목표는 " 시스템의 환경 " 및 " 환경의 시스템" 을 모델링하는 것입니다. 무작위로 또는 의도적으로 복합물(객체)로 수집되는 다양한 매개변수(" 프로토-환경 ")의 혼란스러운 특정 세트가 있다고 상상해 보십시오. 또한 첫 번째 프로토 블록 "새싹"과 정적 개체(이벤트 및 논리적 모델을 구축한 후)는 시스템 환경을 형성하는 작동하는 시스템으로 바뀝니다. 즉, 기본 프로토-환경은 더 이상 존재하지 않습니다. 다시 태어났습니다. 즉, 새로운 개체가 첫 번째 환경과 다른 조건에서 형성되고 매체에 들어가면 계속 변경됩니다. 환경은 복잡할 것입니다. 그 이유는 그것을 채우는 개체가 더 어려울 것이고, 차례로 그들이 "태어난" 환경이 기본 프로토-환경보다 더 복잡하기 때문입니다. 그것은 일종의 프로그램 개체의 진화로 밝혀졌습니다.
목표는 " 시스템의 환경 " 및 " 환경의 시스템" 을 모델링하는 것입니다. 무작위로 또는 의도적으로 복합물(객체)로 수집되는 다양한 매개변수(" 프로토-환경 ")의 혼란스러운 특정 세트가 있다고 상상해 보십시오. 또한 첫 번째 프로토 블록 "새싹"과 정적 개체(이벤트 및 논리적 모델을 구축한 후)는 시스템 환경을 형성하는 작동하는 시스템으로 바뀝니다. 즉, 기본 프로토-환경은 더 이상 존재하지 않습니다. 다시 태어났습니다. 즉, 새로운 개체가 첫 번째 환경과 다른 조건에서 형성되고 매체에 들어가면 계속 변경됩니다. 환경은 복잡할 것입니다. 그 이유는 그것을 채우는 개체가 더 어려울 것이고, 차례로 그들이 "태어난" 환경이 기본 프로토-환경보다 더 복잡하기 때문입니다. 그것은 일종의 프로그램 개체의 진화로 밝혀졌습니다.
여기에 사용자가 어떻게 필요한지 이해하는 것이 남아 있습니다.)
사용자는 분명히 개체 모델을 사용할 사람들입니다.
예를 들어 설명하겠습니다. 어떤 종류의 수학적 자움을 계산해야 합니다. 두 가지 방법이 있습니다. (1) 수학적 장치를 연구하고 모든 것을 직접 코딩하고, (2) 기성 라이브러리를 가져와서 기성품 사용: 입력을 데이터로 대체하고 출력에서 데이터를 가져옵니다.
두 번째 옵션은 더 간단하고 시각적이며 시간을 절약하는 등의 작업을 수행해야 한다고 가정합니다.
이상적으로는 시장 개체의 상호 작용 계산을 기반으로 복잡한 (시장) 프로세스를 모델링하기 위한 환경이 될 수 있습니다. 나는 시장의 모델을 만들겠다고 약속한 수학자들을 만났습니다. 농담이 아니라 대규모 기관의 전문 참가자들의 상호 작용을 모델링했습니다. 규모는 확실히 거대합니다. 여러 논문을 방어할 수 있습니다. 😉
이상적으로는 시장 개체의 상호 작용 계산을 기반으로 복잡한 (시장) 프로세스를 모델링하기 위한 환경이 될 수 있습니다. 나는 시장의 모델을 만들겠다고 약속한 수학자들을 만났습니다. 농담이 아니라 대규모 기관의 전문 참가자들의 상호 작용을 모델링했습니다. 규모는 확실히 거대합니다. 여러 논문을 방어할 수 있습니다. 😉
국가, 국제기구 등과 같은 투기적이지 않은 대규모 시장 참가자의 모델(의미 있지만 너무 복잡하지 않은)이 부족합니다. 그들은 강한 영향을 미치고 그들이 원하는 것이 항상 명확한 것은 아닙니다)
그러나 일반적으로 이것은 기본적으로 시장 배경에 대한 의존성을 분명히 고려하지 않는 Markov 모델입니다.
그건 그렇고, 생성 문법은 특히 텍스트의 장거리 종속성을 나타내기 위해 Chomsky에 의해 발명되었습니다. 예를 들어 문장에 "if"라는 단어가 포함되어 있으면 조만간 "then"이라는 단어가 나타날 가능성이 큽니다. 그는 이 접근 방식을 Markov chains의 원시적 접근 방식과 직접 대조했습니다. 이 방식은 일련의 문자가 단순히 다음 문자의 확률을 결정하는 것입니다(거래에서 때때로 문자를 양초로 교체하여 동일한 작업을 시도합니다).
