이 경우, 이벤트의 빈도는 입자가 얼마나 멀리 벗어나더라도 여전히 한계의 확률로 수렴합니다.
그래서 당신이 이해하지 못하는 것이 명확하지 않습니다 :)
아인슈타인 = 거인^12. 링크가 맞습니다. 그러나 표시에서 조금 벗어났습니다. 그럼에도 불구하고 거기에서 우리는 <<... 수천 개의 분자가 매초 이러한 각 입자와 무작위로 충돌한다는 사실에 대해 이야기하고 있습니다 ...> 섞지 말자 ... 우리는 방금 나가기 시작했습니다. ))
2. RMS 계산의 정확성을 직접 확인했기 때문에 "모든 수준"이 될 수 없습니다. 그리고 SC Deviation 값이 있기 때문에 이 수준에는 제한이 있지만 흐릿하긴 하지만 ANY는 아닙니다. 그것은 중요하다.
n = 1000일 때(이 경우에는 페인트하지 않겠습니다) RMS = 15.8일 때 n = 1000000일 때 RMS = 500(일종의).
예, RMS가 증가했습니다. 그러나 그러한 볼륨의 경우 .... n = 1,000,000 "빨간색" = 500500 f=0.5005 t.o. 가장 편향된 반올림에도 불구하고 p(Red) = 0.5(TV와 모순이 없음을 의미)
아인슈타인 = 거인^12. 링크가 맞습니다. 그러나 표시에서 조금 벗어났습니다. 그럼에도 불구하고 거기에서 우리는 <<... 수천 개의 분자가 매초 이러한 각 입자와 무작위로 충돌한다는 사실에 대해 이야기하고 있습니다 ...> 섞지 말자 ... 우리는 방금 나가기 시작했습니다. ))
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그건 그렇고 Kolmogorov가 고려한 무한대로의 테스트 수의 경향에 관한 것입니다. 따라서 "모든". 상수는 테스트 및 최종으로 변경되지 않음을 의미합니다. 자세한 내용은 내가 링크한 그의 튜토리얼에서 찾을 수 있습니다.
주제에 대한 아인슈타인. 안전보장이사회의 물리적 모델은 항상 논의되고 공식은 절대적으로 동일한 안전보장이사회의 수학적 모델과 완전히 일치합니다.
그리고 우리가 상호 이해에 가깝다면 내가 발견 한 역설은 여전히 이해되지 않습니다 :(
그러나 다시, 당신의 전제 II)는 옳지 않습니다. 사건의 수는 이 사건의 확률 * 시행 횟수당 경향이 없습니다. 기준점으로 돌아가려는 SB 입자의 열망이 없는 것처럼 그러한 열망은 없습니다. 그녀는 그녀를 기억하지 못합니다. 우리는 각 테스트 후에 그녀의 새로운 위치가 새로운 출발점이라고 말할 수 있습니다.
이상적인 SB 모델에 맞지 않는 실용적인 데이터를 받았습니까? 아니면 TV의 공리 또는 그 결과의 모순으로 이어지는 이론적 반성이 있습니까?
고맙습니다. 나는 명확히하고 싶습니다 :이 실험은 거래 또는 룰렛의 예에서 설정됩니까? 저것들. MathRand는 포즈만 입력합니까? 아니면 전체 CB 시퀀스가 생성됩니까?
나는 또한 룰렛 바퀴를 모델링했습니다. )) 결과를 보는 것은 매우 흥미로울 것입니다.
답이 필요한 아주 간단한 질문에 지정된 조건에서 거래하는 예입니다. 30,000개의 무작위 거래의 많은 베르누이 시리즈가 있을 것입니다. 테스터와는 관련이 없습니다.
흠. 글쎄, 나는 당신의 링크에서 방금 가져온 옵션입니다. 나는 인용한다:
그리고 그것이 <<.... 사건의 수 A가 n*P(A)에서 임의로 멀리 벗어날 수 있는 곳입니다. .....>> ??? 특히: 원하는 만큼
....
그리고 최소한 과학적 자료에 가까운 일종의 신뢰를 불러일으키는 자료를 참조하십시오.
당신을 위해, Mr. Safonov V.S. 사이트 PO-LBU.RU에서 TheorVer'e의 권위입니까? 게다가, 그는 엉망이되었습니다 ... 나는 다시 인용합니다.
숫자조차 사라졌다.
일반적으로 기사는 DC 무역 학교의 껌처럼 보입니다. (또는 이것이 올바른 대학입니까?)
