人々が抽象化できるように......。行列のセルへの充填（現実に近い呼び出し、例えばvoid inpMatr(double &Matrica[], int Rows, int Cols, double Value) など）と行列のファイルへの行単位の書き込み（例えばint writeMatr(double &Matrica[], int Rows, int Cols, int handle) など）です．
真実に非常に近い。12年ほど前、私は、解がランダム過程であるパラメトリック非線形拡散式を作り上げました（thunk up :)。この拡散式の重要なパラメータの1つは、まさに値動きの「メンタル」成分でした（当時は株について考えていました。）一方、基本的な考え方は、「システムの運動の素変化は、加えた作用、この作用の時間に比例し、システムの慣性に反比例する」という、どちらかといえば機械論的なものであった。ここには合成があったんですね。
伝えたいのは、"2次元の配列や行列を転置させるのか？"ということです。
信じられないかもしれませんが、4要素の1次元配列は、1x4、4x1、あるいは2x2の行列になることがあるのです。
人々が抽象化できるように......。行列のセルへの充填（現実に近い呼び出し、例えばvoid inpMatr(double &Matrica[], int Rows, int Cols, double Value) など）と行列のファイルへの行単位の書き込み（例えばint writeMatr(double &Matrica[], int Rows, int Cols, int handle) など）です．
さもなければ"同じ材料から"・・・。:(
1次元の配列を2倍、3倍...5倍にすることの何が問題なのでしょうか？
C言語でポインターを扱う場合、この問題は発生しない。MQLでも同じように。
1次元の配列を2倍、3倍...5倍にすることの何が問題なのでしょうか？
C言語でポインターを扱う場合、この問題は発生しない。MQLでも同じように。
5次元のものでは絶対にダメです...。:)
5次元は絶対に作れない...。:)
a*5+b*4+c*3+d*2+e ?
1次元の配列を2倍、3倍...5倍にすることの何が問題なのでしょうか？
ちなみにやり方のリンクは こちらです。最後の投稿alexjou さん、ありがとうございます。
ちなみにやり方のリンクは こちらです。最後の投稿alexjouさん、ありがとうございます。
Talexに 感謝します:)
自然界で起こる様々な現象を記述するために、ランダムフロー理論の装置を応用する考えは古くからあり、この分野の最も基本的な研究は、Bolshakov I.A. による「ノイズからのシグナルフロー抽出の統計的問題」であると思われる。-M：ソビエトラジオ、1969年。
.........
数式がよく見えないので、wordpressで添付します.........................。
市場を物理的なプロセス、例えば拡散のようなプロセスとして捉えているのですね。そして、相場は最終的には精神的なものであることが多いのです。
というのも、人が作るものだから、その人の感情で決まる。結局のところ、一見無条件に（経済的なプロセスのことです）、強い
例えば、米国経済の悪材料を背景としたドル高の動き。
それは、大衆意識の心理が研究されていないから、市場がとらえどころがないのだろう。 結局のところ、ある人の精神状態が
は、周囲の人の精神状態に影響を与えます。 しかし、100万人以上の集団の精神状態は、どのような影響を及ぼすのでしょうか。
足し算」「掛け算」の心的エネルギーというものがあることがわかったのです。
"増幅"、"弱化"、"拡散 "を、独自の未知の法則で行っている。 そのためか、市場をモデル化するすべての試みは、通常の物理的な
物理的な方法では、良い結果は得られません。 どうやらここには、私たちがまだ理解できていない、もうひとつの非物質的な世界があるようだ。
私の意見では、もし何か動く相場パターンが出てくるとすれば、それはとてもとても早い時期になると思います。
これに対して、V.T.E.は、その欠点はよく知られているが、大衆意識を市場の主要な原動力とすることを宣言している。
これは一種の叙情的な余談です。
ちなみに、フランは第一ターゲットの1.1875にほぼ到達しています（ターゲットは発表済み-1.1900）。
1.2100のターゲットも達成されるため、注意深く見てください。
結局のところ、ある人の精神状態が
は、周囲の人の精神状態に影響を与えます。 しかし、100万人以上の集団の精神状態は、どのような影響を及ぼすのでしょうか。
足し算」「掛け算」の心的エネルギーというものがあることがわかったのです。
"増幅"、"減衰"、"伝播 "される、独自の未知の法則によって。
以前、エネルギーの話をしたような気がするのですが...。
意思決定における思考の慣性（＋Ping速度＋プロセッサ速度）
もしすべての人が同時に同じ決断を下すなら、すべてのグラフは常に長方形になる。
せいぜいコンパレータのようなプロセス（ベアまたはブルが降伏したとき）、すなわちパルスが長方形に近いものを観察することができる程度である。
しかし、レーダーなどのマイクロ波機器でも、フロントは90度ではなく、振動があります
というわけで、ある人は法則を知り、ある人は法則を知る。
ちなみに、魔女は火あぶりにされました。
トピックを全部読む（4時間かかった）。一言、二言よろしいでしょうか。
1.カルマンフィルタは、ネット上で既製品が販売されています。例えば、OpenCVライブラリ（Cで書かれています）には、1つあります。簡単にDLLを作って、スクリプトから呼び出すことができます。それに応じて、スクリプトの場合よりも速度が速くなります。
2.行列は通常、1次元の配列として行単位（C/C++の場合）または列単位（Fortanの場合）で格納されます。スクリプトで同じことをするのを妨げるものは何もありません。すべては、すでに何世代ものプログラマーによってテストされているのです。
3.カルマンフィルタは、線形動的運動モデルに対して使用される。線形フィルタの セットは、非線形プロセス（価格変動）を十分に正確に近似することができない。非線形モデルを使うという発想はなかったのでしょうか？コンピュータビジョンでは、昔から使われています。例えば、パーティクルフィルタ。パーティクルフィルタ＋ミーンシフトをベースにしたアルゴリズムを開発する研究がある。結果は、かなりまともです。このテーマについて、何かアイデアはありますか？資料は英語版のみです。実は、私も記事をシェアしたり、プログラムを書いたりすることができるんです。
このような演出に興味はありますか？
真実に非常に近い。12年ほど前、私は、解がランダム過程であるパラメトリック非線形拡散式を作り上げました（thunk up :)。この拡散式の重要なパラメータの1つは、まさに値動きの「メンタル」成分でした（当時は株について考えていました。）一方、基本的な考え方は、「システムの運動の素変化は、加えた作用、この作用の時間に比例し、システムの慣性に反比例する」という、どちらかといえば機械論的なものであった。ここには合成があったんですね。
当時は、ラグランジュ関数のようなメカニズム的な一般化が可能な場合もあり、興味深い予備的な結果を得たと思っていました。しかし、たまたま、その後7年間、市場のことは一切考えていなかったのですが、5年ほど前に偶然にも思い出したのです。そして、この「メタモデル」を実用化するための試みに発展させるべきだという思いが強くなってきたのです。でも、手間がかかるから、そう簡単には......。