Absolute Kurse - Seite 73
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Und wenn es keine Wurzeln gibt, was würden Sie dann empfehlen?
Es gibt eine neue Idee für die Gleichung.
0,998683^x + 1,00216908^u+ 1,002040888^z+ 0,998182^e+ 1,003999^k=1
Ich glaube, der Arzt weiß schon, worauf ich hinaus will.)
Es gibt eine neue Idee für die Gleichung.
0,998683^x + 1,00216908^u+ 1,002040888^z+ 0,998182^e+ 1,003999^k=1
dann kann die Auswahl auch in Abhängigkeit von den Zielen erfolgen), werde ich versuchen, ein paar Gedanken zu berechnen
http://newfiz.narod.ru/gra-opus.htm
Deshalb greifen wir bei Kummer auf Kurvenmethoden zurück. Einfach ausgedrückt heißt das "durch den Arsch", und wissenschaftlich ausgedrückt - "Optimierung vieler Parameter". Nur wenige Menschen wissen, was das Schöne an dieser Methode ist. Dabei kommt es vor, dass in einem Strom von experimentellen Daten einige Merkmale enthalten sind, die aus theoretischen Gründen überflüssig sind. Dann ist das Problem leicht zu lösen: Es gibt eine Reihe von mathematischen Verfahren - Filterung, Glättung usw. - die es ermöglichen, allen unnötigen Unsinn aus dem Datenstrom zu entfernen. Es ist nicht schwer, sie zu entfernen. Doch was müssen arme Wissenschaftler in der umgekehrten Situation tun: wenn ein bestimmtes Merkmal hartnäckig im Datenstrom fehlt - sie es aber unbedingt haben wollen? Für solche Fälle wurde eine Methode der Multiparameter-Optimierung entwickelt. Sie ist insofern gut, als sie es ermöglicht, das Vorhandensein von nicht vorhandenen Wirkungen ganz wissenschaftlich zu belegen. Zu diesem Zweck werden komplexe, analytisch unlösbare Gleichungen aufgestellt, in denen der gewünschte Effekt - das ist der springende Punkt! - wird so behandelt, als ob sie wirklich existiert. Je ausgeklügelter die Gleichungen sind und je mehr Parameter sie enthalten, desto besser. Denn je mehr der Sinn der weiteren "Optimierung" Geheimnis wird nicht offensichtlich zu neugierigen Augen. Dieses Rätsel stellt sich wie folgt dar. Mit Hilfe von Hochgeschwindigkeitsrechnern variiert man die Eingangsparameter der Gleichungen so, dass man die beste Übereinstimmung zwischen der Theorie, die den gewünschten Effekt hat, und den experimentellen Daten, die diesen Effekt nicht haben, findet. Es mag für jemanden, der damit nicht vertraut ist, seltsam erscheinen - von welcher Art von "bester Passform" kann man in einem solchen Fall sprechen? Ja, die Art, die funktioniert! Natürlich haben wir hier das Beste vom Schlechten, aber es ist ehrlich gesagt das Beste! Das ist der Sinn der "Optimierung" - sie haben den Computer nicht umsonst betrieben, wirklich! Der Computer wird also ein Paket von Werten für "optimierte" Parameter ausgeben. Und jetzt soll mal jemand von den lieben Mitmenschen versuchen zu bezweifeln, dass der Effekt, für den diese ganze "Optimierung" gedacht war, wirklich existiert. Wie, sagen sie, gibt es sie nicht, wenn sie in der Theorie berücksichtigt wurde und die beste Übereinstimmung dieser Theorie mit den experimentellen Daten gefunden wurde!
Und wenn es keine Wurzeln gibt, was würden Sie dann empfehlen?
Gleicher Ort. Um herauszufinden, ob es keine Wurzeln gibt. Lesen Sie CHAGO, probieren Sie verschiedene Methoden aus. Keiner von ihnen wird die Wurzeln finden, wenn es keine gibt.
Ich verstehe nicht, wie dieser Text über Krieg und Frieden auf mich zutreffen kann...
hehehe. So:
... Ich denke, der Arzt weiß, worauf ich hinaus will.)
Auch dort. Um herauszufinden, ob es keine Wurzeln gibt. Lesen Sie CHYAGO, probieren Sie verschiedene Methoden aus. Keiner von ihnen wird die Wurzeln finden, wenn es keine gibt.
Ich schaue mir lieber die Funktion an und denke nach, oder ich zeichne sie auf und schaue sie mir an. Das ist genug für mich.
Genau so:
Es besteht der Verdacht auf einen Fehler, den Sie noch einmal überprüfen müssen. Es sieht nach einer Überoptimierung aus, wahrscheinlich weil Sie die falschen Daten in die Berechnung geschoben haben, so dass Sie vielleicht empfindlich auf den Referenzpunkt reagieren.
Es besteht der Verdacht auf einen Fehler, den Sie noch einmal überprüfen müssen. Es sieht nach einer Überoptimierung aus, wahrscheinlich weil Sie die falschen Daten in die Berechnung einfließen lassen haben, also haben Sie vielleicht eine Empfindlichkeit gegenüber dem Referenzpunkt.