Mutlak oranlar - sayfa 73
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret 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
Ve eğer kök yoksa, nereye tavsiye edeceksiniz?
denklem hakkında yeni bir düşünce ortaya çıktı.
0.998683^x + 1.00216908^y+ 1.002040888^z+ 0.998182^e+ 1.003999^k=1
sonra hedeflere bağlı olarak seçim yapılabilir), birkaç düşünceyi hesaplamaya çalışacağım, sanırım dokhtar ne elde ettiğimi zaten anlıyor)
denklem hakkında yeni bir düşünce ortaya çıktı.
0.998683^x + 1.00216908^y+ 1.002040888^z+ 0.998182^e+ 1.003999^k=1
sonra hedeflere bağlı olarak seçim yapılabilir), birkaç düşünceyi hesaplamaya çalışacağım
http://newfiz.narod.ru/gra-opus.htm
Bu nedenle yas tuttukları için çarpık yöntemlere başvururlar. Basit bir şekilde, buna "kıçından" ve bilimsel bir şekilde - "birçok parametrenin optimizasyonu" denir. Çok az insan bu yöntemin cazibesinin ne olduğunu biliyor. Bakın, deneysel verilerin akışında, teorik düşüncelerden gereksiz olan bazı özellikler var. O zaman problem kolayca çözülür: tüm gereksiz saçmalıkları veri akışından kaldırmanıza izin veren bir dizi matematiksel prosedür - filtreleme, yumuşatma vb. - bilinmektedir. Bu zor bir iş değil: bir şeyi silin. Ve tam tersi durumda zavallı bilim adamları ne yapmalıdır: veri akışında inatla bir özellik olmadığında - ancak gerçekten olmasını istediğinizde? Bu gibi durumlar için birçok parametreyi optimize etmek için bir yöntem geliştirilmiştir. İyi çünkü var olmayan etkilerin varlığına oldukça bilimsel olarak tanıklık etmeye izin veriyor. Bunun için, istenen etkinin kilit nokta olduğu karmaşık, analitik olarak çözülemeyen denklemler yazılır! - gerçekten varmış gibi sayıldı. Denklemler ne kadar karmaşıksa ve ne kadar çok parametre içeriyorsa o kadar iyidir. Çünkü “optimizasyon” kutsallığının anlamı, meraklı gözlere daha açık hale gelir. Ve işte gizem. Yüksek hızlı bilgisayarlar yardımıyla, denklemlere dahil edilen parametreler, istenen etkinin olduğu teori ile bu etkinin olmadığı deneysel veriler arasındaki en iyi uyumu bulacak şekilde çeşitlendirilir. Alışkanlığı olmayan birine garip gelebilir - bu durumda ne tür bir “en iyi anlaşma” hakkında konuşabiliriz. Evet, böyle hakkında yok olan, ne elde edilir! Tabii ki, bu en kötüsünün en iyi seçeneği, ama dürüst olmak gerekirse en iyisi! "Optimizasyon"un anlamı budur - aslında bilgisayarları sürmeleri boşuna değildi! Böylece bilgisayar, "optimize edilmiş" parametrelerin bir dizi değerini verecektir. ... Ve şimdi sevgili yoldaşlarımızdan biri, tüm bu “optimizasyon” un başlatıldığı etkinin gerçekten var olduğundan şüphe etmeye çalışsın. Teoride dikkate alınsaydı ve bu teori ile deneysel veriler arasında en iyi anlaşma bulunsaydı nasıl olmaz derler!
Ve eğer kök yoksa, nereye tavsiye edeceksiniz?
Aynı şekilde. Kök olmadığını öğrenmek için. CHIAGO'yu okuyun, farklı yöntemler deneyin. Hiçbiri yoksa kökleri bulamaz.
Bu savaş ve barış metninin benim için nasıl geçerli olduğunu anlamıyorum ...
hehe. bunun gibi:
... dokhtar, sanırım ne elde ettiğimi zaten anlıyor)
Aynı şekilde. Kök olmadığını öğrenmek için. CHIAGO'yu okuyun, farklı yöntemler deneyin. Hiçbiri yoksa kökleri bulamaz.
Ya sadece fonksiyona bakıp düşünmeyi ya da planlayıp bakmayı tercih ederim. Bu benim için yeterli.
hehe. bunun gibi:
bir pervaz şüphesi var, iki kez kontrol etmeniz gerekiyor, yeniden optimizasyon gibi görünüyor, muhtemelen yanlış veriler hesaplamaya girdiğinden, bu nedenle referans noktasına duyarlılığınız olabilir. bu yüzden kümelerin salınımlı değerlerden oluşması gerektiğini yazdım.
bir pervaz şüphesi var, iki kez kontrol etmeniz gerekiyor, yeniden optimizasyon gibi görünüyor, muhtemelen yanlış veriler hesaplamaya girdiğinden, bu nedenle referans noktasına duyarlılığınız olabilir. bu yüzden kümelerin salınımlı değerlerden oluşması gerektiğini yazdım.