記事「MQL5の行列とベクトル」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2022.02.16 07:30 新しい記事「MQL5の行列とベクトル」はパブリッシュされました: 特別な「matrix」と「vector」データ型を使用すると、数学表記に非常に近いコードを作成することができます。行列とベクトルのメソッドを使用すると、計算でネストされたループを作成したり配列で正しいインデックスを作成したりする必要がなくなるため、複雑なプログラムの開発における信頼性と速度が向上します。 すべての要素が同じ型である順序付きデータのコレクションは、通常、配列を介して操作されます。配列では、各要素にそのインデックスからアクセスできます。配列は、さまざまな線形代数の問題の解決、数学的モデリングのタスク、機械学習などで広く使用されています。一般的に言えば、このような問題の解決は行列とベクトルを使用した数学演算に基づいており、非常に複雑な変換を単純な数式の形式でコンパクトに記述できます。このような演算をプログラミングするには、複雑な入れ子ループを作成する能力に加えて、数学に関する十分な知識が必要です。このようなプログラムでのデバッグとバグ修正は、非常に困難になりえます。 特別な「matrix」と「vectorデータ型を使用すると、計算で入れ子ループを作成したり、配列の正しいインデックス付けをしたりする必要をなくしながら、数学表記に非常に近いコードを作成できます。この記事では、MQL5でmatrixおよびvectorオブジェクトを作成、初期化、および使用する方法を説明します。 作者: MetaQuotes 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
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特別な「matrix」と「vector」データ型を使用すると、数学表記に非常に近いコードを作成することができます。行列とベクトルのメソッドを使用すると、計算でネストされたループを作成したり配列で正しいインデックスを作成したりする必要がなくなるため、複雑なプログラムの開発における信頼性と速度が向上します。
すべての要素が同じ型である順序付きデータのコレクションは、通常、配列を介して操作されます。配列では、各要素にそのインデックスからアクセスできます。配列は、さまざまな線形代数の問題の解決、数学的モデリングのタスク、機械学習などで広く使用されています。一般的に言えば、このような問題の解決は行列とベクトルを使用した数学演算に基づいており、非常に複雑な変換を単純な数式の形式でコンパクトに記述できます。このような演算をプログラミングするには、複雑な入れ子ループを作成する能力に加えて、数学に関する十分な知識が必要です。このようなプログラムでのデバッグとバグ修正は、非常に困難になりえます。
特別な「matrix」と「vectorデータ型を使用すると、計算で入れ子ループを作成したり、配列の正しいインデックス付けをしたりする必要をなくしながら、数学表記に非常に近いコードを作成できます。この記事では、MQL5でmatrixおよびvectorオブジェクトを作成、初期化、および使用する方法を説明します。
作者: MetaQuotes