マトリックスパッケージの研究 - ページ 3 1234567891011 新しいコメント СанСаныч Фоменко 2016.02.12 14:07 #21 Alexey Volchanskiy: RとMatlabの可能性を比較したいのですが、質問に答えてください。しかし、敵対せず、合理的で冷静であることが大切です :).RはOOPの機能を持った言語なのか？MQL4/5から直接使用するための32ビットと64ビットのDLLをRで作成することはできますか？その場合、ユーザーのコンピュータでこれらのDLLを使用するには、どのようなサイズのパッケージをインストールする必要がありますか？Rから直接アクセスするために、共通のDLLを接続することはできますか？RでSimulinkのアナログはありますか？なぜ、どのレビューでもRが統計プログラムであることが強調されているのですか？DSPに興味があるのですが、Rにはデジタル信号処理用のパッケージがありますか？R には、Matlab の .mat ファイルのような、データを保存するためのコンパクトなフォーマットが組み込まれていますか？1.あるツールを使うか使わないかは、プログラマーの好みの問題であることが多いので、異なるプログラミング言語を比較するのは簡単なことではありません。私はRの専門家ではありませんが、このことについて言及します。Rには「スカラー」という概念がない。長さ1のベクトルである。つまり、演算は行列演算に基づいています。C= A+B のコード行は行列演算を呼び出すことができます。Rでは、「オブジェクト」という概念は論理的な結論としてとらえられ、ベクトル、行列、プログラムの行列、そして一般的にはユーザープログラムが実行される環境となり得ます。Rでは、実行コンピュータのプロセッサやコアだけでなく、ローカルネットワーク上の近隣のコンピュータにも負荷をかけるプログラムを非常に簡単に書くことができる...2.私の知識では答えようがない。どうやら無理なようです。これは、R自体がインタープリタであることからくる仕様である。しかし、これは表面的な見方です。RはCとのインターフェイスがよく文書化された共生であること。Rの主なパワーはパッケージ（7000千以上、約12万の関数を含む）で、これらのパッケージは通常CまたはFortranのプログラムを参照していることである。ポイントは、Rは計算量の多い演算はすべてCとFortranのライブラリを使っていることです。RはAPIに注目が集まりますが、私の資格を超えて3.はい4.そんなことはないだろう。GUIを構築するためのツールは（既製品を除いて）数多くありますが、それだけではありません。この段落では、通常のプログラミング言語にはない、Rで広く開発されたツール、すなわち統計的モデル検定の方法について述べたいと思います。統計的検定の結果を処理するツールは非常に発達し、高度なものになっています。Rでは，質問に簡単に答えることができる： "100個のオブザベーションの標本について，平均が数学的期待値とどれくらい違うか？".5.広義の統計学は、Rの機能である。統計学を扱う上で基本となるグラフツールも忘れてはいけません。Rツールの概要を知るために、パッケージのテーマ別コンパイルが公開されています。6.比較できない。しかし、「バイトコード」はある。しかし、ポイントは別にあります。数千行のコードが含まれるRのプログラムはエキゾチックです。通常のRプログラムは、パッケージの関数呼び出しである。 СанСаныч Фоменко 2016.02.12 14:18 #22 Alexey Volchanskiy: Matlabで作ったプログラムのいくつかをRに翻訳して、スピードを比べてみなければなりませんね。週末に時間があれば、やって報告します。Matlabはかなり遅いので、私は多くのことをC#やC++で行い、スピードのためにDLLとしてプラグインしています。R自体が3回遅れなんだよ。インタープリターである。デバッグには全く問題なし、最初はデバッガーを使い始めたが、無駄だと分かった。Rスピードといえば、ここにもいくつかの配慮が必要です。1.バイトコードに変換しても、湿布になる2.計算負荷の高い処理を行うパッケージでは、速度を考慮して選ばれたライブラリが使用されていることを忘れてはならない3. 行列演算のためのライブラリが使用されている4.行列演算にはループ演算子は不要です5.全コア読み込み中。アルゴリズムが許す限り、標準的で非常にシンプル。一般に、言語間の書き換えによるプログラムの比較は、両言語の知識が同じであればうまくいきます。 Alexey Burnakov 2016.02.12 14:23 #23 Alexey Volchanskiy: 私のプログラムのいくつかをMatlabでRに翻訳して、スピードを比較しなければなりません。週末までになんとかわかったら、やって報告します。Matlabはかなり遅いので、私は多くのことをC#やC++で行い、スピードのためにDLLとしてプラグインしています。ほら、自明でないことを数えるなら、パッケージを使うことになる。パッケージが「プラス」で書かれていれば、飛ぶように売れる。そうでなければ、這うかもしれない。経験で確認：data.frame（データ型が混在できる配列）の要素をループして何かを計算しようとすると、Extremely longになることがあります。