내 생각에 촘스키의 접근은 마르코비즘을 거부하는 것이 아니라 초기에 비마르코비안 과정에서 더 복잡한 상태 공간을 가진 마르코비티를 찾는 것이다.
Chomsky의 접근 방식은 의미론이 아닌 구문에만 관련되어 있다는 점은 주목할 가치가 있습니다.
Haskell 표기법으로 "Object" 언어를 작성하고 싶지 않다면 yacc 및 lex 프로그램 표기법(bison 및 flex)을 사용할 수 있습니다 . 어쨌든 언어를 구현하려는 시도가 없으면 내부 문제와 모순을 볼 수 없습니다. 그리고 그들은 모든 언어에 필요합니다)
당신은 다이어그램을 사용할 수 있습니다 :-) 고전적인 Pascal 책이나 현대 SQLite에서처럼
가장 중요한 것은 사용자에게 복잡함이 아니라 단순화여야 한다는 것입니다.
목표는 " 시스템의 환경 " 및 " 환경의 시스템" 을 모델링하는 것입니다. 무작위로 또는 의도적으로 복합물(객체)로 수집되는 다양한 매개변수(" 프로토-환경 ")의 혼란스러운 특정 세트가 있다고 상상해 보십시오. 또한 첫 번째 프로토 블록 "새싹"과 정적 개체(이벤트 및 논리적 모델을 구축한 후)는 시스템 환경을 형성하는 작동하는 시스템으로 바뀝니다. 즉, 기본 프로토-환경은 더 이상 존재하지 않습니다. 다시 태어났습니다. 즉, 새로운 개체가 첫 번째 환경과 다른 조건에서 형성되고 매체에 들어가면 계속 변경됩니다. 환경은 복잡할 것입니다. 그 이유는 그것을 채우는 개체가 더 어려울 것이고, 차례로 그들이 "태어난" 환경이 기본 프로토-환경보다 더 복잡하기 때문입니다. 그것은 일종의 프로그램 개체의 진화로 밝혀졌습니다.
여기에 사용자가 어떻게 필요한지 이해하는 것이 남아 있습니다.)
목표는 " 시스템의 환경 " 및 " 환경의 시스템" 을 모델링하는 것입니다. 무작위로 또는 의도적으로 복합물(객체)로 수집되는 다양한 매개변수(" 프로토-환경 ")의 혼란스러운 특정 세트가 있다고 상상해 보십시오. 또한 첫 번째 프로토 블록 "새싹"과 정적 개체(이벤트 및 논리적 모델을 구축한 후)는 시스템 환경을 형성하는 작동하는 시스템으로 바뀝니다. 즉, 기본 프로토-환경은 더 이상 존재하지 않습니다. 다시 태어났습니다. 즉, 새로운 개체가 첫 번째 환경과 다른 조건에서 형성되고 매체에 들어가면 계속 변경됩니다. 환경은 복잡할 것입니다. 그 이유는 그것을 채우는 개체가 더 어려울 것이고, 차례로 그들이 "태어난" 환경이 기본 프로토-환경보다 더 복잡하기 때문입니다. 그것은 일종의 프로그램 개체의 진화로 밝혀졌습니다.
여기에 사용자가 어떻게 필요한지 이해하는 것이 남아 있습니다.)
사용자는 분명히 개체 모델을 사용할 사람들입니다.
예를 들어 설명하겠습니다. 어떤 종류의 수학적 자움을 계산해야 합니다. 두 가지 방법이 있습니다. (1) 수학적 장치를 연구하고 모든 것을 직접 코딩하고, (2) 기성 라이브러리를 가져와서 기성품 사용: 입력을 데이터로 대체하고 출력에서 데이터를 가져옵니다.
두 번째 옵션은 더 간단하고 시각적이며 시간을 절약하는 등의 작업을 수행해야 한다고 가정합니다.
사용자는 분명히 개체 모델을 사용할 사람들입니다.
예를 들어 설명하겠습니다. 어떤 종류의 수학적 자움을 계산해야 합니다. 두 가지 방법이 있습니다. (1) 수학적 장치를 연구하고 모든 것을 직접 코딩하고, (2) 기성 라이브러리를 가져와서 기성품 사용: 입력을 데이터로 대체하고 출력에서 데이터를 가져옵니다.
