グルーオンが飽和するのはどの程度の密度でしょうか？新しいグルーオンの再結合確率は、最も単純な推定によれば、クロスフェーズスペースにおけるグルーオンの濃度に強い相互作用定数α s を掛けたものとして書くことができる。位相空間はセルに分割され、各セルには0個、1個、あるいは数個のグルーオンが置かれ（これを「充填数」と呼ぶ）、新しいグルーオンが既存のグルーオンと確率α s で再結合すると想像することができる。その場合，1/α s オーダーの典型的な充填数で飽和が発生することになる。
グルーオンが飽和するのはどの程度の密度でしょうか？新しいグルーオンの再結合確率は、最も単純な推定によれば、クロスフェーズスペースにおけるグルーオンの濃度に強い相互作用定数α s を掛けたものとして書くことができる。位相空間はセルに分割され、各セルには0個、1個、あるいは数個のグルーオンが置かれ（これを「充填数」と呼ぶ）、新しいグルーオンが既存のグルーオンと確率α s で再結合すると想像することができる。その場合，1/α s オーダーの典型的な充填数で飽和が発生することになる。
グルーオンが飽和するのはどの程度の密度でしょうか？新しいグルーオンの再結合確率は、最も単純な推定によれば、クロスフェーズスペースにおけるグルーオンの濃度に強い相互作用定数α s を掛けたものとして書くことができる。位相空間はセルに分割され、各セルには0個、1個、あるいは数個のグルーオンが配置され（これを「充填数」と呼ぶ）、新しいグルーオンが既存のグルーオンと確率α s で再結合すると想像することができる。その場合，1/α s オーダーの典型的な充填数で飽和が発生することになる。
分割するたびにパートンの数は1つずつ増えていく。クォークの近くを飛行している間に、パルトンが行える分裂の回数は、エネルギーが高くなるほど多くなります。陽子の断面積はエネルギーとともに非常にゆっくり大きくなるので、遅かれ早かれパトン（特にグルーオン）が多くなりすぎる瞬間がやってくるのです。
その瞬間からパートン密度の進化全体が変化することは想像に難くない。グルーオンの濃度は非常に高く、1つのグルーオンを追加しても、すでに存在している誰かに絞り込まれるよりも、再結合する可能性の方が高いのです。つまり、新しいパルトン分裂は、実質的にパルトン密度の増加をもたらさないので、役に立たないことが判明したのです。
このような現象は、パントン密度飽和と 呼ばれる。飽和への遷移がどのように起こるのか（つまり、この領域に近づくとどの非線形方程式がパートン密度の発展を記述するのか）、この境界を越えたプロトンがどのような自由度を持つのかを理解する試みは、今日の強相関理論で最も活発な分野の一つである。パルトン密度ダイナミクスに関する最も著名なモデルの1つが、いわゆるカラーグラス凝縮モデルである。詳しくは、Leonidov,Dense gluon matter in nuclear collisions, UFN 175, 345 (2005)を参照。
グルーオンが飽和するのはどの程度の密度でしょうか？新しいグルーオンの再結合確率は、最も単純な推定によれば、クロスフェーズスペースにおけるグルーオンの濃度に強い相互作用定数α s を掛けたものとして書くことができる。位相空間はセルに分割され、各セルには0個、1個、あるいは数個のグルーオンが置かれ（これを「充填数」と呼ぶ）、新しいグルーオンが既存のグルーオンと確率α s で再結合すると想像することができる。その場合，1/α s オーダーの典型的な充填数で飽和が発生することになる。
どこかの記事で、高物理を応用したインダクターが紹介されていましたね。でも、すぐには思い出せないんです。ボゾン統計学か光子統計学のどちらかが、そこで筆者によって弾かれた。
残念ながら、ここで私の素粒子物理学の知識はすべて（いや、ほとんどすべて）終わってしまいました。
でも、本当に80％の予測率というのは非常に不思議です。
ゾリッチさんにはちょっとがっかりです。
https://www.mql5.com/ru/code/8910 in 2007 が話題になりました。
...ランダムな信号からパターンを抽出し、それをRDBMSで無造作に処理するシステム......。
しかし、このシステムは、資料によると、 時系列の パターンを探すのではないそうです。家庭内でいろいろと便利なことをする、例えばエネルギー相関を計算する、でも大げさに言えば、使用中のモデルが適合することはまずない。
そうそう、素粒子のいろいろな現象を示す物理的なグラフが広く報道されるようになると、みんな「おおっ」と声を上げたものだ。そして、それが別の「自然」であることに気づいて、みんな冷静になった。
ゾリッチ
R:Base...一時期Oracleと競合していたリレーショナルソフトを8本ボルトオンしているのですが...。
問題ないだろう...。は、ランダムな信号から規則性を選び出し、それをRDBMSで無造作に処理するだけ...。
ゾリッチ
超相対論的な陽子生成のダイナミクスをおおまかにでも知っているのだろうか......。私は、グルーン雲の収縮の法則（神様お許し下さい）が
は、どんなプロセスにも共通する力学である...時間がない...と、ここでは原則的に捨てられるのですが...。
すごい熱心な方なんですね。独り言のようですね。さて、もう一人の自分は何と言ったか、超相対論的陽子を知っているのか？
:о)
陽子の高エネルギーでのパトン密度がどうなるかを見てみましょう。この場合、陽子自体はそのままで、ある基準フレームから別の基準フレームに移動すればよい。
