아인슈타인과 비너를 시작으로, 고지식한 사람들은 브라운 운동이 무엇인지 아주 잘 알고 있습니다. 예측하는 데 도움이 되지 않습니다.
어떤 섹션에서 찾고 계십니까? 시간에 따라 초기 지점에서 현재 지점까지의 거리 편차를 예측하면 함수가 매우 정확하고 많은 테스트에 대해 높은 근사값을 갖습니다. 저것들. 브라운 운동이 거래와 관련이 있다면 나는 항상 초기 운동에서 포인트의 거리에 베팅할 것입니다. 왜냐하면 바로 이 제거가 엄격하게 입증되었고 명확한 공식이 있기 때문입니다.
그러나 우리가 SB에 대해 이야기한다면 브라운 운동은 내가 볼쇼이 극장에 대해 가지고 있는 것과 같은 거래와 동일한 관계를 가지고 있습니다. 나는 거기에 가본 적이 없습니다.
응용 목적으로 거래에 사용되는 SB의 이론적 토대는 "베르누이 계획에 해당하는 직선 위의 무작위 보행"이라고 합니다. 수학적 장치는 대칭 보행 - 측면 추세 및 비대칭 보행 - 추세 모두에 대해 충분히 개발되었습니다. 예를 들어, 직선 위의 대칭 랜덤 워크의 경우 1~100%의 확률로 점이 원점으로 돌아갈 것이라는 엄격한 증거가 있습니다(최소 한 번 있었던 곳에서는 몇 번이고 다시 방문할 것입니다. , 또한 반환 사이의 시간이 고르지 않음).
그리고 테이크 앤 무스(설치된 경우)의 확률적 트리거에 대한 질문에 답하는 애플리케이션 작업을 "파멸 문제"라고 합니다.
어떤 섹션에서 찾고 계십니까? 시간에 따라 초기 지점에서 현재 지점까지의 거리 편차를 예측하면 함수가 매우 정확하고 많은 테스트에 대해 높은 근사값을 갖습니다. 저것들. 브라운 운동이 거래와 관련이 있다면 나는 항상 초기 운동에서 포인트의 거리에 베팅할 것입니다. 왜냐하면 바로 이 제거가 엄격하게 입증되었고 명확한 공식이 있기 때문입니다.
아마도 시작점에서 최대 편차를 의미 했습니까? 마틴게일의 시작점에서 현재 지점까지의 거리인 SB는 예측되지 않습니다. 더 정확히 말하면, 그들에게 있어 가장 좋은 예측은 시리즈의 마지막 사용 가능한 값입니다. 이 예측의 비율은 예측 시간의 제곱근에 정비례하여 증가하는 것이 분명합니다. 따라서 martingale에 대한 모든 예측은 마지막 관찰 이후로 아무 것도 변경되지 않았지만 예측이 이루어지는 시간이 증가함에 따라 가능한 값의 산포 범위가 증가한다는 것입니다.
위의 링크에서 기능 (1)을 참조하십시오. 임의의 방향을 따른 입자 변위의 제곱(모든 축을 따른 거리의 변화(증가)의 제곱)은 시간에 따라 계산됩니다.
이 공식은 내가 쓴 시간에 따른 분산(또는 SCO)의 변화의 본질입니다. 예, 증가하지만 시간에 따라 현재 지점에서 시작 지점까지의 거리가 아닙니다.
모스크바의 내일 온도가 오늘과 같을 것이라고 말하면 (예 : +5, 가능한 범위는 +-3)이 6도는 예측의 정확도입니다. 그리고 예측은 +5입니다. 당신이 언급하는 공식은 시간이 지남에 따라 예측의 정확도가 어떻게 떨어지는지(또는 가능한 값의 범위가 확장되는 방식을 나타냅니다.)
아인슈타인과 비너를 시작으로, 고지식한 사람들은 브라운 운동이 무엇인지 아주 잘 알고 있습니다. 예측하는 데 도움이 되지 않습니다.
어떤 섹션에서 찾고 계십니까? 시간에 따라 초기 지점에서 현재 지점까지의 거리 편차를 예측하면 함수가 매우 정확하고 많은 테스트에 대해 높은 근사값을 갖습니다. 저것들. 브라운 운동이 거래와 관련이 있다면 나는 항상 초기 운동에서 포인트의 거리에 베팅할 것입니다. 왜냐하면 바로 이 제거가 엄격하게 입증되었고 명확한 공식이 있기 때문입니다.
그러나 우리가 SB에 대해 이야기한다면 브라운 운동은 내가 볼쇼이 극장에 대해 가지고 있는 것과 같은 거래와 동일한 관계를 가지고 있습니다. 나는 거기에 가본 적이 없습니다.
