분명히 동적 프로세스의 특성에 대한 논의를 계속해야 할 때입니다. 우리는 단일 프로세스가 비율과 관련된 3가지 구성 요소로 나누어진다는 사실을 확인했습니다.
과거(P) + 현재(N) + 미래(B) = 1 프로세스.
여기에 몇 가지 언급이나 "다른 접근 방식"이 있습니다.
그리고 나는 생각하면서 역사 (I)라는 기능을 하나 더 소개하고 그것을 I \u003d P + N의 합으로 제시해야합니다.
현재: 역사(I) + 미래(B) = 과거(P) + 현재(N) + 미래(B) = 1;
기능 I, P, N 및 B는 동일한 클래스의 기능이며 동일한 특성을 가지며 수학적 방법은 단일 시간 후 단일 프로세스의 각 단계 시작의 논리적 순서를 위반하지 않고 서로 변환합니다. 그들은 동일한 "시상수"를 가지며, 공간과 시간 사이의 연결을 의인화하고 드러냅니다. 프로세스 없이는 시간이 없으며 그 반대도 마찬가지라고 말한 아이작 뉴턴의 말은 정말 옳습니다.
여러 가지에 대해 의문이 있습니다.
1) 과거가 현재의 통합으로 간주되는 경우, 즉 과거가 구간 F(a,b)의 함수이면 현재는 구간의 끝점인 dF(b)에서 이 함수의 미분입니다. 따라서 합산(P + N)은 현재의 이중 계산으로 이어지기 때문에 불법입니다.
1) 과거가 현재의 통합으로 간주되는 경우, 즉 과거가 구간 F(a,b)의 함수이면 현재는 구간의 끝점인 dF(b)에서 이 함수의 미분입니다. 따라서 합산(P + N)은 현재의 이중 계산으로 이어지기 때문에 불법입니다.
지금 당장은 이 순간에 대해 마음을 정해야 합니다.
적분은 0에서 현재까지 수행됩니다. 과거는 현재를 포함하지 않지만 History(s)는 현재와 과거를 모두 포함합니다. 후자는 "히스토리" 기능의 일부로 통합하여 얻습니다. 부분에 의한 적분 과정을 상기하십시오. 입자는 피적분 함수에 포함된 두 함수의 곱 형태로 적분에서 분리됩니다. 이전에 그는 기능 E를 통합하는 전체 과정을 보여 주었지만 실제로는 기능 I - History로 밝혀졌습니다.
그리고 나서 우리는 잘 알려진 길을 갈 것입니다. 1) 연구에 편리한 테스트 기능을 구성합니다. 2) 우리는 그것을 이산화합니다. 3) 샘플로 t, m, n 을 결정합니다. 4) 우리는 그들로부터 H(t, m, n) 을 구성합니다. 5) 그런 다음 P(t, m, n) 을 빌드합니다. 6) 그런 다음 B(t, m, n) 을 빌드합니다. 7) 구성의 결과를 테스트 기능과 비교한다. 결과적으로 우리는 약간의 오류 샘플을 얻습니다. 그런 다음 이 오류를 어떻게 처리해야 하는지 알아보겠습니다.
나는 이것에 별로 동의하지 않는다. 예를 들어, 선형 사슬을 통한 무작위 프로세스의 통과에 대한 전체 이론이 있으며 두꺼운 탈무드가 작성되었습니다. 네, 그리고 랜덤 프로세스의 비선형 역학 역시 아니오, 아니오, 그렇습니다. 그리고 그것은 문헌에 나타납니다. 이것들은 모두 수학적 통계 와 다른 섹션의 조합이지만 여전히 그렇습니다.
나는 이것에 별로 동의하지 않는다. 예를 들어, 선형 사슬을 통한 무작위 프로세스의 통과에 대한 전체 이론이 있으며 두꺼운 탈무드가 작성되었습니다. 네, 그리고 랜덤 프로세스의 비선형 역학 역시 아니오, 아니오, 그렇습니다. 그리고 그것은 문헌에 나타납니다. 이것들은 모두 수학적 통계와 다른 섹션의 조합이지만 여전히 그렇습니다.
