avtomat : 정상성을 찾는다는 생각은 아예 버려야 합니다. [...] 나는 오랫동안 - 그리고 이 포럼에서 뿐만 아니라 - 바로 이 정지 상태를 찾기 위한 길고 헛된 시도를 관찰해 왔습니다 ... 하지만 그것이 왜 필요한가요?
트릭은 일종의 확인된 안정성("정상성") 없이는 아직 모델을 구축하는 데 아무런 의미가 없다는 것입니다. 나 자신은 수학적 통계 와 매우 밀접하게 관련된 정보 이론에서 이 "정상성"을 찾고 있습니다.
Tsimes는 우리가 이야기하는 정보 연결이 최소한 준 고정적이라면 이론적으로 수익을 낼 수 있다는 것입니다. 준정상성이 없으면 상황이 나쁩니다.
Wiener 프로세스와 유사한 패턴을 볼 때마다 그 본질을 알지 못합니다. 그 원인으로 인해 우리는 최대 준정상 과정만을 예측하는데 한계가 있습니다. (준정상성은 거의 동일한 정상성을 갖지만 천천히 유동하는 m.o., s.c.o. 및 ACF를 사용합니다.)
이러한 프로세스는 주요 견적 프로세스의 일부 파생 상품입니다. 반드시 1차 또는 2차의 차이는 아닙니다. 이들은 원래 프로세스의 모든 기능일 수 있습니다. 가장 중요한 것은 이 함수의 준정상성을 확인하고 이 함수에서 원래의 프로세스로 일대일 다리를 놓는 것입니다.
나는 오랫동안 수익률의 고정성이나 더 높은 차수의 차이를 찾지 않았습니다. 나는 이것이 깊이 있는 비선형 메모리를 사용하는 매우 복잡한 프로세스라고 확신합니다. SunSunich 가 주장하는 사소한 자기상관 테스트는 이러한 비선형성, 즉 프로세스의 가장 중요한 복잡성을 알지 못합니다.
트릭은 일종의 확인된 안정성("정상성") 없이는 아직 모델을 구축하는 데 아무런 의미가 없다는 것입니다. 나 자신은 수학적 통계와 매우 밀접하게 관련된 정보 이론에서 이 "정상성"을 찾고 있습니다.
Tsimes는 우리가 이야기하는 정보 연결이 최소한 준 고정적이라면 이론적으로 수익을 낼 수 있다는 것입니다. 준정상성이 없으면 상황이 나쁩니다.
Wiener 프로세스와 유사한 패턴을 볼 때마다 그 본질을 알지 못합니다. 그 원인으로 인해 우리는 최대 준정상 과정만을 예측하는데 한계가 있습니다. (준정상성은 거의 동일한 정상성을 갖지만 천천히 유동하는 m.o., s.c.o. 및 ACF를 사용합니다.)
이러한 프로세스는 주요 견적 프로세스의 일부 파생 상품입니다. 반드시 1차 또는 2차의 차이는 아닙니다. 이들은 원래 프로세스의 모든 기능일 수 있습니다. 가장 중요한 것은 이 함수의 준정상성을 확인하고 이 함수에서 원래의 프로세스로 일대일 다리를 놓는 것입니다.
나는 오랫동안 수익률의 고정성이나 더 높은 차수의 차이를 찾지 않았습니다. 나는 이것이 깊이 있는 비선형 메모리를 사용하는 매우 복잡한 프로세스라고 확신합니다. SunSunich 가 주장하는 사소한 자기상관 테스트는 이러한 비선형성, 즉 프로세스의 가장 중요한 복잡성을 알지 못합니다.
여기서 내가 멈출 때까지 오랫동안 논쟁 할 수 있습니다.
Alexey, 당신은 안정성과 고정성 사이에 등호를 넣었습니다. 그러나 이것은 사실이 아닙니다! 이것들은 다른 것들입니다. 또한, 이것은 예를 들어 설명할 수 있습니다.
1) 시스템은 고정 및 비정상 입력 흐름 모두에 대해 안정적일 수 있습니다.
2) 시스템은 고정 및 비정상 입력 흐름 모두에 대해 불안정할 수 있습니다.
즉, 입력 스트림의 정상성은 안정성 기준이 아닙니다.
따라서 일부 정상 영역이 공정 깊숙한 곳에서 발견되더라도 이것이 시스템이나 공정 전체의 안정성을 나타내는 것은 아닙니다.
아니오, 아니오, 나는 그들 사이의 차이점을 이해합니다. 저는 제 자신을 매우 부정확하게 표현했을 뿐입니다. 나는 원래 흐름에서 어떤 차이의 정상성으로 환원될 수 없는 어떤 형태의 정상성을 암시하고 싶었습니다.
나는 "프로세스의 창자 어딘가에 정지 영역"을 찾고 있지 않습니다. 나는 또한 전체 스레드의 "전역" 고정성에 관심이 있지만 원래 프로세스와 관련된 또 다른 스레드입니다. 음, 기능 선택 스레드에서 논의된 "정보 매트릭스의 고정성"이라고 가정해 보겠습니다. 저것들. 이것은 수치적 흐름의 정상성이 아니라 더 복잡한 것입니다.
항해...
트릭은 일종의 확인된 안정성("정상성") 없이는 아직 모델을 구축하는 데 아무런 의미가 없다는 것입니다. 나 자신은 수학적 통계 와 매우 밀접하게 관련된 정보 이론에서 이 "정상성"을 찾고 있습니다.
Tsimes는 우리가 이야기하는 정보 연결이 최소한 준 고정적이라면 이론적으로 수익을 낼 수 있다는 것입니다. 준정상성이 없으면 상황이 나쁩니다.
