市场是一个受控的动态系统。 - 页 109 1...102103104105106107108109110111112113114115116...551 新评论 [删除] 2013.09.24 09:38 #1081 yosuf: 现在似乎是继续讨论动态过程的性质的好时机。你停在了一个单一的过程被分成3个部分,由一个比率联系起来的地方。 过去(P)+现在(H)+未来(B)=1个过程。 在这里,你有一些评论或 "不同的方法"。 而我,经过思考,不得不引入另一个函数:历史(I),并将其作为AND=P+H的总和来呈现。 现在:历史(I)+未来(B)=过去(P)+现在(H)+未来(B)=1。 函数I、P、N和B是一类函数,具有相同的性质,它们通过数学技巧相互转化,不违反单个过程的每个阶段在单个时间结束时发生的逻辑顺序,因为它们具有相同的 "时间常数",体现并揭示了空间和时间的联系。艾萨克-牛顿说,没有过程就没有时间,反之亦然,他说的确实没错。 在几种情况下,我有疑虑。 1) 如果过去被视为现在的积分,即如果过去是区间F(a,b)的一个函数,那么现在就是该函数在区间的一个有限点的微分--dF(b)。因此,求和(P+H)是错误的,因为它导致了对现在的重复计算。 目前,我们必须在这一点上做出决定。 Avals 2013.09.24 09:44 #1082 avtomat: 我在几种情况下都有疑虑。 1) 如果过去被视为现在的积分,即如果过去是区间F(a,b)的一个函数,那么现在就是这个函数在区间的一个有限点的微分--dF(b)。因此,求和(P+H)是错误的,因为它导致了对现在的重复计算。 我们必须在这一点上暂时作出决定。 我更困惑于这些概念本身))。过去的东西怎么能加上去呢?也许谈论一些功能是有意义的,这可能包括规范化等。而最重要的是要突出过去和未来的一些可衡量的特征。喜欢。 F(P)+G(B)=1 并尝试以某种方式定义F和G。从预测任务的角度来看,有必要找到已知F的G。 Юсуфходжа 2013.09.24 09:50 #1083 avtomat: 我对几种情况表示怀疑。 1) 如果过去被视为现在的积分,即如果过去是区间F(a,b)的一个函数,那么现在就是这个函数在区间的一个有限点的微分--dF(b)。因此,求和(P+H)是错误的,因为它导致了对现在的重复计算。 到目前为止,我们必须在这一点上做出决定。 整合是从零开始,到现在为止的时间。过去不包含现在,但历史(I)包含现在和过去。后者是通过对历史函数的部分进行积分得到的。回顾一下分项积分的过程:一个积分被砍掉,成为两个分项积分函数的乘积。前面我展示了函数E的整个整合过程,事实上,它变成了一个函数I-历史。 [删除] 2013.09.24 10:08 #1084 Avals:我更困惑于这些概念本身)。一个人如何把过去的事情加起来?也许谈论一些功能是有意义的,这可能包括规范化等。而最重要的是要突出过去和未来的一些可衡量的特征。喜欢。F(P)+G(B)=1并尝试以某种方式定义F和G。从预测问题的角度来看,有必要找到G,已知F 以一当十是我怀疑的第二点。 但是,如果人们设法构造一个适当的F(P),那么就可以得到与之相对应的矢量场,而这又将允许构造一个延续算子。 Юсуфходжа 2013.09.24 10:58 #1085 avtomat: 归一是我怀疑的第二点。 但如果我们设法构造一个充分的F(P),我们也可以得到与之对应的矢量场,这反过来又使我们能够构造一个延续算子。 为什么怀疑,把这三个功能加起来,得到一个。调查P(t/t)而不是F(P),看看它是否足够。 [删除] 2013.09.25 00:42 #1086 yosuf: 何必犹豫,把这三个功能加起来,就能得到一个。调查P(t/t)而不是F(P),看看它是否足够。 好吧,如果它们是基于归一而构建的,那么它们自然会相加为一。 [删除] 2013.09.25 01:04 #1087 然而,让我们从头开始,即从t、t、n 的定义开始。 然后按照众所周知的方式:1)构建一个便于研究的样本函数;2)将其离散化;3)从其样本中确定t,t,n;4)从它们中构建H(t,t,n);5)然后构建P(t,t,n);6)然后构建B(t,t,n);7)将结果与样本函数比较。结果是,我们得到了一些样本错误。然后我们将看看如何处理这个错误。 Alexey Subbotin 2013.09.25 03:45 #1088 avtomat: 概率论和数理统计都不适合描述和研究动态的过程 我不太同意这一点。例如,有一个通过线性链的随机过程的整体理论,厚厚的论文已经写好了。随机过程的非线性动力学,也可以在文献中找到。很明显,这都是数学统计学 和其他部分的结合,但仍然是。 [删除] 2013.09.25 04:03 #1089 alsu: 我并不完全同意这一点。例如,有一个通过线性电路的随机过程的整个理论,厚厚的论文被写出来。随机过程的非线性动力学也出现在文献中。很明显,这都是数学统计学和其他部分的结合,但仍然是。 没有必要对这句话进行断章取义。那里的背景完全不同。 但为了澄清,我想补充一句:以其最纯粹的形式。 当然,我们可以用它们来确定某些特征。但为了进一步定义,还需要包括其他东西。 让我在括号里指出,为了确定这种特征或其类似物,我们可以成功地不使用电视和MC的普遍接受的形式。 但我并不完全拒绝电视和MS。你只需要了解它们的使用限制。 