응용 목적으로 거래에 사용되는 SB의 이론적 토대는 "베르누이 계획에 해당하는 직선 위의 무작위 보행"이라고 합니다. 수학적 장치는 대칭 보행 - 측면 추세 및 비대칭 보행 - 추세 모두에 대해 충분히 개발되었습니다. 예를 들어, 직선 위의 대칭 랜덤 워크의 경우 1~100%의 확률로 점이 원점으로 돌아갈 것이라는 엄격한 증거가 있습니다(최소 한 번 있었던 곳에서는 몇 번이고 다시 방문할 것입니다. , 또한 반환 사이의 시간이 고르지 않음).
그리고 테이크 앤 무스(설치된 경우)의 확률적 트리거에 대한 질문에 답하는 애플리케이션 작업을 "파멸 문제"라고 합니다.
어떤 섹션에서 찾고 계십니까? 시간에 따라 초기 지점에서 현재 지점까지의 거리 편차를 예측하면 함수가 매우 정확하고 많은 테스트에 대해 높은 근사값을 갖습니다. 저것들. 브라운 운동이 거래와 관련이 있다면 나는 항상 초기 운동에서 포인트의 거리에 베팅할 것입니다. 왜냐하면 바로 이 제거가 엄격하게 입증되었고 명확한 공식이 있기 때문입니다.
아마도 시작점에서 최대 편차를 의미 했습니까? 마틴게일의 시작점에서 현재 지점까지의 거리인 SB는 예측되지 않습니다. 더 정확히 말하면, 그들에게 있어 가장 좋은 예측은 시리즈의 마지막 사용 가능한 값입니다. 이 예측의 비율은 예측 시간의 제곱근에 정비례하여 증가하는 것이 분명합니다. 따라서 martingale에 대한 모든 예측은 마지막 관찰 이후로 아무 것도 변경되지 않았지만 예측이 이루어지는 시간이 증가함에 따라 가능한 값의 산포 범위가 증가한다는 것입니다.
아마도 시작점에서 최대 편차를 의미 했습니까? 마틴게일의 시작점에서 현재 지점까지의 거리인 SB는 예측되지 않습니다. 그들에게 있어 가장 좋은 예측은 시리즈의 마지막 사용 가능한 값입니다. 이 예측의 비율은 예측 시간의 제곱근에 정비례하여 증가하는 것이 분명합니다.
브라운 운동 참조
브라운 운동 참조
기능이 설명된 곳
" 시간에 따라 초기 지점에서 현재 지점까지의 거리 편차를 예측하려면 함수가 매우 정확 하고 많은 테스트에서 높은 근사값을 갖습니다."
기능이 설명된 곳
"시간에 따라 초기 지점에서 현재 지점까지의 거리 편차를 예측하려면 함수가 매우 정확하고 많은 테스트에서 높은 근사값을 갖습니다."
위의 링크에서 기능 (1)을 참조하십시오. 임의의 방향을 따른 입자 변위의 제곱(모든 축을 따른 거리의 변화(증가)의 제곱)은 시간에 따라 계산됩니다.
위의 링크에서 기능 (1)을 참조하십시오. 임의의 방향을 따른 입자 변위의 제곱(모든 축을 따른 거리의 변화(증가)의 제곱)은 시간에 따라 계산됩니다.
이 공식은 내가 쓴 시간에 따른 분산(또는 SCO)의 변화의 본질입니다. 예, 증가하지만 시간에 따라 현재 지점에서 시작 지점까지의 거리가 아닙니다.
모스크바의 내일 온도가 오늘과 같을 것이라고 말하면 (예 : +5, 가능한 범위는 +-3)이 6도는 예측의 정확도입니다. 그리고 예측은 +5입니다. 당신이 언급하는 공식은 시간이 지남에 따라 예측의 정확도가 어떻게 떨어지는지(또는 가능한 값의 범위가 확장되는 방식을 나타냅니다.)
이 공식은 내가 쓴 시간에 따른 분산(또는 SCO)의 변화의 본질입니다. 예, 증가하지만 시간에 따라 현재 지점에서 시작 지점까지의 거리가 아닙니다.
무엇이든 할 수 있지만 dx는 분산 또는 표준 편차가 아니라 선택한 축을 따라 시간에 따라 한 지점에서 다른 지점까지의 거리(변위)입니다.
실험 데이터 참조:
디지털 현미경의 "눈"을 통한 브라운 운동
나는 재능있는 사람들을 인용합니다.
"따라서 1분에 브라운 입자가 평균적으로 10μm 변위되면 9분 안에 평균적으로 10 = 30μm, 25분에 10 = 50μm 등으로 변위되어야 합니다."
그리고 왜 이러한 모든 수학적 논쟁이 있습니까? 재단은 항상 개입할 수 있고 실제로는 항상 개입할 수 있으며 매우 좋습니다. 딱딱한.
기초는 그림자의 그림자일 뿐입니다.