이 주제의 주제는 대체로 철학적이며 알고리즘 거래의 경계뿐만 아니라 (일부 지역에서는) 일반적으로 프로그래밍에도 적합하지 않기 때문에 일련의 부분을 작성하기로 결정했습니다. "복잡한 알고리즘"의 하나의 최종 이론으로 개념, 일반적으로 개요를 설명하고 질문에 답하기 위해 자신의 방식으로 설명 합니다. 이러한 알고리즘이 원칙적으로 존재할 수 있습니까?
계획대로, 우리는 두 개의 중첩 루프(높이와 너비)로 구성된 하나의 그래픽 함수를 호출하고 x, y의 5가지 주요 매개변수를 사용하여 그려진 픽셀 화면의 간단한 직사각형 레이블의 예를 사용하여 " 복잡 메커니즘 "을 고려할 것입니다. , 너비, 높이, 색상.
그리기 기능은 "생성자"라고 하고 해당 매개변수 집합은 개체입니다. 속물적 인식에서 개체 는 색상으로 강조 표시된 픽셀 "하위 집합"으로 간주되고 화면의 일반 픽셀 집합 내부에 있는 기하학적 모양으로 조립되지만 프로그래머에게는 개체가 아닙니다. 눈 형태로 인식되는 외부 뿐만 아니라 생성 메커니즘 자체도 . 레이블은 그리기 기능에 의해 두 주기의 과정에서 "빌드"됩니다. 즉 , 매개변수가 있는 함수도 "레이블"입니다.색상이 지정된 사각형이 아니라 이를 그리는 매개변수가있는 알고리즘 입니다. 사람은 물체의 껍질에 대한 시각적 인식에 익숙하고 그 뒤에 있는 코드를 억지스럽고 부차적인 것으로 생각하기 때문에 이 순간을 깨닫기 어렵습니다. 그러나 이것은 물체 자체입니다. 원래 기능의 구현 또는 해당 매개 변수 값의 변경, 외부 셸 변경.
생성자 함수의 내부 구현과 해당 매개변수 집합이 떼려야 뗄 수 없이 연결되어 있기 때문에 물론 사실이 아니지만 함수의 매개변수 집합을 내부 구현과 분리하고 이를 기본 개체로 간주하는 것이 더 쉽습니다. 그러나 내부 구현 은 훨씬 덜 자주 변경되며 이러한 변경은 작업하기 쉽고 실험하기 쉬운 매개변수 집합 값의 변경보다 더 근본적입니다. 생성자 함수를 구현하는 방법이 변경되면 새로운 매개변수 집합이 나타나며 이는 생성자 함수의 이전 매개변수 집합을 기반으로 구축된 모든 "프로토 블록"의 변경을 수반합니다. 저것들. 5개의 매개변수( x, y, 너비, 높이, 색상)에서 Label의 대체 상태를 먼저 조립하고 다른 값을 입력한 다음 어떤 이벤트가 발생할 때 이를 "켜기"하면 예기치 않은 변경 생성자 함수를 구현하는 방법, 예를 들어 최대 3개까지 매개변수의 수를 좁히면 기본 매개변수 집합의 구조(다른 상태, 이벤트, 프로세스가 이미 생성되었을 수 있음)와 이전 구성이 변경됩니다. 레이블의 대체 상태는 "축소"되어 생성자 함수의 새 버전에서 사용할 수 없게 됩니다. 여기에서 복잡도 알고리즘의 구현에 대한 첫 번째 주요 장애물에 부딪힙니다. 생성자 함수를 구현하는 방법은 개체의 잠재적 복잡도의 경계를 설정합니다.특정 알고리즘에 따라 사람의 참여 없이 이러한 경계를 극복하는 것은 자동화된 합병증입니다.
레이블의 생성자 기능을 구현하는 원래 방법을 변경하지 않고 복잡성의 의미로 이동하지 않고 Label의 실험적인 "직접적인" 복잡성을 고려하십시오. 매개변수 집합의 값만 변경하고 그것을 보고 우리가 무엇을 하고 있는지 보십시오:
생성자 함수의 초기 매개변수 집합에서 새 상태에 대한 매개변수 집합을 선택하고 새 값을 만들어 할당된 메모리 블록에 씁니다.
