乱数列における記憶の存在に関する定理 - ページ 3 12345678910...43 新しいコメント Mr. Trillioner 2015.01.31 18:02 #21 その人が定理を書いたのですか？むしろ、自分なりに引用したのだ )) 曖昧なままでは生きていけないのが人間の性で、何でもかんでも説明しようとする。説明のつかないことまで。例えば、ある事象が発生する確率のこと。過去はとても、「科学」の武器である現在の妄想に合わせ、説明されているのです。また、初期データがあらかじめ決まっている事象は、予測に非常に適している。特に数が少なければなおさらです。例えば、あの不運なルービックキューブも......。例えば、立方体がどの辺にあるかを知っていて、その形と重さの分布が完璧で、摩擦力などを無視し、常に同じ力で投げ出されると仮定します。そうすると、例えば1の面を転がすと、4が落ちてくるようにすれば安心です。 ということで、現実に突入していくわけです。何ですか？立方体は完全なものではなく、常に様々な力を加えながら、収まるように投げられており、これに加えて摩擦力や引力など、様々な力が働いています。結論から言うと、「予測不能」です。それに、なんで貴重な時間を使って、どんな理論にも転嫁して数字にしろって言うんだ？もったいない!!! 単純な6角形の立方体の話だったんですけどね。今度は為替 市場を想像してみてください。この場合、いくつのインプットを考慮する必要があると思いますか？述べようともしませんが、とても、とても！です。そのすべてを考慮することはできません。この確率はゼロに近い!!!どんな記憶？何を言ってるんだ？頭から離すんだ！いじめるな!!!屋根裏に不要なガラクタを散らかさないようにしましょう!!! とはいえ、ちょっと違うかもしれませんが......全部計算できるんですよ。でも、こうはいかない。どの話でもなく...。 そうは言っても、なぜ、儲からないのですか？当たり前のように市場に出回っているのに？あなたは「誤算」してしまった。その誤算を頭に叩き込まれたのです。同じ生データを渡されたんですね。実際、すべてはもっとシンプルで、欲、不安、恐怖（損失）といったいくつかの基本的なデータポイントがあります。それがあるじゃないですか。あなたの怖さを知っていることに加え、お金とスピードも持っている。あなたが歴史を分析している間、モデリングは最も単純な高速アルゴリズムによって作られているのです! Avals 2015.02.01 16:47 #22 Reshetov:納得できない場合は、定理のテキストは秘密ではなく、添付のアーカイブにあります。その中から間違いを探してみてください。 この3つの価値観とルールで、プラスになることを証明しましたね。それ以外の値（例：2,3,2）ではマイナスとなります。3つの値がどうなるかは事前にわからない））2だけ知っている。これを元に計算するのです。 Eugeniy Lugovoy 2015.02.01 18:15 #23 >>>ある深さでのランダム配列の前史の分析が数学的期待値をゼロにしたとしても、別の深さでの前史の分析が同じ期待 値を与えるとは限りません。乱数列の期待値が0になる確率は、0になる傾向がある。期待値とは、同じ重さの乱数列に対する平均値にほかならない。バックストーリーアナリシスという言葉の意味を教えてください。定理の記述を、緩やかな用語の理解ではなく、マット言語で形式化すれば、「定理」そのものが存在しなくなるのです。>>ランダム・シーケンスにおけるメモリの存在を証明するためには、それを徹底的に分析 する必要があります。無限大の認識には無限の時間が必要である...」と、また「分析」から「深化」へと古典的に聞こえるが、証明はできない。ランダム変数の典型的な発生源である熱核反応について考えてみよう。記憶」は一切ない。自然は確率的に構成されており、市場もまた確率的なプロセスに従う。だから、逸話になるんです。- なぜ、雷は同じところに2度落ちないのか？- 自然は記憶を持っている...そして、他のプロセスが存在し、（テーバーやコンビネーターに基づくだけでなく）考慮されなければならないという事実は問題ではありません．IMHO Avals 2015.02.01 18:46 #24 elugovoy:ランダム変数の代表的なソースである核融合反応を例に挙げる。記憶」は一切ない。自然は確率的に構成されており、市場もまた確率的なプロセスに従う。だから、逸話になるんです。- なぜ、雷は同じところに2度落ちないのか？- 自然は記憶を持っている...そして、他のプロセスが存在し、（テーバーやコンビネーターに基づくだけでなく）考慮されなければならないという事実は問題ではありません．