Rは特別なパッケージを使わない限り、大きな配列に対して計算を行うのは非常に遅いです。しかし、必要な計算がすでに実装されているライブラリが常にあり、例えば rollapply(x$V1, mean) を呼び出すと、うんざりするほど長い配列の要素ごとの 変換ではなく、すべての要素で移動平均を計算することができます。 Alexey Burnakov 2016.02.12 14:25 #24 СанСаныч Фоменко:5.全コアをロードする。アルゴリズムが許す限り、標準的で非常にシンプル。 SanSanych、これを明確にすることができますか？Rの並列性をプローブしていたところ、特別なパッケージで規定されていない限り、1コアに負荷がかかる（4コアすべてで25％の負荷のようだ）という明確な結論に達した。 Dmitry Fedoseev 2016.02.12 15:59 #25 СанСаныч Фоменко:R自身は3回知恵遅れのような・・・。 では、このソフトはどのような範囲にあるのでしょうか。中国の消費財を販売するブティックの効率的な品揃えを分析すること？ Vladimir Suslov 2016.02.12 16:37 #26 СанСаныч Фоменко:...Rの主なパワーはパッケージ（7000以上、約12万の関数を含む）です...また、安定した利益を得るためには、どれくらいのパッケージや機能が必要で、どれくらいの量が必要なのでしょうか？Rで対応できない場合、次はどんなソフトを使いこなすのか？ СанСаныч Фоменко 2016.02.13 08:37 #27 Alexey Burnakov: SanSanych、これを明確にすることができますか？Rの並列性を感じていたところ、特別なパッケージで規定されていない限り、1コアに負荷がかかる（4コアで25％負荷がかかるようだ）という明確な結論に達したのです。並列計算 機は非常に高度なもので、attacなど多くの出版物があります。 ファイル: parallel.zip 387 kb СанСаныч Фоменко 2016.02.13 08:48 #28 Dmitry Fedoseev: では、このソフトはどのような範囲にあるのでしょうか。中国の消費財を販売するブティックの効果的な品揃えを分析するため？私の投稿をまるごと読んでください。追加すること。Rそのものについて書いているときに、本当のRのコードはRのテキストそのもののごく一部で構成されていることを忘れないでください。最もシンプルな例です。フォワーディング：A=B。AとBがスカラーであれば、MKLのコードの方が高速になる可能性が高い。しかし、Rにはスカラーは存在せず、AとBは少なくともベクトルである。MCLではサイクル、Rではサイクルなしで書かれ、パッケージの一部として実装されている、今日の行列計算の効率は一級品です。また、RとMCLを行列計算で比較すると、根本的にRの方が効率的です。Rの一般的な原則は、Rで書かれていない既製の効率的なコードの塊を使用することです。既製の特殊なライブラリがない場合、通常はCで書かれます。結論：Rは内部サブルーチンと並列計算の 利用により、計算効率が高い СанСаныч Фоменко 2016.02.13 09:00 #29 Event:また、安定した利益を出すために必要かつ十分なパッケージや機能はいくつあるのでしょうか？Rで物足りなくなったら、次はどんなソフトを使いこなすか。個人トレーダーのニーズには、冗長性のあるソフトウェアを用意しています。現在、Rは広義の統計分野でトップのソフトウェアとなっています。例えば、従来は人工知能に起因していた機械学習の手法は、Rで広く表現されている。もうひとつ、ニュアンスがあります。この分野の最新の話題は、Rパッケージという形で提供されています。そして、その理由はこうです。現在、統計分野の科学出版物には、数式は別として、たいていRのコードが含まれており、いわば良いモーヴェ・トンであることの証左である。また、論文のRコードからRの中の本格的なパッケージになるのは一段階です。さらに付け加えれば、Rに関連するものは世界的にたまり場になっている。Rのリポジトリにパッケージを置くと、R内のパッケージの作者は世界的な有名人になります。Rは無償のオープンソースシステムであり、使用上の制限はありません。まさにこのRの特性によって、Rはこれまでの有料リーダーであったSASやSPSS、さらにはPythonという紛らわしい言語から世界のリーダーを奪取することができたのです。1年ほど前にマイクロソフトがRの有償版であるレボリューション・アナリティクスを傘下に収め、Rを積極的に推進するようになったのは、そのためでもある。 Alexey Burnakov 2016.02.13 10:11 #30 СанСаныч Фоменко:並列計算 機は非常に高度なもので、attacなど多くの出版物があります。 Grand merci. 1234567891011 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
RとMatlabの可能性を比較したいのですが、質問に答えてください。しかし、敵対せず、合理的で冷静であることが大切です :).