分割するたびにパートンの数は1つずつ増えていく。クォークの近くを飛行している間に、パルトンが行える分裂の回数は、エネルギーが高くなるほど多くなります。陽子の断面積はエネルギーとともに非常にゆっくり大きくなるので、遅かれ早かれパトン（特にグルーオン）が多くなりすぎる瞬間がやってくるのです。
その瞬間からパートン密度の進化全体が変化することは想像に難くない。グルーオンの濃度は非常に高いので、別の余分なグルーオンは、すでに存在する誰かを絞り出すよりも、その誰かと再結合する可能性の方が高いのです。つまり、新しいパルトン分裂は、実質的にパルトン密度の増加をもたらさないので、役に立たないことが判明したのです。
このような現象は、パントン密度飽和と 呼ばれる。飽和への遷移がどのように起こるのか（つまり、この領域に近づくとどの非線形方程式がパートン密度の発展を記述するのか）、この境界を越えたプロトンがどのような自由度を持つのかを理解する試みは、今日の強相関理論の最も活発な分野の1つである。パルトン密度ダイナミクスに関する最も著名なモデルの1つが、いわゆるカラーグラス凝縮モデルである。詳しくは、Leonidov,Dense gluon matter in nuclear collisions, UFN 175, 345 (2005)を参照。
グルーオンが飽和するのはどの程度の密度でしょうか？新しいグルーオンの再結合確率は、最も単純な推定によれば、クロスフェーズスペースにおけるグルーオンの濃度に強い相互作用定数α s を掛けたものとして書くことができる。位相空間はセルに分割され、各セルには0個、1個、あるいは数個のグルーオンが置かれ（これを「充填数」と呼ぶ）、新しいグルーオンが既存のグルーオンと確率α s で再結合すると想像することができる。その場合，1/α s オーダーの典型的な充填数で飽和が発生することになる。
これを何とか描けないものでしょうか。
意味はまだ不明ですが、実質的にはどの期間も8割方うまくいっています...:-))
せめてテスターの報告で 確認してください、信じがたいので......。
高陽子エネルギーでのパトン密度がどうなるかを見てみましょう。この場合、陽子自体はそのままで、ある基準フレームから別の基準フレームに移動すればよい。
分割するたびにパートンの数は1つずつ増えていく。クォークの近くを飛行している間に、パルトンが行える分裂の回数は、エネルギーが高くなるほど多くなります。陽子の断面積はエネルギーとともに非常にゆっくり大きくなるので、遅かれ早かれパトン（特にグルーオン）が多くなりすぎる瞬間がやってくるのです。
その瞬間からパートン密度の進化全体が変化することは想像に難くない。グルーオンの濃度は非常に高いので、別の余分なグルーオンは、すでに存在する誰かを絞り出すよりも、その誰かと再結合する可能性の方が高いのです。つまり、新しいパルトン分裂は、実質的にパルトン密度の増加をもたらさないので、役に立たないことが判明したのです。
このような現象は、パントン密度飽和と 呼ばれる。飽和への遷移がどのように起こるのか（つまり、この領域に近づくとどの非線形方程式がパートン密度の発展を記述するのか）、この境界を越えたプロトンがどのような自由度を持つのかを理解する試みは、今日の強相関理論で最も活発な分野の一つである。パントン密度ダイナミクスに関する最も著名なモデルの1つが、いわゆる「色ガラス凝縮」モデルである。詳しくはLeonidov,Dense gluon matter in nuclear collisions, UFN 175, 345 (2005)を参照。
グルーオンが飽和するのはどの程度の密度でしょうか？新しいグルーオンの再結合確率は、最も単純な推定によれば、クロスフェーズスペースにおけるグルーオンの濃度に強い相互作用定数α s を掛けたものとして書くことができる。位相空間はセルに分割され、各セルには0個、1個、あるいは数個のグルーオンが配置され（これを「充填数」と呼ぶ）、新しいグルーオンが既存のグルーオンと確率α s で再結合すると想像することができる。その場合，1/α s オーダーの典型的な充填数で飽和が発生することになる。
つまり、この「飽和状態」を利用して、何らかの方法で価格を予測することができるということですね。つまり、一般的な価格分野の機会で、最も価格が出現しやすいゾーンを決定すること？
そして、基礎となるモデルが何であるかは問題ではない、つまり、見積もりプロセスは、あなたのグルーオンガチャでモデル化することができる、というように？もしそうなら、何とか数式で詳しく説明していただけないでしょうか。
どこかの記事で、高物理を応用したインダクターが紹介されていましたね。でも、すぐには思い出せないんです。ボゾン統計学か光子統計学のどちらかが、そこで筆者によって弾かれた。
残念ながら、私の素粒子物理学の知識はすべて（いや、ほとんどすべて）そこで終わっています。
でも、本当に80％の予測率というのは非常に不思議です。
https://c.mql4.com/forum/2008/04/TrendFletAnalysis_3.mq4 アナライザーを10pipsのパラメータで使用した場合、予測は97%になります（平均トレンドは約40pipsです）。
そして、技術的な問題（リクオート、スリッページ、「悪いインターネット」）を考慮に入れなければ、何でも可能です。
不具合は関係ないのかもしれませんが
ROCインジケーターにも同じ図面が表示される