그림에서 t를 보고 싶지 않다면 보지 마세요. 오류를 지정할 수 없습니다. 필요하지 않습니다. 나는 결론을 내린다. 당신의 두 가지 소원 중
- 먼저 수학적 기대치의 정의를 기억합니다.
- 그리고 나서 선형 함수의 극한이 무엇인지 알아내십시오.
둘 다 구현되었습니다. 결과적으로 당신의 논문은
"요약하자면 오류이거나 고전적 정의의 수학적 기대치가 아니라 다른 것입니다."
반박했다. 선형 시간 덧셈이 있는 모델에 대한 기대값 계산은 기대값의 고전적 정의와 매우 일치합니다.
추신 그리고 코시 분포의 예에서는 물론, 약 x0에서 리만의 의미에서 적분은 발산하고, 일반적으로 사용되는 고전적 정의의 수학적 기대는 존재하지 않습니다. 이는 중간 에 확률 밀도 가 눈에 띄게 증가한 것과 모순됩니다. 특이 적분 또는 주요 값의 의미에서 적분을 고려하여 무한 함수의 경우 성능에 대한 적분의 정의를 확장하면(예: 부적절한 적분에서 수행됨) 코시 분포 의미가 있습니다.
그림에서 t를 보고 싶지 않다면 보지 마세요. 오류를 지정할 수 없습니다. 필요하지 않습니다. 나는 결론을 내린다. 당신의 두 가지 소원 중
- 먼저 수학적 기대치의 정의를 기억합니다.
- 그리고 나서 선형 함수의 극한이 무엇인지 알아내십시오.
둘 다 구현되었습니다. 결과적으로 당신의 논문은
"요약하자면 오류이거나 고전적 정의의 수학적 기대치가 아니라 다른 것입니다."
반박했다. 선형 시간 덧셈이 있는 모델에 대한 기대값 계산은 기대값의 고전적 정의와 매우 일치합니다.
추신: 그리고 코시 분포가 있는 예에서는 물론, 약 x0에서 리만의 의미에서 적분은 발산하고, 일반적으로 사용되는 고전적 정의의 기대치는 존재하지 않습니다. 이는 중간 에 확률 밀도 가 눈에 띄게 증가한 것과 모순됩니다. 특이 적분 또는 주요 값의 의미에서 적분을 고려하여 무한 함수의 경우 성능에 대한 적분의 정의를 확장하면(예: 부적절한 적분에서 수행됨) 코시 분포 의미가 있습니다.
그림의 t는 제한되지 않습니다. 소개하는 T는 제약 조건입니다.
당신은보고 당신은 보지 않습니다. 기대의 정의를 모르기 때문입니다. 또한 선형 함수의 한계가 무엇인지 모릅니다.
내가 제공한 사진에는 이러한 질문에 대한 답이 있지만 당신은 그것을 보지 못했습니다. 코시에 관한 것이 아닙니다. 잘못된 방향을 보고 계십니다.
Данный индикатор выделяет максимумы (минимумы) рынка с помощью коридора волатильности цен за определенный период. Индикатор будет полезен при поиске оптимальных точек входа в рынок при...
이 악명 높은 매개변수 T는 어디에 있습니까?
그리고 다양한 의미로 해석될 수 있습니다.그림에서 t를 보고 싶지 않다면 보지 마세요. 오류를 지정할 수 없습니다. 필요하지 않습니다. 나는 결론을 내린다. 당신의 두 가지 소원 중
- 먼저 수학적 기대치의 정의를 기억합니다.
- 그리고 나서 선형 함수의 극한이 무엇인지 알아내십시오.
둘 다 구현되었습니다. 결과적으로 당신의 논문은
"요약하자면 오류이거나 고전적 정의의 수학적 기대치가 아니라 다른 것입니다."
반박했다. 선형 시간 덧셈이 있는 모델에 대한 기대값 계산은 기대값의 고전적 정의와 매우 일치합니다.
추신 그리고 코시 분포의 예에서는 물론, 약 x0에서 리만의 의미에서 적분은 발산하고, 일반적으로 사용되는 고전적 정의의 수학적 기대는 존재하지 않습니다. 이는 중간 에 확률 밀도 가 눈에 띄게 증가한 것과 모순됩니다. 특이 적분 또는 주요 값의 의미에서 적분을 고려하여 무한 함수의 경우 성능에 대한 적분의 정의를 확장하면(예: 부적절한 적분에서 수행됨) 코시 분포 의미가 있습니다.
