû faire beaucoup de torsion. Et la méthode connue en géométrie descriptive consistant à remplacer l'ellipse par un ovale de 4 morceaux de cercles donnait une image trop grossière, nous avons fait 8 morceaux.
Et vos idées "originales" sur les étudiants et les docents trouvent une meilleure réponse que moi dans le texte cité dans le livre de Raymond M. Smallian "What's the name of this book ?":
Entre les frontières atteintes par les mathématiques modernes et les cours de mathématiques traditionnellement "établis", il existe un fossé qui a été décrit de manière imagée par le remarquable représentant de cette science, le pédagogue et vulgarisateur Hugo Steingauz : "En mathématiques, incomparablement plus clairement que dans les autres disciplines, on sent combien la marche de l'humanité est étirée". Il y a ceux de nos contemporains dont la connaissance des mathématiques remonte à une époque plus ancienne que les pyramides égyptiennes, et ils sont la grande majorité. Les connaissances mathématiques d'une petite partie de la population ont atteint le Moyen Âge, et le niveau de mathématiques du XVIIIe siècle n'atteint même pas un sur mille... Mais la distance entre ceux qui sont à l'avant-garde et la masse illimitée des voyageurs s'accroît, le cortège s'étire, et la marche devant eux s'éloigne de plus en plus. Ils sont hors de vue, peu sont connus, les histoires à leur sujet sont étonnantes. Il y a ceux qui ne croient tout simplement pas à leur existence.
P.S. L'un des fils les plus populaires de ce forum (From Theory to Practice) est consacré à la création d'un système de trading, notamment en résolvant l'équation différentielle intégrale de Fokker-Planck. Il s'agit d'un cas particulier (pour les processus markoviens) de l'équation de Kolmogorov - Chapman où nous avons affaire à des opérateurs linéaires représentant des fonctions de distribution de probabilité. Ces mappings ne sont pas du tout des fonctions, puisque les ensembles A et B contiennent des distributions et non des nombres.
Source : Wikipedia, l'encyclopédie libre.
L'équation de Kolmogorov-Chepman pour la famille à un paramètre d'opérateurs linéaires continus P(t), t>0 dans un espace vectoriel topologique, exprime une propriété de semigroupe :
P (t+s) = P(t) P(s).
Ce terme est le plus couramment utilisé dans la théorie des processus aléatoires homogènes de Markov, où P(t), t>=0 est un opérateur qui convertit la distribution de probabilité au temps initial en distribution de probabilité au temps t (P(0) = 1).
J'ai besoin d'interpoler une fonction avec des paramètres arbitraires, j'ai donc choisi les splines.
J'ai bien compris que j'obtiendrai des interpolants différents selon le nombre de points de nœud, que puis-je faire varier d'autre ?
Et la deuxième question, qu'est-ce qu'il vaut mieux choisir pour l'interpolation dans la liste, si j'ai juste besoin de construire de nombreuses interpolations différentes de la série originale (la variation est importante) ?
Si vous avez besoin de "variation", les méthodes d'interpolation exactes ne vous conviendront pas, mais seulement l'ANC et les méthodes similaires.
D'après ce que j'ai compris de vos posts ultérieurs, vous voulez utiliser une méthode d'interpolation pour résoudre le problème d'extrapolation. La seule méthode viable est la tendance, tout le reste est de la foutaise.
Vladimir, je suis désolé. Je suis juste un penseur plus lent.
Vous savez ce que je veux dire.
Pour un trader, l'extrapolation, et non l'interpolation ou l'approximation, est la plus précieuse.
Les splines ne conviennent pas à l'extrapolation.
J'ai une grande expérience et compréhension de l'approximation-extrapolation polynomiale. Moins d'expérience - Fourier.
L'extrapolation par les méthodes polynomiales et de Fourier sont de nature complètement différente. L'extrapolation de Fourier ne peut être appliquée qu'au marché plat en raison de sa nature périodique (cette ligne est une somme de sinusoïdes de fréquence, de phase et d'amplitude différentes), et elle a toujours tendance à revenir en arrière,alors que l'extrapolation polynomiale, au contraire, est bonne pour la tendance, car elle essaie toujours de "voler vers le haut" ou vers le bas en raison de sa nature graduelle.
Il est donc logique de combiner ces deux méthodes pour obtenir de bons résultats d'extrapolation.
L'approximation polynomiale présente un intérêt particulier pour les programmeurs car ce type d'approximation est très bien optimisé et peut être calculé très rapidement. J'ai réussi à sortir des cycles pour le calcul des coefficients.
Il est également important de se rappeler que tous les types d'approximation créent des lignes redessinables avec chaque nouveau point. Seul le tracé de la ligne d'approximation n'est pas redessiné.
Une approximation polynomiale n'a qu'une seule solution, contrairement à une approximation de Fourier. Cela permet de créer des diapositives uniques non redimensionnables :
Fourier ne convient pas à l'extrapolation. Il n'y a aucune raison d'extrapoler une fonction périodique : il suffit de prendre les valeurs du bord gauche - ce qui est ce que vous obtiendrez théoriquement si l'erreur d'extrapolation tend vers zéro, c'est-à-dire si vous prenez toutes les harmoniques pour le calcul, et non celles sélectionnées.
C'est pourquoi son application à un appartement donne un résultat plus plausible - la présence d'une gamme étroite de fluctuations de prix. Par conséquent, l'erreur d'extrapolation n'est pas cruciale à cet endroit (au plat).
Fourier ne convient pas à l'extrapolation. Il n'y a aucune raison d'extrapoler une fonction périodique : il suffit de prendre les valeurs du bord gauche - ce qui est ce que vous obtiendrez théoriquement si l'erreur d'extrapolation tend vers zéro, c'est-à-dire si vous prenez toutes les harmoniques pour le calcul, et non celles sélectionnées.
C'est pourquoi son application à un appartement donne un résultat plus plausible - la présence d'une gamme étroite de fluctuations de prix. Par conséquent, l'erreur d'extrapolation n'est pas cruciale à cet endroit (au plat).
Je suis désolé, je ne comprends pas ce que vous voulez dire. C'est probablement dû à ma limitation. Mais j'ai essayé.
Mais regardez et voyez cet exemple :
https://www.mql5.com/ru/forum/216298/page5#comment_6484839