R help의 공식에 따르면 다음 공식으로 계산됩니다. f(x)= 1/(s^a 감마(a)) x^(a-1) e^-(x/s) ( 모양 = a및 스케일 = s,x≥ 0,a > 0및s > 0) 배율은 기본적으로 1/비율로 설정됩니다.
문제는 이 경우 x^(a-1) = 0^(1-1) = 0^0이며 정의되지 않습니다. 그런 매개변수로 함수를 호출하는 것도 의미가 없고, 결과를 다른 소프트웨어와 비교하는 것도 의미가 없습니다. 0^0의 경우 개발자의 종교에 따라 다른 소프트웨어에서 다를 수 있습니다.
괜찮은. 불확실성이 있기 때문에 정의라고 하는 것은 불가능합니다.
그래프를 만들고 이 매개변수를 사용하여 x=0 지점에서 표현식이 1이 되는 경향이 있는지 확인할 수 있습니다. 이것은 정상적인 숫자이며 다른 지점에서는 발산이 없습니다.
전체 밀도를 합산하면 결과적으로 특정 숫자(정규화 계수)를 얻을 수 있으며, 이를 통해 단위 확률을 나누고 정의 영역에 퍼집니다. 곡선은 정규화되고 곡선 아래의 면적은 1입니다. 이 경우 확률 밀도에 대해 이야기할 수 있습니다.
그러나 x=0 지점에서 매개변수 0.5와 1을 사용하면 상황이 다릅니다. 이 지점의 한계값은 무한대와 같습니다. 0에 가까워지면 무한대가 됩니다. 이 시점 이후에는 통합하지 않을 수 있으며 결과는 변경되지 않습니다. 무한대로 정규화하는 방법? 이 정규화를 통해 모든 곡선이 직선으로 바뀝니다.
그러나 표현식이 x>0일 때만 작동한다고 생각하면 표현식을 함수 정의로 간주할 수 있습니다. x=0 지점에는 불확실성이 없습니다. 모든 값은 유한하며 아무 것도 깨지지 않습니다.
이 가설은 x=0 밀도=0 지점에서 Mathematica와 Matlab이 제공한 결과를 설명합니다.
그래프를 만들고 이 매개변수를 사용하여 x=0 지점에서 표현식이 1이 되는 경향이 있는지 확인할 수 있습니다. 이것은 정상적인 숫자이며 다른 지점에서는 발산이 없습니다.
전체 밀도를 합산하면 결과적으로 특정 숫자(정규화 계수)를 얻을 수 있으며, 이를 통해 단위 확률을 나누고 정의 영역에 퍼집니다. 곡선은 정규화되고 곡선 아래의 면적은 1입니다. 이 경우 확률 밀도에 대해 이야기할 수 있습니다.
그러나 x=0 지점에서 매개변수 0.5와 1을 사용하면 상황이 다릅니다. 이 지점의 한계값은 무한대와 같습니다. 0에 접근하면 무한대가 되는 경향이 있습니다. 이 시점 이후에는 통합하지 않을 수 있으며 결과는 변경되지 않습니다. 무한대로 정규화하는 방법? 이 정규화를 사용하면 모든 곡선이 직선으로 바뀝니다.
그러나 표현식이 x>0일 때만 작동한다고 생각하면 표현식을 함수 정의로 간주할 수 있습니다. x=0 지점에는 불확실성이 없습니다. 모든 값은 유한하며 중단되지 않습니다.
이 가설은 x=0 밀도=0 지점에서 Mathematica와 Matlab이 제공한 결과를 설명합니다.
내 동료와 나는 기사를 읽은 후 dgamma를 테스트했습니다. 귀하의 계시는 수행된 연구 결과에 영향을 미치지 않았으며 영향을 미칠 수도 없습니다. 그리고 이것에 특별히 정통하지 않은 사람은 R이 오류로 계산을 하는 것처럼 보일 수 있습니다. 일부러 그랬어? 이것은 dgamma에만 적용됩니다.
더 멀리.
당신에게 개인적인 질문이 있습니다. 디랙 함수. 델타 함수. 점 0에서는 무한대와 같고 다른 점에서는 0과 같습니다. 도메인 적분은 -inf ~ +inf = 1입니다. 밀도가 0에서 무한대인 경우 도메인에서 감마 함수의 적분에 문제가 있는 이유는 무엇입니까?
필요한 경우 이러한 기능을 직접 사용하도록 제안될 것입니다. https://www.mql5.com/en/docs/opencl
나는 오래된 vidyuha를 가지고 있는데, openCL은 그것을 지원하지 않는 것 같습니다. 그들이 지원을 라이브러리로 바로 밀어넣는다면 어떤 일이 벌어질까요? 내 또는 어디에 같은지도에 오류가 있습니까?
그래서 나는 vidyuhi와 다른 프로세서 코어 모두에 대한 지원을 선택하는 것이 가능한지, 아니면 OpenCL을 전혀 사용하지 않는 것이 가능한지에 대해 이야기하고 있습니다. OpenCL을 효과적으로 사용하는 방법을 일반인이 볼 수 있는 진정한 기회입니다.
계산량이 많아지면 OpenCL을 사용할 수 있습니다. 그러나 멀티 코어 CPU를 사용하면 수용 가능한 결과를 얻을 수 있고 더 많이 보장될 수 있다고 말합니다.
지금까지는 가속에 문제가 없습니다. 라이브러리의 주요 기능을 개발 중입니다.
R help의 공식에 따르면 다음 공식으로 계산됩니다.