IMHOランダム性と確率は、法則や分析に必要なデータを知らない場合のために、人々が作り出したものである。自然界には存在しないのです))簡単な例として、偶数ミリ秒に1、奇数ミリ秒に0を出すオートマトンがあるとします。 いつでも実行可能です。ミリ秒単位の時計がない、あるいはそのような精度で機械を動かす機会がない場合、機械の出力は決定論的なプロセスに基づいてはいるが、私たちにとっては確率0.5/0.5のランダムである。 つまりランダムとは、プロセスに関する不完全な知識や予測に必要なデータがない状況での予測に対する数学的抽象表現なのである。アインシュタインの言葉を借りれば、「神はサイコロを振らない」のである。ランダム性がない - 知識やデータが不十分である Eugeniy Lugovoy 2015.02.02 07:33 #25 Avals:ランダム性と確率は、法則や分析すべきデータを知らない場合のために、人々が発明したものである。自然界には存在しない))簡単な例として、偶数ミリ秒に1を出し、奇数ミリ秒に0を出すオートマトンがある。 これをいつでも実行できるようにする。ミリ秒単位の時計がない、あるいはそのような精度で機械を動かす機会がない場合、基本は決定論的なプロセスであっても、私たちにとっては機械の出力は確率0.5/0.5でランダムです。 つまり、ランダム性は、プロセスの知識が不完全であったり予測に必要なデータがない状況での予測に対する数学的抽象表現なのです。アインシュタインが言ったように、「神はサイコロを振らない」。偶然というものは存在しない - 知識やデータが不十分である「人は巨大さを把握することができない」 K・プルトコフ"私の長い人生が教えてくれたことは、私たちの科学はすべて現実の前では原始的で幼稚なまでに素朴であり、しかもそれが私たちの持つ最も貴重な ものだということだ..." A. アインシュタイン。さあ、どうぞ...1kHzで0-1を簡単に表示できるオシロスコープ（これも人工的に作られたもの）は持っていない（仕組みもよくわからない）。科学は、生命、すなわち自然の出来事・展開を「予測」するためにある。現代の遺伝子工学（現在では人間のクローンも可能）のあらゆる知識を使って、受胎前に両親から生まれてくる子供の性別を判断してみなさい。0.5/0.5でこれだけ...。そして、それが自然です。理論に反対するわけではありませんが、はっきり言って・・・。よくできた理論ほど、実用的なものはないのです。 Dmitry Fedoseev 2015.02.08 09:14 #26 Avals:ランダム性と確率は、法則や分析すべきデータを知らない場合のために、人々が発明したものである。自然界には存在しない))簡単な例として、偶数ミリ秒に1、奇数ミリ秒に0を出すオートマトンがあるとします。 いつでも実行可能です。ミリ秒単位の時計がない、あるいはそのような精度で機械を動かす機会がない場合、機械の出力は決定論的なプロセスに基づいているものの、我々にとっては確率0.5/0.5のランダムである。 つまり、ランダム性は、プロセスに関する不完全な知識、あるいは予測に必要なデータの欠如を伴う予測の数学的抽象化なのである。"神はサイコロを振らない "とアインシュタインは言った。可能性がない - 知識やデータが不十分であるええ、でもオートマタの電源投入の履歴が1つしかないのは、コイントスの履歴と同じで、そこから意味をなさないんです。未知なる法則とデータは別物です。* * *サイコロやルーレットで勝つ方法を発明する、などという新しい診断を精神医学に導入する時期なのかもしれませんね。 Stanislav Aksenov 2015.02.08 10:06 #27 Integer:ああ、でも、コイントスの話と同じように、機械の電源が入る話が1つだけというのは、意味がない。 なぜかというと、理論を知らなくても、経験によって尾の確率を知りたいとしたらどうでしょう。数百万回のシミュレーションを行い、50%になるようにすれば、何の法律も必要ないのです。これは、ゲーム理論など科学の分野で使われているモンテカルロ木探索アルゴリズムの基本である。 Dmitry Fedoseev 2015.02.08 10:09 #28 Stasikusssss: なぜかというと、理論を知らなくても、経験によって尾を引く確率を知りたいとしたらどうでしょう。数百万回のシミュレーションを行い、50%に近いことを確認すれば、法律など必要ないのです。ゲーム理論のような科学で使われるモンテカルロ木探索のアルゴリズムがベースになっています。 皆さんはここで混乱します。経験によって確率を決めることと、コインを振った履歴をもとに予測することとは、まったく違うのです。 