레이블의 추가 상태를 하나만 수신하면 자동으로이벤트 모델 을 빌드해야 하는 필요성에 직면하게 됩니다. 레이블 에 초기 상태를 제외하고 하나 이상의 상태가 있으면 어느 시점에서 그 상태로 전환해야 하기 때문입니다. 레이블이 대체 상태를 취하는 외부 환경 또는 다른 객체와 관련된 일부 이벤트를 설명하는 데 필요합니다. 저것들. 하나의 새로 추가된 상태는 논리적으로 대체 상태로의 전환을 위한 적어도 하나의 이벤트를 설명할 필요와 원래 상태 또는 일부 다른 상태로 다시 전환하기 위한 두 번째 이벤트 설명(선택 사항)을 수반합니다.
따라서 간단한 테제: 객체에 각각의 새로운 상태를 추가하는 것은 적어도 하나, 바람직하게는 두 개의 새로운 이벤트의 추가를 수반하며, 이에 대한 설명은 이벤트 모델 의 조건에 맞아야 합니다. 개체와 환경의 "통신 메커니즘"이며 논리와의 상호 작용을 설명합니다. 선험적 으로SM의 존재만이 객체를 상태 사이에서 전환할 수 있습니다 . 출력: + 1 개체 상태 = +2 개체 또는 환경 이벤트 + 2 SM 조건 .
개체에 상태를 추가하려면 이러한 상태를 변경하기 위한 이벤트를 추가해야 하며, 우선 순위에 따라 새 이벤트를 정렬해야 하며 계층 구조가 이에 가장 적합합니다. 새로운 이벤트 및 상태의 출현과 동시에 조건의 나무가 자랍니다. 개체의 행동은 개체의 삶에 "관련된" 것들과의 외부 상호 작용에 대한 다양한 반응에 의해 풍부해지며, 합병증이 진행될수록 외부 접촉이 더 넓어진다고 해야 합니다. 레이블의 복잡성을 환경과 분리하여 고려할 수 없으며 상호 작용 환경의 존재가 필요합니다. 그렇지 않으면 새로운 상태가 메모리에 "사중"을 형성하고 변경에 대한 유일한 가능한 이벤트는 내부 타이머가 됩니다.
우리는 변화의 사건이 없는 객체의 새로운 상태의 출현, 즉 그것들을 환경의 객체와 불가분의 관계로 연결하는 것은 이벤트 모델 외부의 이벤트를 추가하는 것이 의미가 없다는 것을 발견했습니다. 개체가 의미가 없습니다. Object를 복잡하게 만드는 과정에서 State와 Event, Event Model의 조건(동시에 계층적 순서로 구성)을 모두 추가하고 연결을 설정해야 합니다. Event->State 또는 ... 이벤트->프로세스 등
Process Object를 추가하는 것은 State를 추가하는 것과 근본적으로 다르지 않으며 차이점은 할당된 메모리의 양일 뿐입니다. 상태와 같은 새로운 프로세스에는 start-events , switch-events, stop-events 와 같은 기본 이벤트 정의가 필요합니다.
결론:
물론 이 주제를 다루기 위해서는 한 권 이상의 책을 작성해야 하고 한 개의 게시물로는 충분하지 않습니다. 그러나 특정 프로그램을 복잡하게 만드는 목표를 정의하여 다른 객체 모델을 생성하도록 정의한다면 이미 명백합니다. 상태, 이벤트, 환경에 대한 반응, 구현 생성자 기능을 변경하지 않고 변경되지 않은 매개변수 집합에 의존하지 않고 아마도 n번째 시행착오 후에 간단한 작업을 수행하는 레이블을 만들 수 있지만 그러한 프로그램은 상태, 이벤트, 프로세스, 조건 및 해당 계층과 같은 "프로토 블록"을 구축할 수 있어야 하며 이들을 함께 연결하고 유전자 최적화를 사용하여 매개변수 값을 선택해야 합니다. 나는 그러한 작업의 복잡성을 상상하지만 낙관적입니다.
나는 나와 다른 사람들(내가 무의식적으로 그들의 외모에 기여한 경우)에 대한 환상을 폭로하고 싶습니다. "복잡한 알고리즘"과 회귀는 우주 자체가 " 성배 "의 어떤 형태와 변형도 부정하고 내 추론이 철학에 대한 사랑으로 불타오르는 마음의 산물임을 보여주는 가혹한 현실로 독자들을 이끌었습니다. 자신의 천재성에 대한 믿음으로 괴로워하는 잠 못 이루는 밤에 "영구 운동 기계" 또는 "타임 머신".
