stokastik rezonans - sayfa 28
Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Görev ertelendi. İnsanlar dürüstçe burun üzerinde bazı tatiller olduğunu ve onlardan sonra çalışmayan bir durum olacağını itiraf etti.
Yurixx'e
∫ (ξ^a)*exp(–B*(ξ^b)) dξ = –1/(B*b) * (X^(a–b+1))*exp(–B*(X^b)) + (a–b+1)/ (B*b) *∫ (ξ^(a–b))*exp(–B*(ξ^b)) dξ
Matematiksel analizde çok büyük bir uzman değil, açıkçası kimse, ama MathCAD ve Mathematics gibi bu integrali alamazdı. Ama bir şeyi yanlış anlamış olabilirim ya da ifadeyi yanlış okumuş olabilirim.
Bana göre bu daha kolay. Küçük bir kod parçası, T/F ve ortalama alma parametrelerine bağlı olarak normalizasyon katsayılarını hesaplayan bir göstergenin veya bir Uzman Danışmanın init() içine gömülecektir. Her şey çalışıyor. Ve Şampiyonada bunu nasıl yapacaksınız, eğer danışman bilgisayarınızda yoksa ve tarih oraya yükleniyorsa, kimse ne kadar olduğunu bilmiyor mu?
Ama bunlar önemsiz şeyler. Soru daha ciddi. Bu katsayıları her seferinde elle mi yoksa matcad :-) sembolünde, t/f vs. değiştirirken mi yeniden hesaplamanız gerekiyor? eziyet etmiyor musun? Veya tüm karakterlerden, s/f, kenar yumuşatma vb. bir veritabanı oluşturun. ? :-)
Bunda zor bir şey yok, mevcut tırnak ortamı için sadece bir kez yeniden hesaplamanız gerekiyor ve bu yeterli, hesaplama süresi gradyan inişinden daha fazla sürmeyecek.
Daha da gülünç, herhangi bir kanıt olmadan dağılımın böyle olduğunu kabul etmek ve ilan etmek çok kolay. Evet, gerçek alıntılar için kanıtınızda temel alınandan tamamen farklı olduğu konusunda haklısınız.
Hayır, fark etmedim. Ancak uzun zaman önce normalleşme sorununun birçok yönden çözüldüğünü uzun zaman önce fark ettim, örneğin istatistik bölümünde "deney planlaması" bölümünde açıklanan yöntemi kullanıyorum. En azından normalleşme ile ilgili bir sorunum yok. Ek olarak, listelenen tüm avantajlar ve uygulamalar çok şüphelidir:
4. Hiçbir şey anlamadığım sinir ağlarında verileri normalleştirmek gerekiyor. Koşullu aralığın ötesine geçmek, sinir beyinlerinin sinir çatısını kaybetmesine yol açar.
Belki de bu normalleştirme yöntemi, bazı durumlarda şu anda kullanılandan daha faydalı olacaktır.
Muhtemelen hala “yeterince anlamadığım” sinir ağlarında normalleştirme sorunu yoktur (bu sorunu nereden aldınız?), üstelik tam olarak bu işlemin metrolojik doğruluğunu talep ediyorlar ve bu senin yoluna sokman imkansız.
Teklif :
Tamam hadi yapalım. Hesaplama için hangi giriş parametrelerinin gerekli olduğunu söylüyorsunuz. Rastgele bir satır seçiyorum, gerekli parametreleri hesaplıyorum ve sizi bilgilendiriyorum. Bundan sonra, keyfi olarak seçilen bir sürgülü pencerenin değeri üzerinde anlaşıyoruz. Bu pencere için hesaplanan minimum ve maksimum değerleri yayınlayın. Sırasıyla kesin değerleri yayınlıyorum, karşılaştırma yapıyorum.
Dürüstlüğü garanti ederim, içiniz rahat olsun.
not :
Bir programcı, eline geçen her şeyi programlayan biri değildir.
Tıpkı bir erkeğin yanan her şeyi içmeyen ve hareket eden her şeyi içmeyen biri gibi.