Stanislav Aksenov 2015.02.08 10:38 #29 それこそ確率論的な判断（実用的な意味は全くないと言っているのでは？）ということですね。 Mykola Demko 2015.02.08 11:28 #30 Stasikusssss: なぜかというと、理論を知らなくても、経験によって尾を引く確率を知りたいとしたらどうでしょう。数百万回のシミュレーションを行い、50%に近いことを確認すれば、法律など必要ないのです。これが、ゲーム理論など科学の世界で使われている「モンテカルロ木探索」のアルゴリズムの基本です。 コインを片側からハンマーで叩くと、50/50とは異なる結果になるので、コインの凸を測定し、直径を通して再計算し、さらにこの凸を絶対値に変換することができます。 12345678910...43 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
曖昧なままでは生きていけないのが人間の性で、何でもかんでも説明しようとする。説明のつかないことまで。例えば、ある事象が発生する確率のこと。過去はとても、「科学」の武器である現在の妄想に合わせ、説明されているのです。また、初期データがあらかじめ決まっている事象は、予測に非常に適している。特に数が少なければなおさらです。例えば、あの不運なルービックキューブも......。例えば、立方体がどの辺にあるかを知っていて、その形と重さの分布が完璧で、摩擦力などを無視し、常に同じ力で投げ出されると仮定します。そうすると、例えば1の面を転がすと、4が落ちてくるようにすれば安心です。 ということで、現実に突入していくわけです。何ですか？立方体は完全なものではなく、常に様々な力を加えながら、収まるように投げられており、これに加えて摩擦力や引力など、様々な力が働いています。結論から言うと、「予測不能」です。それに、なんで貴重な時間を使って、どんな理論にも転嫁して数字にしろって言うんだ？もったいない!!!
単純な6角形の立方体の話だったんですけどね。今度は為替 市場を想像してみてください。この場合、いくつのインプットを考慮する必要があると思いますか？述べようともしませんが、とても、とても！です。そのすべてを考慮することはできません。この確率はゼロに近い!!!どんな記憶？何を言ってるんだ？頭から離すんだ！いじめるな!!!屋根裏に不要なガラクタを散らかさないようにしましょう!!!
とはいえ、ちょっと違うかもしれませんが......全部計算できるんですよ。でも、こうはいかない。どの話でもなく...。
そうは言っても、なぜ、儲からないのですか？当たり前のように市場に出回っているのに？あなたは「誤算」してしまった。その誤算を頭に叩き込まれたのです。同じ生データを渡されたんですね。実際、すべてはもっとシンプルで、欲、不安、恐怖（損失）といったいくつかの基本的なデータポイントがあります。それがあるじゃないですか。あなたの怖さを知っていることに加え、お金とスピードも持っている。あなたが歴史を分析している間、モデリングは最も単純な高速アルゴリズムによって作られているのです!
納得できない場合は、定理のテキストは秘密ではなく、添付のアーカイブにあります。その中から間違いを探してみてください。
>>>ある深さでのランダム配列の前史の分析が数学的期待値をゼロにしたとしても、別の深さでの前史の分析が同じ期待 値を与えるとは限りません。
乱数列の期待値が0になる確率は、0になる傾向がある。期待値とは、同じ重さの乱数列に対する平均値にほかならない。
バックストーリーアナリシスという言葉の意味を教えてください。
定理の記述を、緩やかな用語の理解ではなく、マット言語で形式化すれば、「定理」そのものが存在しなくなるのです。
>>ランダム・シーケンスにおけるメモリの存在を証明するためには、それを徹底的に分析 する必要があります。
無限大の認識には無限の時間が必要である...」と、また「分析」から「深化」へと古典的に聞こえるが、証明はできない。
ランダム変数の典型的な発生源である熱核反応について考えてみよう。記憶」は一切ない。自然は確率的に構成されており、市場もまた確率的なプロセスに従う。
だから、逸話になるんです。
- なぜ、雷は同じところに2度落ちないのか？
- 自然は記憶を持っている...
そして、他のプロセスが存在し、（テーバーやコンビネーターに基づくだけでなく）考慮されなければならないという事実は問題ではありません．
IMHO
ランダム変数の代表的なソースである核融合反応を例に挙げる。記憶」は一切ない。自然は確率的に構成されており、市場もまた確率的なプロセスに従う。
だから、逸話になるんです。
- なぜ、雷は同じところに2度落ちないのか？
- 自然は記憶を持っている...