문제는 이 경우 x^(a-1) = 0^(1-1) = 0^0이며 정의되지 않습니다. 그런 매개변수로 함수를 호출하는 것도 의미가 없고, 결과를 다른 소프트웨어와 비교하는 것도 의미가 없습니다. 0^0의 경우 개발자의 종교에 따라 다른 소프트웨어에서 다를 수 있습니다.f(x)= 1/(s^a 감마(a)) x^(a-1) e^-(x/s)
( 모양 = a 및 스케일 = s, x ≥ 0 , a > 0 및 s > 0 )
배율은 기본적으로 1/비율로 설정됩니다.
트레이더 박사 :
예상되는 오류는
dgamma(x= 0 , 모양= 1 , rate= 1 , log = FALSE ) == 1
R help의 공식에 따르면 다음 공식으로 계산됩니다.
문제는 이 경우 x^(a-1) = 0^(1-1) = 0^0이며 정의되지 않습니다. 그런 매개변수로 함수를 호출하는 것도 의미가 없고, 결과를 다른 소프트웨어와 비교하는 것도 의미가 없습니다. 0^0의 경우 개발자의 종교에 따라 다른 소프트웨어에서 다를 수 있습니다.f(x)= 1/(s^a 감마(a)) x^(a-1) e^-(x/s)
( 모양 = a 및 스케일 = s, x ≥ 0 , a > 0 및 s > 0 )
배율은 기본적으로 1/비율로 설정됩니다.
괜찮은. 불확실성이 있기 때문에 정의라고 하는 것은 불가능합니다.
그래프를 만들고 이 매개변수를 사용하여 x=0 지점에서 표현식이 1이 되는 경향이 있는지 확인할 수 있습니다. 이것은 정상적인 숫자이며 다른 지점에서는 발산이 없습니다.
전체 밀도를 합산하면 결과적으로 특정 숫자(정규화 계수)를 얻을 수 있으며, 이를 통해 단위 확률을 나누고 정의 영역에 퍼집니다. 곡선은 정규화되고 곡선 아래의 면적은 1입니다. 이 경우 확률 밀도에 대해 이야기할 수 있습니다.
그러나 x=0 지점에서 매개변수 0.5와 1을 사용하면 상황이 다릅니다. 이 지점의 한계값은 무한대와 같습니다. 0에 가까워지면 무한대가 됩니다. 이 시점 이후에는 통합하지 않을 수 있으며 결과는 변경되지 않습니다. 무한대로 정규화하는 방법? 이 정규화를 통해 모든 곡선이 직선으로 바뀝니다.
그러나 표현식이 x>0일 때만 작동한다고 생각하면 표현식을 함수 정의로 간주할 수 있습니다. x=0 지점에는 불확실성이 없습니다. 모든 값은 유한하며 아무 것도 깨지지 않습니다.
이 가설은 x=0 밀도=0 지점에서 Mathematica와 Matlab이 제공한 결과를 설명합니다.
이에 대한 질문 이 있었습니다.
계산량이 많아지면 OpenCL을 사용할 수 있습니다. 그러나 멀티 코어 CPU를 사용하면 수용 가능한 결과를 얻을 수 있고 더 많이 보장될 수 있다고 말합니다.
지금까지는 가속에 문제가 없습니다. 라이브러리의 주요 기능을 개발 중입니다.
이해했다. 나는 발전을 기다릴 것이다.
괜찮은. 불확실성이 있기 때문에 정의라고 하는 것은 불가능합니다.
그래프를 만들고 이 매개변수를 사용하여 x=0 지점에서 표현식이 1이 되는 경향이 있는지 확인할 수 있습니다. 이것은 정상적인 숫자이며 다른 지점에서는 발산이 없습니다.
전체 밀도를 합산하면 결과적으로 특정 숫자(정규화 계수)를 얻을 수 있으며, 이를 통해 단위 확률을 나누고 정의 영역에 퍼집니다. 곡선은 정규화되고 곡선 아래의 면적은 1입니다. 이 경우 확률 밀도에 대해 이야기할 수 있습니다.
그러나 x=0 지점에서 매개변수 0.5와 1을 사용하면 상황이 다릅니다. 이 지점의 한계값은 무한대와 같습니다. 0에 접근하면 무한대가 되는 경향이 있습니다. 이 시점 이후에는 통합하지 않을 수 있으며 결과는 변경되지 않습니다. 무한대로 정규화하는 방법? 이 정규화를 사용하면 모든 곡선이 직선으로 바뀝니다.
그러나 표현식이 x>0일 때만 작동한다고 생각하면 표현식을 함수 정의로 간주할 수 있습니다. x=0 지점에는 불확실성이 없습니다. 모든 값은 유한하며 중단되지 않습니다.
이 가설은 x=0 밀도=0 지점에서 Mathematica와 Matlab이 제공한 결과를 설명합니다.
이에 대한 질문 이 있었습니다.
그런 디랙델타 함수로의 변환이 정상이라고 말하고 싶은가? 그렇다면 다른 모든 이유는 무엇입니까?
dgamma(0,0.5,1)=+inf에서 말한 대로 "정답"이 주어졌을 때 x=0 지점에서 p감마 과정에서 무한대에 어떤 일이 발생하는지 말하십시오.
p감마 계산을 위한 함수 및 적분 범위를 그래픽으로 표시합니다.
흥미로운 사실
러시아어 번역에서 감마 분포 밀도 값의 정의
Johnson NL, Kots S., Balakrishnan N. 1차원 연속 분포. 파트 1과 이전 영어 버전은 다음과 같이 다릅니다.
하지만 영문판은 다른 문자로 인해 오타가 의심된다.
그런 디랙델타 함수로의 변환이 정상이라고 말하고 싶은가? 그렇다면 다른 모든 이유는 무엇입니까?
dgamma(0,0.5,1)=+inf에서 말한 대로 "정답"이 주어졌을 때 x=0 지점에서 p감마 과정에서 무한대에 어떤 일이 발생하는지 말하십시오.