문맥에서 문구를 빼낼 필요가 없습니다. 맥락은 완전히 달랐다.
그러나 설명을 위해 가장 순수한 형태로 덧붙이겠습니다.
물론 그들의 도움으로 우리는 몇 가지 특성을 결정할 수 있습니다. 더 나아가 다른 것을 포함해야 합니다.
나는 그러한 특성이나 그 유사체를 결정하기 위해 일반적으로 받아 들여지는 형태로 TV와 MS 없이 성공적으로 할 수 있음을 괄호 안에 언급 할 것입니다.
하지만 TV와 MS를 완전히 거부하는 것은 아닙니다. 응용 프로그램의 한계를 이해하기만 하면 됩니다.
분명히 동적 프로세스의 특성에 대한 논의를 계속해야 할 때입니다. 우리는 단일 프로세스가 비율과 관련된 3가지 구성 요소로 나누어진다는 사실을 확인했습니다.
과거(P) + 현재(N) + 미래(B) = 1 프로세스.
여기에 몇 가지 언급이나 "다른 접근 방식"이 있습니다.
그리고 나는 생각하면서 역사 (I)라는 기능을 하나 더 소개하고 그것을 I \u003d P + N의 합으로 제시해야합니다.
현재: 역사(I) + 미래(B) = 과거(P) + 현재(N) + 미래(B) = 1;
기능 I, P, N 및 B는 동일한 클래스의 기능이며 동일한 특성을 가지며 수학적 방법은 단일 시간 후 단일 프로세스의 각 단계 시작의 논리적 순서를 위반하지 않고 서로 변환합니다. 그들은 동일한 "시상수"를 가지며, 공간과 시간 사이의 연결을 의인화하고 드러냅니다. 프로세스 없이는 시간이 없으며 그 반대도 마찬가지라고 말한 아이작 뉴턴의 말은 정말 옳습니다.
여러 가지에 대해 의문이 있습니다.
1) 과거가 현재의 통합으로 간주되는 경우, 즉 과거가 구간 F(a,b)의 함수이면 현재는 구간의 끝점인 dF(b)에서 이 함수의 미분입니다. 따라서 합산(P + N)은 현재의 이중 계산으로 이어지기 때문에 불법입니다.
지금 당장은 이 순간에 대해 마음을 정해야 합니다.
여러 가지에 대해 의문이 있습니다.
1) 과거가 현재의 통합으로 간주되는 경우, 즉 과거가 구간 F(a,b)의 함수이면 현재는 구간의 끝점인 dF(b)에서 이 함수의 미분입니다. 따라서 합산(P + N)은 현재의 이중 계산으로 이어지기 때문에 불법입니다.
지금 당장은 이 순간에 대해 마음을 정해야 합니다.
나는 개념 자체가 더 혼란스럽습니다.)) 어떻게 과거를 무언가에 추가할 수 있습니까? 정규화 등을 포함할 수 있는 일부 기능에 대해 이야기하는 것이 합리적일 것입니다. 그리고 가장 중요한 것은 과거와 미래의 측정 가능한 특성을 골라내는 것입니다. 유형:
F(P)+G(B)=1
그리고 어떻게든 F와 G를 결정하려고 합니다. 그리고 예측 문제의 관점에서 볼 때 알려진 F로 G를 찾아야 합니다.
여러 가지에 대해 의문이 있습니다.
1) 과거가 현재의 통합으로 간주되는 경우, 즉 과거가 구간 F(a,b)의 함수이면 현재는 구간의 끝점인 dF(b)에서 이 함수의 미분입니다. 따라서 합산(P + N)은 현재의 이중 계산으로 이어지기 때문에 불법입니다.
지금 당장은 이 순간에 대해 마음을 정해야 합니다.
나는 개념 자체가 더 혼란스럽습니다.)) 어떻게 과거를 무언가에 추가할 수 있습니까? 정규화 등을 포함할 수 있는 일부 기능에 대해 이야기하는 것이 합리적일 것입니다. 그리고 가장 중요한 것은 과거와 미래의 측정 가능한 특성을 골라내는 것입니다. 유형:
F(P)+G(B)=1
그리고 어떻게든 F와 G를 결정하려고 합니다. 그리고 예측 문제의 관점에서 볼 때 알려진 F로 G를 찾아야 합니다.
