ある部分を分析しても、次の部分が予測できないようなプロセスが存在するかどうか。 - ページ 2

[Vladimir Paukas]

wmlab:
気温のグラフ。

サウナで？

[Andrey Dik]

-Aleksey-:

1.私が書いたのはその逆で、もし先験的にその系列が何らかのプロセスの表現ではないとわかっているならば、それを予測するのは非論理的であるということなのです。

2.そして、著者が求めているのは、任意の変数分布を持つGSFである。

1.プロセスとは関係ないシリーズを見る意味はあるのでしょうか？- 私たちは、仮説的なプロセスとそれに属する数値系列を研究し、予測することを話しているのです。

2.RNGは予測可能です。前の区間を知っていれば、次の区間の終わりをある精度で予測することができます（数字は同じ値の近くに長くとどまることはできません。そうでなければ、それはもうNF系列ではなくなります）。

[Dmitry Fedoseev]

-Aleksey-:
その逆で、ある系列があるプロセスの表現ではないことが先験的に分かっている場合、それを予測することは非論理的であるということを書いたのです。そして、作者が求めているのは、任意の変数分布を持つRNGである。

どんなシリーズも、何らかのプロセス、少なくともそのシリーズを作るプロセスを表現したものです。

[Dmitry Fedoseev]

joo:

こんにちは。

私は、尊敬するコミュニティが予測できないプロセスを考え出すことを提案します（この予測でお金を稼ぐことができないように）。同時に、そのプロセスが時間的に定常的な統計特性を持つものであってはならない。

コインを投げて、表が出れば裏が出る...。コインの代わりにMathRand()%2.

[Andrey Dik]

Integer:

コインを投げて、表が出れば裏が出る...。コインの代わりに、MathRand()%2。

試してみました。隠れ層が1つのグリッドを使用。次の増分の方向性を予測し、なんとかプラスの手ごたえを得ることができました。だから、あなたのバリアントはダメなんです。

->

ジュ

2.LFOはMFと同様に予測型です。前のセグメントを知ることで、次のセグメントの終わりの値をある程度の精度で予測できます（数値はある値の周りに長く停滞することができず、さもなければMFに隣接しなくなります）。

[Dmitry Fedoseev]

joo:

試してみました。隠れ層が1つのグリッドを使用。正のMOを達成できた-次の増分の方向を予測した。だから、あなたのバージョンはダメなんです。

->

つまり、次の増分の確率は1/2...。さあ...ダブに言ってやって ください（彼は鷲の巣で勝つのは不可能だと証明した）。

[Andrey Dik]

私が言いたいのは、どんなプロセスもポジティブなMOで予測することが可能だということです。

しかし、それでもなお、予測が不可能な状況はただ一つ、プロセス自身が観察者とその過去の予測について「知っている」場合、つまり、これらは前方および後方結合システムであると私は考えています。この場合，時間をかけて予測器を調整しなければ予測することは不可能 であり，それは調整のラグが十分に小さい場合 である（そして，常にラグがある-観測の離散性は取り除くことができない）．

[Dmitry Fedoseev]

もし、観察者が、プロセスが観察者について知っているとしたら？

もしプロセスが、観察者が知っていることを知っていたら？

観察者がプロセスを知っていること、観察者がプロセスを知っていること、観察者がプロセスを知っていること、観察者がプロセスを知っていること、観察者がプロセスを知っていること、観察者がプロセスを知っていること、観察者がプロセスを知っていること、が分かっていれば...です。誰が勝つのか？

[Andrey Dik]

Integer:
もし、観察者が、プロセスが観察者について知っているとしたら？

もしプロセスが、観察者が知っていることを知っていたら？

観察者がプロセスを知っていること、観察者がプロセスを知っていること、観察者がプロセスを知っていること、観察者がプロセスを知っていること、観察者がプロセスを知っていること、観察者がプロセスを知っていること、観察者がプロセスを知っていること、が分かっていれば...です。誰が勝つのか？

オブザーバーから依頼を受けた者。

[Dmitry Fedoseev]

コインをはじくことで方向が決まるインクリメントで得られる系列は予測不可能である。そうでないことを証明できれば、世界中のあらゆる科学の賞があなたのものになります。