그림에서 t를 보고 싶지 않다면 보지 마세요. 오류를 지정할 수 없습니다. 필요하지 않습니다. 나는 결론을 내린다. 당신의 두 가지 소원 중
- 먼저 수학적 기대치의 정의를 기억합니다.
- 그리고 나서 선형 함수의 극한이 무엇인지 알아내십시오.
둘 다 구현되었습니다. 결과적으로 당신의 논문은
"요약하자면 오류이거나 고전적 정의의 수학적 기대치가 아니라 다른 것입니다."
반박했다. 선형 시간 덧셈이 있는 모델에 대한 기대값 계산은 기대값의 고전적 정의와 매우 일치합니다.
추신: 그리고 코시 분포가 있는 예에서는 물론, 약 x0에서 리만의 의미에서 적분은 발산하고, 일반적으로 사용되는 고전적 정의의 기대치는 존재하지 않습니다. 이는 중간 에 확률 밀도 가 눈에 띄게 증가한 것과 모순됩니다. 특이 적분 또는 주요 값의 의미에서 적분을 고려하여 무한 함수의 경우 성능에 대한 적분의 정의를 확장하면(예: 부적절한 적분에서 수행됨) 코시 분포 의미가 있습니다.
그림의 t는 제한되지 않습니다. 소개하는 T는 제약 조건입니다.
당신은보고 당신은 보지 않습니다. 기대의 정의를 모르기 때문입니다. 또한 선형 함수의 한계가 무엇인지 모릅니다.
내가 제공한 사진에는 이러한 질문에 대한 답이 있지만 당신은 그것을 보지 못했습니다. 코시에 관한 것이 아닙니다. 잘못된 방향을 보고 계십니다.
내가 설명한다:
.
선형 기능 한계:
.
이제 내가 말하는 내용이 더 명확해지기를 바랍니다.
만약 당신이 정말로
당신의 두 가지 소원 중
- 먼저 수학적 기대치의 정의를 기억합니다.
- 그리고 나서 선형 함수의 극한이 무엇인지 알아내십시오.
둘 다
그림을 완성하려면:
.
차이점이 보이시나요?
그러나 이것은 한계가 있는 또 다른 기능입니다.
이 비선형 함수에는 자체 이름도 있습니다. 이것은 포화 함수(양의 가지)입니다.
그녀의 모습은 다음과 같습니다.
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이 포화 기능은 기술자에게 매우 친숙합니다.
특히 작업이 특성의 선형 섹션에서 작동을 보장하고 비선형 영역에 대한 액세스를 금지하는 경우입니다.
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그러나 계량 경제학자들에게 이것은 분명히 참신한 일입니다 ... 글쎄, 그것은 그들에게 죄가 아닙니다 ... ;)
그러나 이 기능은 물리학의 다양한 분야에서 매우 널리 사용되기 때문에 물리학자들은 단순히 알아야 합니다. 글쎄, 무지도 매우 웅변적이다 ... 매우 웅변적이다 ...
여기에서 쌍의 과정과 쌍의 합성 과정으로 실험을 수행했습니다. 나는 합성 계산의 모든 쌍에 대해 고정 기간 t를 취하지 않았으며 각각은 자체 간격을 가졌습니다.
논리적으로, 주어진 편차에 대한 비율은 합성 비율로 가는 경향이 있는 것 같습니다. 그러나 실제로는 그 반대가 발생합니다.
이 스레드의 아이디어가 실제로 적용될 수 있는지 확인하고 싶습니다.
나는 그것이 더 발전할 가치가 있는지 그 과정을 관찰할 것이다.
증분 및 속도 변경의 원리가 규정되어 있습니다.이 스레드의 아이디어가 실제로 적용될 수 있는지 확인하고 싶습니다.
나는 그것이 더 발전할 가치가 있는지 그 과정을 관찰할 것이다.
증분 및 속도 변경의 원리가 규정되어 있습니다.어떤 바보야, Renata가 교체하기로 결정했습니까?
https://www.mql5.com/ru/code/9440
어떤 바보야, Renata가 교체하기로 결정했습니까?
https://www.mql5.com/ru/code/9440
눈에 침을 뱉지 않도록 안경을 쓴다.))
그러나 당신은 그들에게서 아무것도 볼 수 없습니다. 나는 더 이상 당신과 한 마디의 말을 교환하지 않을 것입니다 (((
눈에 침을 뱉지 않도록 안경을 쓴다.))
그러나 당신은 그들에게서 아무것도 볼 수 없습니다. 나는 더 이상 당신과 한 마디의 말을 교환하지 않을 것입니다 (((
그는 결코 이기지 못했고, 그래서 그는 화났어
초면 K2 모니터링 빛나지 않아 ...