Дмитрий 2013.09.25 05:02 #1090 avtomat: 我们可以成功地做到没有电视和MC的通常形式。 但我并不是要彻底拒绝电视和MS。你只需要了解它们的使用限制。 傲慢的幻想。 让我们严肃一点--你用什么来分析?别跟我说什么受控动态系统--我已经看了好几遍这个主题,这里没有一丝一毫的内容。 1...102103104105106107108109110111112113114115116...551 新评论 您错过了交易机会: 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符(不带空格) 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号,请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置,否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码? 使用 Google 登录
现在似乎是继续讨论动态过程的性质的好时机。你停在了一个单一的过程被分成3个部分,由一个比率联系起来的地方。
过去(P)+现在(H)+未来(B)=1个过程。
在这里,你有一些评论或 "不同的方法"。
而我,经过思考,不得不引入另一个函数:历史(I),并将其作为AND=P+H的总和来呈现。
现在:历史(I)+未来(B)=过去(P)+现在(H)+未来(B)=1。
函数I、P、N和B是一类函数,具有相同的性质,它们通过数学技巧相互转化,不违反单个过程的每个阶段在单个时间结束时发生的逻辑顺序,因为它们具有相同的 "时间常数",体现并揭示了空间和时间的联系。艾萨克-牛顿说,没有过程就没有时间,反之亦然,他说的确实没错。
在几种情况下,我有疑虑。
1) 如果过去被视为现在的积分,即如果过去是区间F(a,b)的一个函数,那么现在就是该函数在区间的一个有限点的微分--dF(b)。因此,求和(P+H)是错误的,因为它导致了对现在的重复计算。
目前,我们必须在这一点上做出决定。
我在几种情况下都有疑虑。
1) 如果过去被视为现在的积分,即如果过去是区间F(a,b)的一个函数,那么现在就是这个函数在区间的一个有限点的微分--dF(b)。因此,求和(P+H)是错误的,因为它导致了对现在的重复计算。
我们必须在这一点上暂时作出决定。
我更困惑于这些概念本身))。过去的东西怎么能加上去呢?也许谈论一些功能是有意义的,这可能包括规范化等。而最重要的是要突出过去和未来的一些可衡量的特征。喜欢。
F(P)+G(B)=1
并尝试以某种方式定义F和G。从预测任务的角度来看,有必要找到已知F的G。
我对几种情况表示怀疑。
1) 如果过去被视为现在的积分,即如果过去是区间F(a,b)的一个函数,那么现在就是这个函数在区间的一个有限点的微分--dF(b)。因此,求和(P+H)是错误的,因为它导致了对现在的重复计算。
到目前为止,我们必须在这一点上做出决定。
我更困惑于这些概念本身)。一个人如何把过去的事情加起来?也许谈论一些功能是有意义的,这可能包括规范化等。而最重要的是要突出过去和未来的一些可衡量的特征。喜欢。
F(P)+G(B)=1
并尝试以某种方式定义F和G。从预测问题的角度来看,有必要找到G,已知F
以一当十是我怀疑的第二点。
但是,如果人们设法构造一个适当的F(P),那么就可以得到与之相对应的矢量场,而这又将允许构造一个延续算子。
归一是我怀疑的第二点。
但如果我们设法构造一个充分的F(P),我们也可以得到与之对应的矢量场,这反过来又使我们能够构造一个延续算子。
何必犹豫,把这三个功能加起来,就能得到一个。调查P(t/t)而不是F(P),看看它是否足够。
好吧,如果它们是基于归一而构建的,那么它们自然会相加为一。
然而,让我们从头开始,即从t、t、n 的定义开始。
然后按照众所周知的方式:1)构建一个便于研究的样本函数;2)将其离散化;3)从其样本中确定t,t,n;4)从它们中构建H(t,t,n);5)然后构建P(t,t,n);6)然后构建B(t,t,n);7)将结果与样本函数比较。结果是,我们得到了一些样本错误。然后我们将看看如何处理这个错误。
概率论和数理统计都不适合描述和研究动态的过程
我不太同意这一点。例如,有一个通过线性链的随机过程的整体理论,厚厚的论文已经写好了。随机过程的非线性动力学,也可以在文献中找到。很明显,这都是数学统计学 和其他部分的结合,但仍然是。
我并不完全同意这一点。例如,有一个通过线性电路的随机过程的整个理论,厚厚的论文被写出来。随机过程的非线性动力学也出现在文献中。很明显,这都是数学统计学和其他部分的结合,但仍然是。
没有必要对这句话进行断章取义。那里的背景完全不同。
但为了澄清,我想补充一句:以其最纯粹的形式。
当然,我们可以用它们来确定某些特征。但为了进一步定义,还需要包括其他东西。
让我在括号里指出,为了确定这种特征或其类似物,我们可以成功地不使用电视和MC的普遍接受的形式。
但我并不完全拒绝电视和MS。你只需要了解它们的使用限制。
我们可以成功地做到没有电视和MC的通常形式。
但我并不是要彻底拒绝电视和MS。你只需要了解它们的使用限制。
傲慢的幻想。
让我们严肃一点--你用什么来分析?别跟我说什么受控动态系统--我已经看了好几遍这个主题,这里没有一丝一毫的内容。