Yuri, bu ne için? Kanıtın bir sonucu olarak mı? Ales gibi olmaya gerçekten karar verdin mi? Seni tanımak şüpheli olsa da ...
nötron için
Teşekkürler hocam mutlaka bakacağım.
Yuri, bu ne için? Kanıtın bir sonucu olarak mı? Ales gibi olmaya gerçekten karar verdin mi? Seni tanımak şüpheli olsa da ...
Senin sesinde bir tür saldırganlık, Sergey. Yayınladıklarımı bu devlet açısından değerlendirmeniz gerektiğini düşünmüyorum. Önerilerimi beğenmiyor musun? Onları pratiğinize almayın. Açıklamalarımda bir şeyi yanlış mı anladın? Ama bu kızmak için bir sebep değil. Yöntemleriniz hakkında fazla bir şey anlamıyorum ve bununla ilgili bir sorunum yok. Buna ihtiyacın yok mu? İyi, üzerine tükür.
Belki bazı hatalar buldunuz? Sonra onları işaret et. Cevabınızın tamamından, itiraz denebilecek tek bir yer gördüm:
Muhtemelen matematiğin işlediği yöntemlere aşina değilsiniz. Nesneleri varsayar ve sonra onları inceler. Burada da aynı. Başlangıçta dağıtım fonksiyonunun biçimini varsaydım ve sonra onu ihtiyaçlarıma uyacak şekilde geliştirdim. Model dağılım fonksiyonunun eğrisinin deneysel olanla mükemmel bir şekilde eşleştiği ifadesini fark etmediniz mi? Daha ne kanıtı istiyorsun?
"Gerçek alıntılar tamamen farklıdır" ifadeniz, ne bildiğinizi gösteriyor? O zaman onu buraya getir. Ve alıntılarda ne var? Alıntılarla çalıştığımı sana kim söyledi? Tüm yazılarımdan, aslında normalleştirmem gereken bir göstergenin verileriyle çalıştığım oldukça açık. Ne yazık ki, bu gösterge için değerlerin dağılımı hakkında neredeyse hiçbir şey bilmiyorsunuz. Peki neye itiraz ediyorsunuz?
Genel olarak, iki tür gerçek itiraz mümkündür: 1. Teorik yapının yanlışlığı. 2. Yanlış uygulama. İlk soruda, anladığım kadarıyla, ağır argümanlarınız yok. İkinci nokta zor bir nokta. Benim görevime yapılan başvuruyu yargılamak senin için zor. Ve görevlerinize uygulama sizin işiniz. Bu tür fırsatlara ihtiyacınız yoksa (ve çok az insanın bunlara ihtiyacı var - durum çok özel), o zaman buna çok dikkat etmemelisiniz.
Bu arada, sinir ağları hakkında. Şebekenin girişine veri beslediğimizde, aralıklarını açıkça belirtmemiz gerekiyor. Bu fiyat ve çoğu gösterge için mümkün değildir. Yorumumun sebebi bu. Belki yanlıştır, sadece yöntemin olası uygulamasıyla ilgili IMHO'dur.
Sergey, benim yapamadığım birçok şeyi yapabilirsin. Ama bu benim herhangi bir düşmanlığım için bir sebep değil. Aksine, bu daha fazla saygı duyulmasının bir nedenidir.
bu integrali alamadım
İfade kesinlikle doğru, sadece kendim kontrol ettim (ancak bu bir gradyan iniş yöntemi değil, sadece parçalara göre bir entegrasyon yöntemidir). Bu işlemi diferansiyelin önündeki bağımsız değişkenin derecesi ile telafi ederek sadece üssü diferansiyelin işaretinin altına getirmek yeterlidir.
Sorun farklıdır - burada doğru bir şekilde belirtildiği gibi, dağıtım keyfi olarak seçilir. Ama yine de Yurixx'in bu formüllerin pratik doğrulaması üzerine önerdiği sonuçlara bakardım. Sonunda, nihai sonuçlar tamamen doğru olmasa bile, gerçeğin ana kriteri pratiktir.