そして、他のプロセスが存在し、（テーバーやコンビネーターに基づくだけでなく）考慮されなければならないという事実は問題ではありません．
IMHO
ランダム性と確率は、法則や分析に必要なデータを知らない場合のために、人々が作り出したものである。自然界には存在しないのです))
簡単な例として、偶数ミリ秒に1、奇数ミリ秒に0を出すオートマトンがあるとします。 いつでも実行可能です。ミリ秒単位の時計がない、あるいはそのような精度で機械を動かす機会がない場合、機械の出力は決定論的なプロセスに基づいてはいるが、私たちにとっては確率0.5/0.5のランダムである。 つまりランダムとは、プロセスに関する不完全な知識や予測に必要なデータがない状況での予測に対する数学的抽象表現なのである。
アインシュタインの言葉を借りれば、「神はサイコロを振らない」のである。ランダム性がない - 知識やデータが不十分である
ランダム性と確率は、法則や分析すべきデータを知らない場合のために、人々が発明したものである。自然界には存在しない))
簡単な例として、偶数ミリ秒に1を出し、奇数ミリ秒に0を出すオートマトンがある。 これをいつでも実行できるようにする。ミリ秒単位の時計がない、あるいはそのような精度で機械を動かす機会がない場合、基本は決定論的なプロセスであっても、私たちにとっては機械の出力は確率0.5/0.5でランダムです。 つまり、ランダム性は、プロセスの知識が不完全であったり予測に必要なデータがない状況での予測に対する数学的抽象表現なのです。
アインシュタインが言ったように、「神はサイコロを振らない」。偶然というものは存在しない - 知識やデータが不十分である
「人は巨大さを把握することができない」 K・プルトコフ
"私の長い人生が教えてくれたことは、私たちの科学はすべて現実の前では原始的で幼稚なまでに素朴であり、しかもそれが私たちの持つ最も貴重な ものだということだ..." A. アインシュタイン。
さあ、どうぞ...1kHzで0-1を簡単に表示できるオシロスコープ（これも人工的に作られたもの）は持っていない（仕組みもよくわからない）。
科学は、生命、すなわち自然の出来事・展開を「予測」するためにある。
現代の遺伝子工学（現在では人間のクローンも可能）のあらゆる知識を使って、受胎前に両親から生まれてくる子供の性別を判断してみなさい。0.5/0.5でこれだけ...。そして、それが自然です。
理論に反対するわけではありませんが、はっきり言って・・・。よくできた理論ほど、実用的なものはないのです。
ランダム性と確率は、法則や分析すべきデータを知らない場合のために、人々が発明したものである。自然界には存在しない))
簡単な例として、偶数ミリ秒に1、奇数ミリ秒に0を出すオートマトンがあるとします。 いつでも実行可能です。ミリ秒単位の時計がない、あるいはそのような精度で機械を動かす機会がない場合、機械の出力は決定論的なプロセスに基づいているものの、我々にとっては確率0.5/0.5のランダムである。 つまり、ランダム性は、プロセスに関する不完全な知識、あるいは予測に必要なデータの欠如を伴う予測の数学的抽象化なのである。
"神はサイコロを振らない "とアインシュタインは言った。可能性がない - 知識やデータが不十分である
ええ、でもオートマタの電源投入の履歴が1つしかないのは、コイントスの履歴と同じで、そこから意味をなさないんです。未知なる法則とデータは別物です。
* * *
サイコロやルーレットで勝つ方法を発明する、などという新しい診断を精神医学に導入する時期なのかもしれませんね。
ああ、でも、コイントスの話と同じように、機械の電源が入る話が1つだけというのは、意味がない。
なぜかというと、理論を知らなくても、経験によって尾を引く確率を知りたいとしたらどうでしょう。数百万回のシミュレーションを行い、50%に近いことを確認すれば、法律など必要ないのです。ゲーム理論のような科学で使われるモンテカルロ木探索のアルゴリズムがベースになっています。
それこそ確率論的な判断（実用的な意味は全くないと言っているのでは？）
ということですね。
なぜかというと、理論を知らなくても、経験によって尾を引く確率を知りたいとしたらどうでしょう。数百万回のシミュレーションを行い、50%に近いことを確認すれば、法律など必要ないのです。これが、ゲーム理論など科学の世界で使われている「モンテカルロ木探索」のアルゴリズムの基本です。