Wiener 프로세스와 유사한 패턴을 볼 때마다 그 본질을 알지 못합니다. 그 원인으로 인해 우리는 최대 준정상 과정만을 예측하는데 한계가 있습니다. (준정상성은 거의 동일한 정상성을 갖지만 천천히 유동하는 m.o., s.c.o. 및 ACF를 사용합니다.)
이러한 프로세스는 주요 견적 프로세스의 일부 파생 상품입니다. 반드시 1차 또는 2차의 차이는 아닙니다. 이들은 원래 프로세스의 모든 기능일 수 있습니다. 가장 중요한 것은 이 함수의 준정상성을 확인하고 이 함수에서 원래의 프로세스로 일대일 다리를 놓는 것입니다.
나는 오랫동안 수익률의 고정성이나 더 높은 차수의 차이를 찾지 않았습니다. 나는 이것이 깊이 있는 비선형 메모리를 사용하는 매우 복잡한 프로세스라고 확신합니다. SunSunich 가 주장하는 사소한 자기상관 테스트는 이러한 비선형성, 즉 프로세스의 가장 중요한 복잡성을 알지 못합니다.
여기서 내가 멈출 때까지 오랫동안 논쟁 할 수 있습니다.
트릭은 일종의 확인된 안정성("정상성") 없이는 아직 모델을 구축하는 데 아무런 의미가 없다는 것입니다. 나 자신은 수학적 통계와 매우 밀접하게 관련된 정보 이론에서 이 "정상성"을 찾고 있습니다.
Tsimes는 우리가 이야기하는 정보 연결이 최소한 준 고정적이라면 이론적으로 수익을 낼 수 있다는 것입니다. 준정상성이 없으면 상황이 나쁩니다.
Wiener 프로세스와 유사한 패턴을 볼 때마다 그 본질을 알지 못합니다. 그 원인으로 인해 우리는 최대 준정상 과정만을 예측하는데 한계가 있습니다. (준정상성은 거의 동일한 정상성을 갖지만 천천히 유동하는 m.o., s.c.o. 및 ACF를 사용합니다.)
이러한 프로세스는 주요 견적 프로세스의 일부 파생 상품입니다. 반드시 1차 또는 2차의 차이는 아닙니다. 이들은 원래 프로세스의 모든 기능일 수 있습니다. 가장 중요한 것은 이 함수의 준정상성을 확인하고 이 함수에서 원래의 프로세스로 일대일 다리를 놓는 것입니다.
나는 오랫동안 수익률의 고정성이나 더 높은 차수의 차이를 찾지 않았습니다. 나는 이것이 깊이 있는 비선형 메모리를 사용하는 매우 복잡한 프로세스라고 확신합니다. SunSunich 가 주장하는 사소한 자기상관 테스트는 이러한 비선형성, 즉 프로세스의 가장 중요한 복잡성을 알지 못합니다.
여기서 내가 멈출 때까지 오랫동안 논쟁 할 수 있습니다.
Alexey, 당신은 안정성과 고정성 사이에 등호를 넣었습니다. 그러나 이것은 사실이 아닙니다! 이것들은 다른 것들입니다. 또한, 이것은 예를 들어 설명할 수 있습니다.
1) 시스템은 고정 및 비정상 입력 흐름 모두에 대해 안정적일 수 있습니다.
2) 시스템은 고정 및 비정상 입력 흐름 모두에 대해 불안정할 수 있습니다.
즉, 입력 스트림의 정상성은 안정성 기준이 아닙니다.
따라서 일부 정상 영역이 공정 깊숙한 곳에서 발견되더라도 이것이 시스템이나 공정 전체의 안정성을 나타내는 것은 아닙니다.
아니오, 아니오, 나는 그들 사이의 차이점을 이해합니다. 저는 제 자신을 매우 부정확하게 표현했을 뿐입니다. 나는 원래 흐름에서 어떤 차이의 정상성으로 환원될 수 없는 어떤 형태의 정상성을 암시하고 싶었습니다.
나는 "프로세스의 창자 어딘가에 정지 영역"을 찾고 있지 않습니다. 나는 또한 전체 스레드의 "전역" 고정성에 관심이 있지만 원래 프로세스와 관련된 또 다른 스레드입니다. 음, 기능 선택 스레드에서 논의된 "정보 매트릭스의 고정성"이라고 가정해 보겠습니다. 저것들. 이것은 수치적 흐름의 정상성이 아니라 더 복잡한 것입니다.
나는 그 스레드에 익숙하지 않습니다 ...
그러나 더 복잡한 구성이 고려될수록 선형성과 고정성이 줄어듭니다.
분기 다이어그램은 여기에서 매우 시각적입니다.
세상은 비선형적이고 비정상적입니다. 선형성 또는 고정성은 전체 그림에서 무시할 수 있는 내포물일 뿐입니다.
.
다음과 같이 말하는 것이 더 정확할 것입니다. 비정상성은 표준이고 고정성은 단지 비정상일 뿐입니다.
다음과 같이 말하는 것이 더 정확할 것입니다. 비정상성은 표준이고 고정성은 단지 비정상일 뿐입니다.
무엇을 볼지 찾고 있습니다.
글쎄, 그것은 ... 일반적으로 ... 무엇이든 ...
.
그러나 우리는
더 복잡한 것
글쎄요, 그것은 ... 일반적으로 ...
그러나 우리는
매우 고정적인 것들이 있습니다. 혹시 변칙...
Paukas, 실을 잡았습니까?