Yine de probleminde X'in değerinin ne olduğunu açıklamak isterim Yurixx ...
IMHO, tek bir dağıtımın fiyatı için değersizdir. Farklı zamanlarda, farklı dağılımlar. Örneğin, aynı kanal belirli bir türden geçici olarak kararlı bir dağıtımdır. Geçiş anlarında hangisinin sonuçlanacağını belirlemek imkansızdır, her zaman alternatif senaryolar vardır. Sadece pozitif bir MO ile belirli bir dağılıma güvenerek gireriz (veya onu + MO alacak şekilde kullanırız). Elbette hepsini rastgele bir aralık için karıştırabilir ve benzer bir dağılım seçebilir ve ardından önerdiğiniz gibi kullanabilirsiniz: evrensel bir standarda indirgeme, normalleştirme ... Ancak göstergelerin ve diğer araçların amacı, Belirli bir dağıtımın görünümünün (veya devamının) bazı küresel piyasa koşullarını tahmin etmekten ziyade kullanabileceğimiz anlar. Bunu yapmak için, gösterge önceki birkaç dağılımı karıştırmamalı ve hangi dönemle açık değil: bundan, diğerinden ve üçüncüsünden biraz aldılar. IMHO, ayrılık gerekli, belki olaydan sonra bile, ama karıştırmak değil. Ve sonra ya hala korunduğu umuduyla ortaya çıkan dağılımı kullanın ya da geçiş anlarında yenisini bekleyin ve kullanın. İkinci durumda, önceki (tamamlanmış) dağıtım, kullanılması planlanan geleceğe yönelik potansiyeli de belirleyebilir.
İlk iki cümle benimkinden temelde farklı bir kavramı ifade ediyor. Aksine, pazarın bir olduğuna ve dolayısıyla bazı dönemlerde farklı (ama kendi) yönleri bu dağıtıma hakim olsa da, dağıtımının ayrı bir fenomen olduğuna inanıyorum.
Dağıtım fonksiyonunun önerilen biçiminin özel bir durum olduğunu açıklığa kavuşturmak istiyorum. Görevim için bana mükemmel uyuyor, ancak herkese uyması zorunlu değil. Sonunda uygulamanın zorluklarını yazdım. 3. paragrafta. "Serinin istatistiklerini inceleyin" yazıyor. Neden düşünüyorsun? Bu dağıtım fonksiyonunun uygun olup olmadığını çözmeyi düşünüyorum.
Ve "evrensel standart" konusunda da bir terim uyuşmazlığı var. Dağıtımdan bahsediyorsunuz, ancak normalleştirmenin en kolay ve en etkili yol olduğu (yalnızca) bir dizi değeri standartlaştırmaktan bahsediyorum.
Göstergelerin amacı hakkındaki düşünceleriniz ve ardından gelen her şey, yavaş yavaş belirsiz fantezilere dönüşen kesin fikirlerdir. Onlara itiraz etmeye cesaret edemiyorum. Ne yazık ki, bunun çalışmanın konusu, ifade edilen fikirler, uygulama ile ilgili hususlar ve diğer şeylerle ilgisi yoktur. Bu nedenle, bu ifadelere cevap vermekten memnuniyet duyarım, ancak bunu yazılarımla nasıl ilişkilendireceğimi bilmiyorum. :-)
tahıl
İncelenen dağılımın bir resmini (histogramı) verebilir misiniz? 0'dan ...'a kadar olan aralıkta tanımlanmış bir dağılım da vardır. http://avs.cde.spbstu.ru/str/HTML/pag/1/23.htm
Belki sana yakışır. Bu makalede en son bakın. eve geleceğim. Matkad'da verilerle çalıştığım, çeşitli ki-kare kriterlerine göre bu yasaya uygunluklarını kontrol ettiğim bir program bulacağım, Neiman Pearson. gerekirse gönderirim.
bu integrali alamadım
İfade kesinlikle doğru, sadece kendim kontrol ettim (ancak bu bir gradyan iniş yöntemi değil, sadece parçalara göre bir entegrasyon yöntemidir). Bu işlemi diferansiyelin önündeki bağımsız değişkenin derecesi ile telafi ederek sadece üssü diferansiyelin işaretinin altına getirmek yeterlidir.