1.あるツールを使うか使わないかは、プログラマーの好みの問題であることが多いので、異なるプログラミング言語を比較するのは簡単なことではありません。
私はRの専門家ではありませんが、このことについて言及します。
Rには「スカラー」という概念がない。長さ1のベクトルである。つまり、演算は行列演算に基づいています。C= A+B のコード行は行列演算を呼び出すことができます。
Rでは、「オブジェクト」という概念は論理的な結論としてとらえられ、ベクトル、行列、プログラムの行列、そして一般的にはユーザープログラムが実行される環境となり得ます。
Rでは、実行コンピュータのプロセッサやコアだけでなく、ローカルネットワーク上の近隣のコンピュータにも負荷をかけるプログラムを非常に簡単に書くことができる
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2.私の知識では答えようがない。どうやら無理なようです。これは、R自体がインタープリタであることからくる仕様である。しかし、これは表面的な見方です。RはCとのインターフェイスがよく文書化された共生であること。Rの主なパワーはパッケージ（7000千以上、約12万の関数を含む）で、これらのパッケージは通常CまたはFortranのプログラムを参照していることである。ポイントは、Rは計算量の多い演算はすべてCとFortranのライブラリを使っていることです。
RはAPIに注目が集まりますが、私の資格を超えて
3.はい
4.そんなことはないだろう。GUIを構築するためのツールは（既製品を除いて）数多くありますが、それだけではありません。この段落では、通常のプログラミング言語にはない、Rで広く開発されたツール、すなわち統計的モデル検定の方法について述べたいと思います。統計的検定の結果を処理するツールは非常に発達し、高度なものになっています。Rでは，質問に簡単に答えることができる： "100個のオブザベーションの標本について，平均が数学的期待値とどれくらい違うか？".
5.広義の統計学は、Rの機能である。統計学を扱う上で基本となるグラフツールも忘れてはいけません。Rツールの概要を知るために、パッケージのテーマ別コンパイルが公開されています。
6.比較できない。しかし、「バイトコード」はある。しかし、ポイントは別にあります。数千行のコードが含まれるRのプログラムはエキゾチックです。通常のRプログラムは、パッケージの関数呼び出しである。
Matlabで作ったプログラムのいくつかをRに翻訳して、スピードを比べてみなければなりませんね。週末に時間があれば、やって報告します。Matlabはかなり遅いので、私は多くのことをC#やC++で行い、スピードのためにDLLとしてプラグインしています。
R自体が3回遅れなんだよ。インタープリターである。デバッグには全く問題なし、最初はデバッガーを使い始めたが、無駄だと分かった。
Rスピードといえば、ここにもいくつかの配慮が必要です。
1.バイトコードに変換しても、湿布になる
2.計算負荷の高い処理を行うパッケージでは、速度を考慮して選ばれたライブラリが使用されていることを忘れてはならない
3. 行列演算のためのライブラリが使用されている
4.行列演算にはループ演算子は不要です
5.全コア読み込み中。アルゴリズムが許す限り、標準的で非常にシンプル。
一般に、言語間の書き換えによるプログラムの比較は、両言語の知識が同じであればうまくいきます。
私のプログラムのいくつかをMatlabでRに翻訳して、スピードを比較しなければなりません。週末までになんとかわかったら、やって報告します。Matlabはかなり遅いので、私は多くのことをC#やC++で行い、スピードのためにDLLとしてプラグインしています。
ほら、自明でないことを数えるなら、パッケージを使うことになる。パッケージが「プラス」で書かれていれば、飛ぶように売れる。そうでなければ、這うかもしれない。
