L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 205
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Il vous sera probablement proposé d'utiliser vous-même ces fonctions si nécessaire https://www.mql5.com/ru/docs/opencl.
J'ai une vieille carte vidéo, OpenCL ne semble pas la prendre en charge. S'ils placent le support dans la bibliothèque, que se passera-t-il ?
Je voulais donc dire qu'il serait possible de choisir de prendre en charge à la fois la vidéo et les autres cœurs du processeur, ou de ne pas utiliser OpenCL du tout. C'est une véritable opportunité pour les gens ordinaires de voir comment appliquer OpenCL efficacement.
Quand nous arriverons aux calculs lourds, nous utiliserons peut-être OpenCL. Mais quelque chose me dit que l'utilisation de CPU multicore donnera des résultats acceptables et plus garantis.
Pour l'instant, il n'est pas question d'accélération. Nous travaillons sur la fonctionnalité de base des bibliothèques.
Selon la formule du fichier d'aide de R, cela est calculé à l'aide de la formule
Le problème est que dans ce cas x^(a-1) = 0^(1-1) = 0^0 qui est indéfini, c'est-à-dire qu'il n'y a aucun intérêt à appeler la fonction avec un tel paramètre et aucun intérêt à comparer les résultats avec d'autres logiciels. Car 0^0 peut être différent dans différents logiciels, selon la religion des développeurs.f(x)= 1/(s^a Gamma(a)) x^(a-1) e^-(x/s)
(shape= a et scale= s,pourx ≥ 0,a > 0 ets > 0)
scale est 1/rate par défaut
Dr. Trader:
L'erreur supposée est que
dgamma(x=0, shape=1, rate=1,log=FALSE)== 1
Selon la formule figurant dans l'aide R, le calcul s'effectue à l'aide de la formule suivante
Le problème est que dans ce cas x^(a-1) = 0^(1-1) = 0^0, ce qui est indéfini, c'est-à-dire qu'il n'y a aucun intérêt à appeler la fonction avec un tel paramètre et aucun intérêt à comparer les résultats avec d'autres logiciels. Car 0^0 peut être différent dans différents logiciels, selon la religion des développeurs.f(x)= 1/(s^a Gamma(a)) x^(a-1) e^-(x/s)
(forme= a et échelle= s,pourx ≥ 0,a > 0 ets > 0)
échelle par défaut à 1/rate
Bien. Il s'avère que l'on ne peut pas parler de définition, puisqu'il y a des incertitudes.
Vous pouvez tracer le graphique et vous assurer qu'à x=0, l'expression à ces paramètres tend vers 1. C'est un nombre normal, il n'y a pas de divergence à d'autres points.
Nous pouvons additionner toute la densité, le résultat sera un certain nombre (facteur de normalisation), par lequel nous divisons et obtenons la probabilité unitaire, qui est étalée sur la zone de définition. La courbe est normalisée, l'aire sous la courbe = 1. Dans ce cas, on peut parler de densité de probabilité.
Cependant, avec les paramètres 0,5 et 1 au point x=0, la situation est différente. La limite à ce point est l'infini. Lorsqu'elle s'approche de 0, elle tend vers l'infini. Il est également possible de ne pas intégrer après ce point, le résultat ne changera pas. Comment normaliser à l'infini ? Avec cette normalisation, toute courbe se transforme en ligne.
Mais si l'on considère que l'expression ne fonctionne que lorsque x>0, alors l'expression peut être considérée comme la définition de la fonction, car il n'y a pas d'incertitudes à x=0. Toutes les valeurs sont finies et rien ne se casse.
Cette hypothèse explique les résultats que Mathematica et Matlab donnent : au point x=0 la densité=0.
C'était la question.
Quand nous arriverons aux calculs lourds, nous utiliserons peut-être OpenCL. Mais quelque chose me dit que l'utilisation de CPU multicore donnera des résultats acceptables et plus garantis.
Pour l'instant, il n'est pas question d'accélération. Nous sommes occupés à bricoler la fonctionnalité de base des bibliothèques.
Je l'ai. Je vais attendre les développements.
Super. Il s'avère que l'on ne peut pas parler de définition, puisqu'il y a des incertitudes.
Vous pouvez tracer le graphique et vous assurer qu'au point x=0, l'expression tend vers 1. C'est un nombre normal, il n'y a pas de divergence à d'autres points.
Nous pouvons additionner toute la densité, le résultat est un certain nombre (le facteur de normalisation) par lequel nous divisons et obtenons la probabilité unitaire, qui est étalée sur la zone de définition. La courbe est normalisée, l'aire sous la courbe = 1. Dans ce cas, on peut parler de densité de probabilité.
Cependant, avec les paramètres 0,5 et 1 au point x=0, la situation est différente. La valeur limite à ce point est l'infini. Lorsqu'elle s'approche de 0, elle tend vers l'infini. Il est également possible de ne pas intégrer après ce point, le résultat ne changera pas. Comment normaliser à l'infini ? Avec cette normalisation, toute courbe se transforme en ligne.
Mais si nous considérons que l'expression ne fonctionne que lorsque x>0, alors l'expression peut être considérée comme la définition de la fonction, car il n'y a pas d'incertitudes à x=0. Toutes les valeurs sont finies et rien ne s'écroule.
Cette hypothèse explique les résultats que Mathematica et Matlab donnent : au point x=0 la densité=0.
C'était la question.
Vous voulez dire qu'une telle transformation en fonction delta de Dirac est acceptable ? Pourquoi tout le reste ?
Dites-moi ce qui arrive à l'infini pendant le pgamma au point x=0, quand la réponse "correcte" comme vous dites est donnée dans dgamma(0,0.5,1)=+inf.
Représenter graphiquement la fonction et les plages d'intégration lors du calcul de pgamma.
Fait intéressant
Les définitions des valeurs de densité de la distribution gamma dans la traduction russe de
Johnson N.L., Kotz S., Balakrishnan N. Univariate continuous distributions. Part 1 and the earlier English version are different :
mais la version anglaise comporte une faute de frappe présumée en raison de signes différents.
Voulez-vous dire que ce type de transformation en fonction delta de Dirac est acceptable ? Quel est l'intérêt de tout le reste alors ?
Dites-moi ce qui arrive à l'infini dans le processus pgamma à x=0, lorsque la réponse "correcte" comme vous dites dans dgamma(0,0.5,1)=+inf a été donnée.