복잡한 알고리즘을 구현할 수 없거나 더 정확하게는 특정 프로그램이 특정 개체의 매개변수 상태, 이벤트, 프로세스 및 조건을 무작위로 스탬프 처리한 다음 동일한 무작위 순서로 이들을 다음과 결합하는 "멍청한" 버전을 구현할 수 있습니다. 서로 ... 지우고 다시 시작합니다. 이 이상한 행동은 무기한 지속될 수 있으며 완전히 이해할 수 없습니다. 그 목적은 무엇입니까? 결과는 무엇입니까? 무작위 결과? 그리고 생성자 함수의 문제를 기억하십니까? 구현을 변경하는 방법은 무엇입니까? 완전히 이해할 수 없음 ... 문제는 구현 방법의 약간의 변경이 모든 프로토 블록 구조의 "정당성"을 완전히 파괴하여 변경된 기능에 사용할 수 없게 만든다는 것입니다. 일반적으로 이 작업은 연구 기관이나 과학 아카데미에서 해결하고 결국 무언가가 해결된다는 사실이 아닌 한 몇 년 동안 지속됩니다.
이 포럼의 분위기는 성배 영감으로 가득 차 있고 마음의 적절한 분위기를 불러일으킵니다. 그래서 후자는 놀랍고 과학적인 비유를 낳습니다. 불행히도 ... 그들은 모든 사람에게 큰 에너지. :)
Реter Konow 성배 "의 어떤 형태와 변형도 부정하고 내 추론이 철학에 대한 사랑으로 불타오르는 마음의 산물임을 보여주는 가혹한 현실로 독자들을 이끌었습니다. 자신의 천재성에 대한 믿음으로 괴로워하는 잠 못 이루는 밤에 "영구 운동 기계" 또는 "타임 머신".
복잡한 알고리즘을 구현할 수 없거나 더 정확하게는 특정 프로그램이 특정 개체의 매개변수 상태, 이벤트, 프로세스 및 조건을 무작위로 스탬프 처리한 다음 동일한 무작위 순서로 이들을 다음과 결합하는 "멍청한" 버전을 구현할 수 있습니다. 서로 ... 지우고 다시 시작합니다. 이 이상한 행동은 무기한 지속될 수 있으며 완전히 이해할 수 없습니다. 그 목적은 무엇입니까? 결과는 무엇입니까? 무작위 결과? 그리고 생성자 함수의 문제를 기억하십니까? 구현을 변경하는 방법은 무엇입니까? 완전히 이해할 수 없음 ... 문제는 구현 방법의 약간의 변경이 모든 프로토 블록 구조의 "정당성"을 완전히 파괴하여 변경된 기능에 사용할 수 없게 만든다는 것입니다. 일반적으로 이 작업은 연구 기관이나 과학 아카데미에서 해결하고 결국 무언가가 해결된다는 사실이 아닌 한 몇 년 동안 지속됩니다.
이 포럼의 분위기는 성배 영감으로 가득 차 있고 마음의 적절한 분위기를 불러일으킵니다. 그래서 후자는 놀랍고 과학적인 비유를 낳습니다. 불행히도 ... 그들은 모든 사람에게 큰 에너지. :)
엄격하게 판단하지 마십시오. 나는 "철학적 충격"에 빠졌습니다.)))
갑자기 마음의 인지적 기분이 든다면 유전 프로그래밍에 대해 읽어보십시오 (스포일러: Backus-Naur 없이는 할 수 없음).
72개의 경우, 특수 목적을 위한 24개의 새로운 경우, 비선형 쓰기 시스템, 행렬 문법, 형태 구문, 부스트로페돈 및 특수 음성학 - 가장 멋진 거래 분파에 필요한 것(체키스트와 프리메이슨이 성배를 훔칠 수 없도록).
예, "두 이동 평균의 교차점"이라는 표현을 Ithkuil로 번역해야합니다)
이 주제의 주제는 대체로 철학적이며 알고리즘 거래의 경계뿐만 아니라 (일부 지역에서는) 일반적으로 프로그래밍에도 적합하지 않기 때문에 일련의 부분을 작성하기로 결정했습니다. "복잡한 알고리즘"의 하나의 최종 이론으로 개념, 일반적으로 개요를 설명하고 질문에 답하기 위해 자신의 방식으로 설명 합니다. 이러한 알고리즘이 원칙적으로 존재할 수 있습니까?
계획대로, 우리는 두 개의 중첩 루프(높이와 너비)로 구성된 하나의 그래픽 함수를 호출하고 x, y의 5가지 주요 매개변수를 사용하여 그려진 픽셀 화면의 간단한 직사각형 레이블의 예를 사용하여 " 복잡 메커니즘 "을 고려할 것입니다. , 너비, 높이, 색상.