두 번째 옵션은 더 간단하고 시각적이며 시간을 절약하는 등의 작업을 수행해야 한다고 가정합니다.
네, 물론 농담이었습니다. 우리는 이 문제에 대해 생각해 볼 필요가 있습니다.
네, 물론 농담이었습니다. 우리는 이 문제에 대해 생각해 볼 필요가 있습니다.
이상적으로는 시장 개체의 상호 작용 계산을 기반으로 복잡한 (시장) 프로세스를 모델링하기 위한 환경이 될 수 있습니다. 나는 시장의 모델을 만들겠다고 약속한 수학자들을 만났습니다. 농담이 아니라 대규모 기관의 전문 참가자들의 상호 작용을 모델링했습니다. 규모는 확실히 거대합니다. 여러 논문을 방어할 수 있습니다. 😉
이상적으로는 시장 개체의 상호 작용 계산을 기반으로 복잡한 (시장) 프로세스를 모델링하기 위한 환경이 될 수 있습니다. 나는 시장의 모델을 만들겠다고 약속한 수학자들을 만났습니다. 농담이 아니라 대규모 기관의 전문 참가자들의 상호 작용을 모델링했습니다. 규모는 확실히 거대합니다. 여러 논문을 방어할 수 있습니다. 😉
국가, 국제기구 등과 같은 투기적이지 않은 대규모 시장 참가자의 모델(의미 있지만 너무 복잡하지 않은)이 부족합니다. 그들은 강한 영향을 미치고 그들이 원하는 것이 항상 명확한 것은 아닙니다)
그러나 일반적으로 이것은 기본적으로 시장 배경에 대한 의존성을 분명히 고려하지 않는 Markov 모델입니다.
그건 그렇고, 생성 문법은 특히 텍스트의 장거리 종속성을 나타내기 위해 Chomsky에 의해 발명되었습니다. 예를 들어 문장에 "if"라는 단어가 포함되어 있으면 조만간 "then"이라는 단어가 나타날 가능성이 큽니다. 그는 이 접근 방식을 Markov chains의 원시적 접근 방식과 직접 대조했습니다. 이 방식은 일련의 문자가 단순히 다음 문자의 확률을 결정하는 것입니다(거래에서 때때로 문자를 양초로 교체하여 동일한 작업을 시도합니다).
내 생각에 촘스키의 접근은 마르코비즘을 거부하는 것이 아니라 초기에 비마르코비안 과정에서 더 복잡한 상태 공간을 가진 마르코비티를 찾는 것이다.
Chomsky의 접근 방식은 의미론이 아닌 구문에만 관련되어 있다는 점은 주목할 가치가 있습니다.
Haskell 표기법으로 "Object" 언어를 작성하지 않으려면 yacc 및 lex 프로그램 표기법(bison 및 flex)을 사용할 수 있습니다. 어쨌든 언어를 구현하려는 시도가 없으면 내부 문제와 모순을 볼 수 없습니다. 그리고 그들은 모든 언어에 필요합니다)
Haskell 표기법으로 "Object" 언어를 작성하고 싶지 않다면 yacc 및 lex 프로그램 표기법(bison 및 flex)을 사용할 수 있습니다 . 어쨌든 언어를 구현하려는 시도가 없으면 내부 문제와 모순을 볼 수 없습니다. 그리고 그들은 모든 언어에 필요합니다)
당신은 다이어그램을 사용할 수 있습니다 :-) 고전적인 Pascal 책이나 현대 SQLite에서처럼
당신은 다이어그램을 사용할 수 있습니다 :-) 고전적인 Pascal 책이나 현대 SQLite에서처럼
아마도 그는 양자 컴퓨터용 언어를 만들고 있고 그의 회로는 큐비트 Paul 및 Hadamard 게이트로 구성될 것입니다)
국가, 국제기구 등과 같은 투기적이지 않은 대규모 시장 참가자의 모델(의미 있지만 너무 복잡하지 않은)이 부족합니다. 그들은 강한 영향을 미치고 그들이 원하는 것이 항상 명확한 것은 아닙니다)
예, 공정 환율 모델과 통계적으로 건전한 통화 정책 예측을 결합하는 것은 흥미로울 것이지만, 터키가 연말에 모두를 놀라게 한 것처럼 그러한 모델조차도 자발적인 접근 방식에 대처하지 못할 것입니다.