당신은 잘못. 사실, 적응을 위해 그러한 가정은 필요하지 않습니다. 그러나 비적응형 모델의 경우 무의식적으로 몇 가지 가정을 하고 가정을 해야 자신의 발 아래에서 근거를 찾을 수 있습니다.
내 의견이 있습니다. 솔버를 구축할 때 비모수적 요소 없이는 할 수 없습니다.
자기기만도 가능합니다. 많은 적응 방법이 노이즈가 가우스라는 가정 하에 계산되므로 이 순간은 어쨌든 모델에 암시적으로 포함됩니다.
그 차이는 매우 중요합니다.
n 차의 통계성은 (n-1) 번째 오류 계수까지 시스템의 0 오류를 제공합니다.
즉, 가속으로 제어할 때 오차는 가속에 있을 것이고 속도와 위치의 오차는 0이 될 것입니다. 이 경우 오류 누적에 대해 이야기 할 수 없습니다.
입력에서의 프로세스가 본질적으로 확률적이며(게다가 유용한 신호와 노이즈는 모두 무작위임) 엄밀히 말하면 이론상 미분 불가능합니다. 이것은 2차 정체를 가진 시스템이 추적하는 일종의 2차 곡선이 아닙니다. 우리의 과정은 0이 아닌 도함수의 무한한 수를 가지고 있으며, 그 값은 오더가 증가함에 따라 전혀 감소하지 않지만 정반대입니다. 따라서 통계학의 관점에서 이 문제는 해결할 수 없습니다.
자기기만도 가능합니다. 많은 적응 방법이 노이즈가 가우스라는 가정 하에 계산되므로 이 순간은 어쨌든 모델에 암시적으로 포함됩니다.
같은 것과는 거리가 멀다. 그러나 이것도 중요하지 않습니다.
그러나 n(t)에 대한 특정 분포에 대한 명시적 바인딩 피팅은 필연적으로 s(t)의 왜곡으로 이어질 것입니다.
입력에서의 프로세스가 본질적으로 확률적이며(게다가 유용한 신호와 노이즈는 모두 무작위임) 엄밀히 말하면 이론상 미분 불가능합니다. 이것은 2차 정체를 가진 시스템이 추적하는 일종의 2차 곡선이 아닙니다. 우리의 과정은 0이 아닌 도함수의 무한한 수를 가지고 있으며, 그 값은 오더가 증가함에 따라 전혀 감소하지 않지만 정반대입니다. 따라서 통계학의 관점에서 이 문제는 해결할 수 없습니다.
나는 이것을 잊지 않고 과정의 성격과 간섭의 성격을 모두 기억합니다.
그러나 그러한 유추(2차 곡선과 2차 시스템의 비정상)를 부드럽게 표현하자면 그렇지 않아야 합니다. 음, 게다가 문제는 "통계의 관점에서" 해결되지 않습니다. 왜냐하면 이런 식으로 문제가 해결되지 않기 때문입니다. Astatism은 시스템의 속성입니다.
당신은 잘못. 사실, 적응을 위해 그러한 가정은 필요하지 않습니다. 그러나 비적응형 모델의 경우 무의식적으로 몇 가지 가정을 하고 가정을 해야 자신의 발 아래에서 근거를 찾을 수 있습니다.
내 의견이 있습니다. 솔버를 구축할 때 비모수적 요소 없이는 할 수 없습니다.
자기기만도 가능합니다. 많은 적응 방법이 노이즈가 가우스라는 가정 하에 계산되므로 이 순간은 어쨌든 모델에 암시적으로 포함됩니다.
그 차이는 매우 중요합니다.
n 차의 통계성은 (n-1) 번째 오류 계수까지 시스템의 0 오류를 제공합니다.
즉, 가속으로 제어할 때 오차는 가속에 있을 것이고 속도와 위치의 오차는 0이 될 것입니다. 이 경우 오류 누적에 대해 이야기 할 수 없습니다.
입력에서의 프로세스가 본질적으로 확률적이며(게다가 유용한 신호와 노이즈는 모두 무작위임) 엄밀히 말하면 이론상 미분 불가능합니다. 이것은 2차 정체를 가진 시스템이 추적하는 일종의 2차 곡선이 아닙니다. 우리의 과정은 0이 아닌 도함수의 무한한 수를 가지고 있으며, 그 값은 오더가 증가함에 따라 전혀 감소하지 않지만 정반대입니다. 따라서 통계학의 관점에서 이 문제는 해결할 수 없습니다.
다음은 처음 10 EURUSD 파생 상품에 대한 데이터입니다.
... ATS 계획은 조금 나중에 ...
결국 이 접근 방식은 실행 가능한 것으로 판명될 수 있습니다. 하지만 차트를 기다리자. 블록다이어그램은 작은 세부 사항에 들어가지 않고도 전체 작업을 볼 수 있을 뿐만 아니라 미묘한 곳까지 볼 수 있기 때문에 좋습니다.
그런데 에너지 함수는 기술식의 선형성/비선형성에 관계없이 도입될 수 있습니다.
추신 당신의 다이어그램과 사진을 참조하십시오. 빨리 수고하셨습니다...
그래서 simulink, 왜 하프 거기 .. 나는 더 오랜 시간 동안 분위수 변환을 기억했기 때문에 어떤 충동을 줄여야하는지))
내 의견이 있습니다. 솔버를 구성할 때 비모수적 요소 없이는 할 수 없습니다.
자기기만도 가능합니다. 많은 적응 방법이 노이즈가 가우스라는 가정 하에 계산되므로 이 순간은 어쨌든 모델에 암시적으로 포함됩니다.
같은 것과는 거리가 멀다. 그러나 이것도 중요하지 않습니다.
그러나 n(t)에 대한 특정 분포에 대한 명시적 바인딩 피팅은 필연적으로 s(t)의 왜곡으로 이어질 것입니다.
입력에서의 프로세스가 본질적으로 확률적이며(게다가 유용한 신호와 노이즈는 모두 무작위임) 엄밀히 말하면 이론상 미분 불가능합니다. 이것은 2차 정체를 가진 시스템이 추적하는 일종의 2차 곡선이 아닙니다. 우리의 과정은 0이 아닌 도함수의 무한한 수를 가지고 있으며, 그 값은 오더가 증가함에 따라 전혀 감소하지 않지만 정반대입니다. 따라서 통계학의 관점에서 이 문제는 해결할 수 없습니다.
나는 이것을 잊지 않고 과정의 성격과 간섭의 성격을 모두 기억합니다.
그러나 그러한 유추(2차 곡선과 2차 시스템의 비정상)를 부드럽게 표현하자면 그렇지 않아야 합니다. 음, 게다가 문제는 "통계의 관점에서" 해결되지 않습니다. 왜냐하면 이런 식으로 문제가 해결되지 않기 때문입니다. Astatism은 시스템의 속성입니다.
다음은 처음 10 EURUSD 파생 상품에 대한 데이터입니다.
그것은 무엇입니까? 어떻게 고려되었습니까? 그리고 왜 고려되었는가?
중간 평활화가 수행되었습니까? 아니면 차이점의 더미에 불과합니까?
그러나 중간 필터링을 수행하면 수행해야 하는 대로 샘플 N=1024에서 다음 값을 얻습니다.
GBPUSD 매일
그런데 그렇구나...
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왜 1024에?
창의 막대 수를 제한합니다. 더 필요하지 않습니다. 천이면 충분합니다.
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그러나 1024개가 있습니다.
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예, 1024
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이해했다.