그리기 기능은 "생성자"라고 하고 해당 매개변수 집합은 개체입니다. 속물적 인식에서 개체 는 색상으로 강조 표시된 픽셀 "하위 집합"으로 간주되고 화면의 일반 픽셀 집합 내부에 있는 기하학적 모양으로 조립되지만 프로그래머에게는 개체가 아닙니다. 눈 형태로 인식되는 외부 뿐만 아니라 생성 메커니즘 자체도 . 레이블은 그리기 기능에 의해 두 주기의 과정에서 "빌드"됩니다. 즉 , 매개변수가 있는 함수도 "레이블"입니다. 색상이 지정된 사각형이 아니라 이를 그리는 매개변수가 있는 알고리즘 입니다. 사람은 물체의 껍질에 대한 시각적 인식에 익숙하고 그 뒤에 있는 코드를 억지스럽고 부차적인 것으로 생각하기 때문에 이 순간을 깨닫기 어렵습니다. 그러나 이것은 물체 자체입니다. 원래 기능의 구현 또는 해당 매개 변수 값의 변경, 외부 셸 변경.
생성자 함수의 내부 구현과 해당 매개변수 집합이 떼려야 뗄 수 없이 연결되어 있기 때문에 물론 사실이 아니지만 함수의 매개변수 집합을 내부 구현과 분리하고 이를 기본 개체로 간주하는 것이 더 쉽습니다. 그러나 내부 구현 은 훨씬 덜 자주 변경되며 이러한 변경은 작업하기 쉽고 실험하기 쉬운 매개변수 집합 값의 변경보다 더 근본적입니다. 생성자 함수를 구현하는 방법이 변경되면 새로운 매개변수 집합이 나타나며 이는 생성자 함수의 이전 매개변수 집합을 기반으로 구축된 모든 "프로토 블록"의 변경을 수반합니다. 저것들. 5개의 매개변수( x, y, 너비, 높이, 색상) 에서 Label의 대체 상태를 먼저 조립하고 다른 값을 입력한 다음 어떤 이벤트가 발생할 때 이를 "켜기"하면 예기치 않은 변경 생성자 함수를 구현하는 방법, 예를 들어 최대 3개까지 매개변수의 수를 좁히면 기본 매개변수 집합의 구조(다른 상태, 이벤트, 프로세스가 이미 생성되었을 수 있음)와 이전 구성이 변경됩니다. 레이블의 대체 상태는 "축소"되어 생성자 함수의 새 버전에서 사용할 수 없게 됩니다. 여기에서 복잡도 알고리즘의 구현에 대한 첫 번째 주요 장애물에 부딪힙니다. 생성자 함수를 구현하는 방법은 개체의 잠재적 복잡도의 경계를 설정합니다. 특정 알고리즘에 따라 사람의 참여 없이 이러한 경계를 극복하는 것은 자동화된 합병증 입니다.
레이블의 생성자 기능을 구현하는 원래 방법을 변경하지 않고 복잡성의 의미로 이동하지 않고 Label의 실험적인 "직접적인" 복잡성을 고려하십시오. 매개변수 집합의 값만 변경하고 그것을 보고 우리가 무엇을 하고 있는지 보십시오:
결론:
물론 이 주제를 다루기 위해서는 한 권 이상의 책을 작성해야 하고 한 개의 게시물로는 충분하지 않습니다. 그러나 특정 프로그램을 복잡하게 만드는 목표를 정의하여 다른 객체 모델을 생성하도록 정의한다면 이미 명백합니다. 상태, 이벤트, 환경에 대한 반응, 구현 생성자 기능을 변경하지 않고 변경되지 않은 매개변수 집합에 의존하지 않고 아마도 n번째 시행착오 후에 간단한 작업을 수행하는 레이블을 만들 수 있지만 그러한 프로그램은 상태, 이벤트, 프로세스, 조건 및 해당 계층과 같은 "프로토 블록"을 구축할 수 있어야 하며 이들을 함께 연결하고 유전자 최적화를 사용하여 매개변수 값을 선택해야 합니다. 나는 그러한 작업의 복잡성을 상상하지만 낙관적입니다.
안녕하세요 여러분, 고문이 있습니다, 당신은 더 일해야합니다, 잘 더듬는 사람이 있습니다. 나는 eurusd와 usdchf 쌍으로 하루에 $ 100 정도 테스트합니다.
병합..
그 안의 개체가 잘못 표현됩니다 :-)
PS/ 개체에 관계없이 병합 보장
갑자기 마음의 인지적 기분이 든다면 유전 프로그래밍에 대해 읽어보십시오 (스포일러: Backus-Naur 없이는 할 수 없음).