Discussion de l'article "Matrices et vecteurs en MQL5"

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Un nouvel article Matrices et vecteurs en MQL5 a été publié :

En utilisant les types de données spéciaux "matrix" et "vector", il est possible de créer un code très proche de la notation mathématique. Avec ces méthodes, vous pouvez éviter de créer des boucles imbriquées ou de faire attention à l'indexation correcte des tableaux dans les calculs. Par conséquent, l'utilisation des méthodes matricielles et des méthodes vectorielles augmente la fiabilité et la rapidité du développement de programmes complexes.

Les collections de données ordonnées, dans lesquelles tous les éléments ont le même type, sont généralement gérées avec des tableaux, dans lesquels chaque élément est accessible par son index. Les tableaux sont largement utilisés dans la résolution de divers problèmes d'algèbre linéaire, dans les tâches de modélisation mathématique ou dans l'apprentissage automatique. D'une manière générale, la solution de ces problèmes repose sur des opérations mathématiques utilisant des matrices et des vecteurs, grâce auxquelles des transformations très complexes peuvent être écrites de manière compacte sous la forme de formules simples. La programmation de ce genre d’opérations nécessite de bonnes connaissances en mathématiques ainsi que la capacité d'écrire des boucles imbriquées complexes. Le débogage et la correction des bugs dans ce genre de programmes peuvent être assez difficiles. 

En utilisant les types de données spéciaux ’matrix’ et ’vector’, il est possible de créer un code très proche de la notation mathématique tout en évitant de devoir créer des boucles imbriquées ou de tenir compte de l'indexation correcte des tableaux dans les calculs. Dans cet article, nous verrons comment créer, initialiser et utiliser les objets matrix et vector avec MQL5.

Auteur : MetaQuotes