O mercado é um sistema dinâmico controlado. - página 109
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Parece ser um bom momento para continuar a discussão sobre a natureza dos processos dinâmicos. Você parou no ponto em que um único processo é dividido em 3 componentes, ligados por uma relação:
Passado (P) + Presente (H) + Futuro (B) = 1 processo.
Aqui você teve alguns comentários ou uma "abordagem diferente".
E eu, tendo pensado nisso, sou obrigado a introduzir outra função: História (I) e apresento-a como uma soma de AND = P + H.
Agora: História (I) + Futuro (B) = Passado (P) + Presente (H) + Futuro (B) = 1;
As funções I, P, N e B são funções da mesma classe, são da mesma natureza, são transformadas por métodos matemáticos umas nas outras, sem violar uma seqüência lógica de ocorrência de cada uma das fases de um único processo no final de um único tempo, porque têm a mesma "constante de tempo", encarnando e revelando a conexão de espaço e tempo. Isaac Newton estava de fato certo quando observou que sem um processo não há tempo e vice versa.
Tenho minhas dúvidas em várias circunstâncias.
1) Se o Passado é tratado como um integrante do Presente, isto é, se o Passado é uma função do intervalo F(a,b), então o Presente é o diferencial dessa função no ponto final do intervalo -- dF(b). Portanto, a soma (P+H) está errada, pois leva à dupla contagem do Presente.
Por enquanto, temos que decidir sobre este ponto.
Tenho dúvidas em várias circunstâncias.
1) Se o Passado é tratado como um integrante do Presente, isto é, se o Passado é uma função do intervalo F(a,b), então o Presente é o diferencial desta função em um ponto finito do intervalo -- dF(b). Portanto, a soma (P+H) está errada, pois leva à dupla contagem do Presente.
Temos que decidir sobre este ponto, por enquanto.
Estou mais confuso com os próprios conceitos)) Como o passado pode ser acrescentado a algo? Talvez faça sentido falar sobre alguma função, que pode incluir a normalização, etc. E o mais importante, para destacar algumas características mensuráveis do passado e do futuro. Como:
F(P)+G(B)=1
E tente definir de alguma forma F e G. E do ponto de vista de uma tarefa de previsão é necessário encontrar G com o conhecido F
Tenho dúvidas sobre várias circunstâncias.
1) Se o Passado é tratado como um integrante do Presente, isto é, se o Passado é uma função do intervalo F(a,b), então o Presente é o diferencial desta função em um ponto finito do intervalo -- dF(b). Portanto, a soma (P+H) está errada, pois leva à dupla contagem do Presente.
Até agora, temos que decidir sobre este ponto.
Estou mais confuso com os próprios conceitos). Como se soma o passado a algo? Talvez faça sentido falar sobre alguma função, que pode incluir a normalização, etc. E o mais importante, para destacar algumas características mensuráveis do passado e do futuro. Como:
F(P)+G(B)=1
E tente definir de alguma forma F e G. E do ponto de vista de um problema de previsão é necessário encontrar G, com o conhecido F
A normalização por um é o segundo ponto das minhas dúvidas.
Mas se alguém conseguir construir um F(P) adequado, então poderá obter o campo vetorial correspondente a ele, e isto, por sua vez, permitirá a construção de um operador de continuação.
A normalização por um é o segundo ponto das minhas dúvidas.
Mas se conseguirmos construir um F(P) adequado, podemos também obter o campo vetorial correspondente e isto, por sua vez, nos permite construir um operador de continuação.
Por que hesitar, somar as três funções e obter uma. Investigue P(t/t) em vez de F(P) e veja se ele é adequado.
Bem, se eles são construídos com base em uma normalização a uma, então naturalmente eles se somarão a uma.
Comecemos, porém, do início, ou seja, da definição de t,t,n.
E então seguir o conhecido caminho: 1) construir uma função de amostra conveniente para a pesquisa; 2) discretizá-la; 3) a partir de suas amostras determinar t,t,n; 4) a partir delas construir H(t,t,n); 5) depois construir P(t,t,n); 6) depois construir B(t,t,n); 7) comparar o resultado com a função de amostra. Como resultado, obtemos algum erro de amostra. Então veremos o que fazer com este erro.
Nem a teoria da probabilidade nem as estatísticas matemáticas são adequadas para descrever e estudar processos em dinâmica
Eu realmente não concordo com isto. Há, por exemplo, toda uma teoria de processos aleatórios passando por cadeias lineares, tratados espessos foram escritos. E a dinâmica não-linear de processos aleatórios também emerge de vez em quando na literatura. É claro que tudo isso é uma combinação de matstatistics e outras seções, mas ainda assim.
Eu não concordo inteiramente com isto. Há, por exemplo, toda uma teoria de processos aleatórios que passam por circuitos lineares, são escritos tratados espessos. As dinâmicas não lineares de processos aleatórios também aparecem na literatura. É claro que tudo isso é uma combinação de matstatistics e outras seções, mas ainda assim.
Não há necessidade de retirar a frase do contexto. O contexto lá era completamente diferente.
Mas para fins de esclarecimento, eu acrescentaria: em sua forma mais pura.
Naturalmente, podemos usá-los para determinar certas características. Mas algo mais precisa ser incluído para uma definição mais detalhada.
Deixe-me observar entre parênteses que, para determinar tais características ou seus análogos, podemos passar com sucesso sem TV e MC em sua forma geralmente aceita.
Mas não estou rejeitando de modo algum a TV e a MC. Você só precisa entender os limites de seu uso.
Podemos passar com sucesso sem TV e MC em sua forma habitual.
Mas eu não estou rejeitando a TV e a EM completamente. Basta entender os limites de seu uso.
ilusões de grandeza.
Sejamos sérios - o que você usa para análise? Não me fale de sistemas dinâmicos controlados - já li este tópico várias vezes e não há uma dica dele aqui