Sorun farklıdır - burada doğru bir şekilde belirtildiği gibi, dağıtım keyfi olarak seçilir. Ama yine de Yurixx'in bu formülleri pratikte test etmek için önerdiği sonuçları arardım. Sonunda, nihai sonuçlar tamamen doğru olmasa bile, gerçeğin ana kriteri pratiktir.
Yine de probleminizde X'in değerinin ne olduğunu açıklamak isterim, Yuurixx ...
sadece şaşırdım....
Ve bu integralin gradyan iniş yöntemiyle alındığını kim söyledi? Açıkça yazdım: "parçaları alıyoruz." Sır değilse de hangi yeri okuyorsunuz beyler. :-)))
Diğer tüm açılardan, yazınız Mathemat , çok iyimser. "Hem MathCAD'de hem de Matematikte" daha iyi olduğunuz zaten belli. Bu çanlar ve ıslıklar hakkında şüpheci olmama şaşmamalı. Onlarla tartışamazsınız, örneğin sizinle ...
Benim sorunumdaki X değeri, bazı göstergelerin değer kümesidir.
Kendi uygulamam, sorunumun bu yöntemle çözüldüğünü gösterdi. Sonuçlar beni tatmin ediyor.
Göstergelerin amacı hakkındaki düşünceleriniz ve ardından gelen her şey, yavaş yavaş belirsiz fantezilere dönüşen kesin fikirlerdir. Onlara itiraz etmeye cesaret edemiyorum. Ne yazık ki, bunun çalışmanın konusu, ifade edilen fikirler, uygulama ile ilgili hususlar ve diğer şeylerle ilgisi yoktur. Bu nedenle, bu ifadelere cevap vermekten memnuniyet duyarım, ancak bunu yazılarımla nasıl ilişkilendireceğimi bilmiyorum. :-)
Göstergelerle veya başka bir şey yapmadan önce onlardan ne beklediğimizi belirlememiz gerekiyor. Bu, görev çerçevesinde hangi sorunların çözülmesi gerektiğini ve hangilerinin çok zor olduğunu belirleyecektir.
"TA göstergeleri pratik olarak t / f'ye bağlı değil, anladığım kadarıyla, bu onların istatistiklerinin bir özelliği. Ancak düzgünleştirme sorunu çözülürse, belki onlardan yeni bir şey elde edilebilir."
Örneğin göstergelerden ne gibi yenilikler elde etmek istiyorsunuz?
Göstergelerin amacı hakkındaki düşünceleriniz ve ardından gelen her şey, yavaş yavaş belirsiz fantezilere dönüşen kesin fikirlerdir. Onlara itiraz etmeye cesaret edemiyorum. Ne yazık ki, bunun çalışmanın konusu, ifade edilen fikirler, uygulama ile ilgili hususlar ve diğer şeylerle ilgisi yoktur. Bu nedenle, bu ifadelere cevap vermekten memnuniyet duyarım, ancak bunu yazılarımla nasıl ilişkilendireceğimi bilmiyorum. :-)
Göstergelerle veya başka bir şey yapmadan önce onlardan ne beklediğimizi belirlememiz gerekiyor. Bu, görev çerçevesinde hangi sorunların çözülmesi gerektiğini ve hangilerinin çok zor olduğunu belirleyecektir.
"TA göstergeleri pratik olarak t / f'ye bağlı değil, anladığım kadarıyla, bu onların istatistiklerinin bir özelliği. Ancak düzgünleştirme sorunu çözülürse, belki onlardan yeni bir şey elde edilebilir."
Örneğin göstergelerden ne gibi yenilikler elde etmek istiyorsunuz?
Standart TA göstergeleri hakkında konuşursak, o zaman fazla değil. Ama aynı zamanda dikkati hak ediyor. Resimleri zaten yayınladım. İki farklı dönem için RSI grafikleri ve bununla ilgili yorumlarım var. RSI'yi aralığı yumuşatma periyoduna bağlı olmayacak şekilde normalleştirirseniz, daha verimli kullanmak mümkün olabilir. Aynısı diğer bazı göstergeler için de geçerlidir.