経験で確認：data.frame（データ型が混在できる配列）の要素をループして何かを計算しようとすると、Extremely longになることがあります。Rは特別なパッケージを使わない限り、大きな配列に対して計算を行うのは非常に遅いです。
しかし、必要な計算がすでに実装されているライブラリが常にあり、例えば rollapply(x$V1, mean) を呼び出すと、うんざりするほど長い配列の要素ごとの 変換ではなく、すべての要素で移動平均を計算することができます。
5.全コアをロードする。アルゴリズムが許す限り、標準的で非常にシンプル。
R自身は3回知恵遅れのような・・・。
では、このソフトはどのような範囲にあるのでしょうか。中国の消費財を販売するブティックの効率的な品揃えを分析すること？
...Rの主なパワーはパッケージ（7000以上、約12万の関数を含む）です...
また、安定した利益を得るためには、どれくらいのパッケージや機能が必要で、どれくらいの量が必要なのでしょうか？
Rで対応できない場合、次はどんなソフトを使いこなすのか？
SanSanych、これを明確にすることができますか？Rの並列性を感じていたところ、特別なパッケージで規定されていない限り、1コアに負荷がかかる（4コアで25％負荷がかかるようだ）という明確な結論に達したのです。
では、このソフトはどのような範囲にあるのでしょうか。中国の消費財を販売するブティックの効果的な品揃えを分析するため？
私の投稿をまるごと読んでください。
追加すること。
Rそのものについて書いているときに、本当のRのコードはRのテキストそのもののごく一部で構成されていることを忘れないでください。
最もシンプルな例です。
フォワーディング：A=B。
AとBがスカラーであれば、MKLのコードの方が高速になる可能性が高い。
しかし、Rにはスカラーは存在せず、AとBは少なくともベクトルである。MCLではサイクル、Rではサイクルなしで書かれ、パッケージの一部として実装されている、今日の行列計算の効率は一級品です。また、RとMCLを行列計算で比較すると、根本的にRの方が効率的です。
Rの一般的な原則は、Rで書かれていない既製の効率的なコードの塊を使用することです。既製の特殊なライブラリがない場合、通常はCで書かれます。
結論：Rは内部サブルーチンと並列計算の 利用により、計算効率が高い
また、安定した利益を出すために必要かつ十分なパッケージや機能はいくつあるのでしょうか？
Rで物足りなくなったら、次はどんなソフトを使いこなすか。
個人トレーダーのニーズには、冗長性のあるソフトウェアを用意しています。
現在、Rは広義の統計分野でトップのソフトウェアとなっています。例えば、従来は人工知能に起因していた機械学習の手法は、Rで広く表現されている。
もうひとつ、ニュアンスがあります。
この分野の最新の話題は、Rパッケージという形で提供されています。そして、その理由はこうです。現在、統計分野の科学出版物には、数式は別として、たいていRのコードが含まれており、いわば良いモーヴェ・トンであることの証左である。また、論文のRコードからRの中の本格的なパッケージになるのは一段階です。
さらに付け加えれば、Rに関連するものは世界的にたまり場になっている。Rのリポジトリにパッケージを置くと、R内のパッケージの作者は世界的な有名人になります。Rは無償のオープンソースシステムであり、使用上の制限はありません。まさにこのRの特性によって、Rはこれまでの有料リーダーであったSASやSPSS、さらにはPythonという紛らわしい言語から世界のリーダーを奪取することができたのです。
1年ほど前にマイクロソフトがRの有償版であるレボリューション・アナリティクスを傘下に収め、Rを積極的に推進するようになったのは、そのためでもある。
並列計算 機は非常に高度なもので、attacなど多くの出版物があります。