1로의 정규화는 내 의심의 두 번째 요점입니다.
그러나 적절한 F(P)를 구성하는 데 성공하면 해당 벡터 필드도 얻을 수 있으며, 이를 통해 연속 연산자 를 구성할 수 있습니다.
1로의 정규화는 내 의심의 두 번째 요점입니다.
그러나 적절한 F(P)를 구성하는 데 성공하면 이에 해당하는 벡터 필드를 얻을 수 있으며, 이를 통해 연속 연산자를 구성할 수 있습니다.
왜 의심합니까? 세 가지 기능을 모두 더하고 하나를 얻으십시오. F(P)가 아닌 P(t/t)를 조사하여 적절한지 확인하십시오.
글쎄, 그것들이 1에 대한 정규화를 기반으로 구축된다면, 그것들이 1이 되는 것은 당연합니다.
그럼에도 불구하고 맨 처음부터 시작합시다. t,t,n 의 정의에서.
그리고 나서 우리는 잘 알려진 길을 갈 것입니다. 1) 연구에 편리한 테스트 기능을 구성합니다. 2) 우리는 그것을 이산화합니다. 3) 샘플로 t, m, n 을 결정합니다. 4) 우리는 그들로부터 H(t, m, n) 을 구성합니다. 5) 그런 다음 P(t, m, n) 을 빌드합니다. 6) 그런 다음 B(t, m, n) 을 빌드합니다. 7) 구성의 결과를 테스트 기능과 비교한다. 결과적으로 우리는 약간의 오류 샘플을 얻습니다. 그런 다음 이 오류를 어떻게 처리해야 하는지 알아보겠습니다.
확률 이론이나 수학적 통계는 역학 과정을 설명하고 연구하는 데 적합하지 않습니다.
나는 이것에 별로 동의하지 않는다. 예를 들어, 선형 사슬을 통한 무작위 프로세스의 통과에 대한 전체 이론이 있으며 두꺼운 탈무드가 작성되었습니다. 네, 그리고 랜덤 프로세스의 비선형 역학 역시 아니오, 아니오, 그렇습니다. 그리고 그것은 문헌에 나타납니다. 이것들은 모두 수학적 통계 와 다른 섹션의 조합이지만 여전히 그렇습니다.
나는 이것에 별로 동의하지 않는다. 예를 들어, 선형 사슬을 통한 무작위 프로세스의 통과에 대한 전체 이론이 있으며 두꺼운 탈무드가 작성되었습니다. 네, 그리고 랜덤 프로세스의 비선형 역학 역시 아니오, 아니오, 그렇습니다. 그리고 그것은 문헌에 나타납니다. 이것들은 모두 수학적 통계와 다른 섹션의 조합이지만 여전히 그렇습니다.
문맥에서 문구를 빼낼 필요가 없습니다. 맥락은 완전히 달랐다.
그러나 설명을 위해 가장 순수한 형태로 덧붙이겠습니다.
물론 그들의 도움으로 우리는 몇 가지 특성을 결정할 수 있습니다. 더 나아가 다른 것을 포함해야 합니다.
나는 그러한 특성이나 그 유사체를 결정하기 위해 일반적으로 받아 들여지는 형태로 TV와 MS 없이 성공적으로 할 수 있음을 괄호 안에 언급 할 것입니다.
하지만 TV와 MS를 완전히 거부하는 것은 아닙니다. 응용 프로그램의 한계를 이해하기만 하면 됩니다.
전통적인 형태의 TV와 MS 없이도 성공적으로 할 수 있습니다.
하지만 TV와 MS를 완전히 거부하는 것은 아닙니다. 응용 프로그램의 한계를 이해하기만 하면 됩니다.
과대 망상.
진지하게 생각해 봅시다. 분석에 무엇을 사용합니까? 제어된 동적 시스템에 대해 이야기하지 마십시오. 이 스레드를 여러 번 다시 읽었으며 여기에서 냄새가 나지 않습니다.