Evet, sorun değil Yurixx , bu sözü sana atfetmiyorum. Eh, çan ve ıslıklara karşı şüpheci tutuma gelince ... Evde Maple kurdum, bazen sembolik hesaplamalar da dahil olmak üzere gerçekten yardımcı oluyor. Açıkçası uzun zamandır kullanmıyorum.
Yurixx'e
Yuri, seni bir şekilde kırdıysam özür dilerim, düşüncelerimde böyle bir şey yoktu, düşmanlık yok ama tam tersine akıllı, ilginç ve sabırlı bir muhatap görüyorum.
İlk noktada, integral alma konusunda tökezledim, onun hakkında yazdım, bu yüzden, sadece sözümü tuttum, ama bu, elbette, benim sorunum, bu integrali alın ve tüm ispatı kontrol edin. İkinci nokta, size göründüğü gibi agresif bir tepkiye neden oldu. Görev başında, müşterinin, bileşenlerin (montajlar, montajlar) olası arızalarına dayalı olarak ana üretim için stoklarının optimizasyonunu istediği bir projede çalıştı. Oldukça pahalılar ve sorun akademik bir sorun gibi bir şey. Bütün bir araştırma enstitüsü bizimle çalıştı, bu da teorik gerekçelendirmeyi üstlendi. Sonuç olarak, mükemmel bir teorik model inşa edildi, ancak pratikte hiç işe yaramadı ve hepsi gerçek dağılımın kelimenin tam anlamıyla biraz farklı olduğu ortaya çıktı., Başlangıçta teorisyenler için pek uygun değil.
Alıntı beklemiyordum ama yazılarınızı okudum. İşte onlardan biri, biraz bağlam dışı: “... İlk seri fiyatlar. Tabii ki öyle. Dağılımı muhtemelen anormal. Normal hakkında yazdım, çünkü onun için analitik bir biçimde çok şey hesaplanabiliyor ve gerçek dağılım normal bir dağılımla belirli bir doğrulukla tahmin edilebiliyor .... " X'in bir fiyat aralığı olduğunu daha da anladım. X serisi genellikle soyut bir şeyse, ancak belirli bir dağılıma tabiyse, o zaman sorun yoktur. Örneğin, stokastiğin "atanmış" dağılıma tabi olduğundan emin misiniz?
Görünüşe göre aptallığım, diğer noktalarda olduğu gibi bu DEĞİL probleminin tüm derinliğini fark etmeyi mümkün kılmıyor.
sadece şaşırdım....
Ve bu integralin gradyan iniş yöntemiyle alındığını kim söyledi? Açıkça yazdım: "parçaları alıyoruz." Sır değilse de hangi yeri okuyorsunuz beyler. :-)))
Gradyan yöntemini kullanarak integrali almaya çalıştığımı yazmadım,
muhtemelen her zamanki gibi haklısın :o)
matematiğe
Açıklama için teşekkürler, başlangıçta yanlış yazdım, parantez içinde kafam karıştı ve entegrasyonun sınırlarını karıştırdım :o.
Özel'e
Üzgünüm, nedenini ve nedenini gerçekten anlamadım, yani. istek ne için?
nötron için
İlginç bir gösterge, sadece akşamları daha derine inebiliyorum, şimdi işteyim, sadece teori üretebiliyorum. Burada: 'Stokastik rezonans' ; ;; Bulunan kalıplarla ilgili ilk materyalleri yayınladım. Ancak incelik, bunun yalnızca bazı kanal sınıflarında, geri kalanında - tam Kaos'ta çok iyi tezahür etmesidir. Sanatsal olarak konuşursak bu kanallar parmaklarda sayılabilir. Aşağıda, sonuçların bir sinyalin tamamen yokluğunda elde edildiğini yazdım, yani. fiyat aralığı gürültü olarak alınmıştır.