Cursos absolutos - página 73
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Y si no hay raíces, ¿dónde se aconseja?
hay una nueva idea sobre la ecuación.
0,998683^x + 1,00216908^u+ 1,002040888^z+ 0,998182^e+ 1,003999^k=1
Creo que el médico ya sabe a qué me refiero)
hay una nueva idea sobre la ecuación.
0,998683^x + 1,00216908^u+ 1,002040888^z+ 0,998182^e+ 1,003999^k=1
la selección también se puede hacer en función de los objetivos), voy a intentar un par de ideas para calcular
http://newfiz.narod.ru/gra-opus.htm
Por lo tanto, con pena se recurre a los métodos de las curvas. En forma simple se llama "a través del culo", y en forma científica - "optimización de muchos parámetros". Pocas personas saben cuál es la belleza de este método. Allí ocurre que en una corriente de datos experimentales hay algunas características que son superfluas por razones teóricas. Entonces el problema se resuelve fácilmente: hay un conjunto de procedimientos matemáticos: filtrado, suavizado, etc. - que permiten eliminar todas las tonterías innecesarias del flujo de datos. No es una cosa difícil: quitarlo. Pero, ¿qué tienen que hacer los pobres científicos en la situación contraria: cuando una determinada característica falta obstinadamente en el flujo de datos, pero realmente quieren que esté ahí? Para ello se ha desarrollado el método de optimización multiparamétrica. Es bueno porque permite atestiguar de forma bastante científica la presencia de efectos inexistentes. Para ello, se escriben complejas ecuaciones analíticamente irresolubles, en las que el efecto deseado -¡este es el punto clave! - se trata como si realmente existiera. Cuanto más rebuscadas sean las ecuaciones y más parámetros incluyan, mejor. Porque cuanto más sentido tenga el misterio de la "optimización", menos evidente será para las miradas indiscretas. Este misterio es el siguiente. Con la ayuda de ordenadores de alta velocidad, se varían los parámetros de entrada de las ecuaciones de forma que se encuentre la mejor concordancia entre la teoría, que tiene el efecto deseado, y los datos experimentales, que no tienen este efecto. Puede parecer extraño para alguien que no esté familiarizado: de qué tipo de "mejor ajuste" podemos hablar en un caso así. Sí, del tipo que funciona. Por supuesto, aquí tenemos lo mejor de lo malo, ¡pero es honestamente lo mejor! Este es el sentido de la "optimización": ¡no han hecho funcionar el ordenador para nada, de verdad! Así, el ordenador emitirá un paquete de valores de parámetros "optimizados". Y ahora que alguien de los queridos compañeros intente dudar de que el efecto para el que se concibió toda esta "optimización" exista realmente. ¡Cómo, dicen, no existe, si se tuvo en cuenta en la teoría y se encontró la mejor concordancia de esta teoría con los datos experimentales!
Y si no hay raíces, ¿dónde se aconseja?
En el mismo lugar. Para saber si no hay raíces. Lee CHAGO, prueba diferentes métodos. Ninguno de ellos encontrará las raíces si no las hay.
No veo cómo este texto de guerra y paz se aplica a mí...
jejeje. así:
... Creo que el doctor sabe a dónde quiero llegar con esto)
Allí también. Para saber si no hay raíces. Lee CHYAGO, prueba diferentes métodos. Ninguno de ellos encontrará las raíces si no las hay.
Prefiero mirar la función y pensar, o trazarla y mirarla. Eso es suficiente para mí.
Así:
Hay una sospecha de un error, tienes que volver a comprobarlo, parece una sobre-optimización probablemente porque metiste los datos equivocados en el cálculo, así que tal vez tienes sensibilidad al punto de referencia. por eso escribí sobre hacer clusters de valores de osciladores.
Hay una sospecha de un error, es necesario volver a comprobar, parece que la sobre-optimización probablemente porque se metió los datos equivocados en el cálculo, así que tal vez usted tiene la sensibilidad al punto de referencia. es por eso que escribí acerca de hacer grupos de los valores del oscilador.