시행 횟수가 무한대가 될 때 빈도가 확률로 수렴한다는 사실로부터 " 시행 횟수가 n일 때 사건 A의 수는 n*P(A)가 되는 경향이 있다"는 것을 따르지 않습니다. 그리고 단지 큰 수의 법칙에서;)
"원하는만큼"을 희생하여 TV의 어떤 책에서나 읽으십시오. 예를 들어, Kolmogorov "확률 이론 소개" 86페이지
또한 분산 및 RMS를 계산하기 위한 올바른 공식을 직접 제공했습니다. 입자의 가능한 편차 범위는 테스트 횟수의 제곱근에 비례하여 테스트 횟수에 따라 증가합니다. 아인슈타인이 발견한 것과 같습니다.
"아인슈타인은 입자의 무작위 보행이 발생하는 법칙을 도출했습니다. 시작점으로부터의 평균 거리는 시간의 제곱근에 따라 증가합니다." http://slovari.yandex.ru/dict/krugosvet/article/d /d7/1002307.htm
이 경우, 이벤트의 빈도는 입자가 얼마나 멀리 벗어나더라도 여전히 한계의 확률로 수렴합니다.
그래서 당신이 이해하지 못하는 것이 명확하지 않습니다 :)
시행 횟수가 무한대가 될 때 빈도가 확률로 수렴한다는 사실로부터 " 시행 횟수가 n일 때 사건 A의 수는 n*P(A)가 되는 경향이 있다 " 는 것을 따르지 않습니다 . 그리고 단지 큰 수의 법칙에서;)
당신은 해서는 안 된다고 말하고 즉시 거인 Kolmogorov의 말을 인용합니다.
, 이 경우 n*P(A)와 초기 위치 가 하나임을 이해하십시오.
당신은 당신이 해서는 안 된다고 말하고 즉시 거인 Kolmogorov의 말을 인용합니다: "그것은 그래야 합니다", 이 경우 n*P(A)와 초기 위치 는 하나이며 동일하다는 것을 이해해야 합니다.
하나가 아닙니다. 그것은 포함하고 0을 말합니다. 그리고 이 결론은 순전히 당신의 것이며 TV와 일치하지 않습니다.
시도 횟수가 많을수록 입자가 원점에서 더 멀리 벗어날 수 있습니다. 무한한 시도로 0으로 돌아갈까요? 예, SB가 반환되면 다른 수준과 마찬가지로 반환됩니다(확률 0.5/0.5). 시도 횟수가 무한하므로 확률 1로 모든 수준에 도달합니다.
이 거의 모든 것은 룰렛에서 아주 오랫동안 흑자 상태에 있을 수 있음을 의미합니다. 얼마나 오래 - 아크사인 정리를 말하십시오. 그러나 물론 자본이 유한하다면 조만간 파산하게 될 것입니다. 바로 이번이 아닐까. 아주 뻗어있습니다.
하나가 아닙니다. 그것은 포함하고 0을 말합니다. 그리고이 결론은 순전히 당신의 것이며 TV와 일치하지 않습니다.
시도 횟수가 많을수록 입자가 원점에서 더 멀리 벗어날 수 있습니다. 무한한 시도로 0으로 돌아갈까요? 예, SB가 반환되면 다른 수준과 마찬가지로 반환됩니다(확률 0.5/0.5). 시도 횟수가 무한하므로 확률 1로 모든 수준에 도달합니다.
이 거의 모든 것은 룰렛에서 아주 오랫동안 흑자 상태에 있을 수 있음을 의미합니다. 얼마나 오래 - 아크사인 정리를 말하십시오. 그러나 물론 유한한 자본이 있다면 조만간 파산하게 될 것입니다. 바로 이번이 아닐까. 아주 뻗어있습니다.
나는 우리가 상호 이해에 매우 가깝다고 말할 수 있습니다. 정리는 동일합니다. 우리는 그들을 같은 방식으로 이해합니다. 그러나 모든 사람에게는 고유한 추상화 수준이 있습니다.
1. 당신은 "모든 수준"이라고 쓰고 Kolmogorov 는 말합니다. 추가 단어.
2. RMS 계산의 정확성을 직접 확인했기 때문에 "모든 수준"이 될 수 없습니다. 그리고 SC 편차 값이 있기 때문에 이 수준에는 제한이 있지만 흐릿하지만 전혀 없습니다. 그것은 중요하다.
n = 1000일 때(이 경우에는 칠하지 않겠습니다) RMS = 15.8일 때 n = 1000000일 때 RMS = 500(일종의).
예, RMS가 증가했습니다. 그러나 그러한 볼륨의 경우 .... n = 1,000,000 "빨간색" = 500500 f=0.5005 t.o. 가장 편향된 반올림에도 불구하고 p(Red) = 0.5(TV와 모순이 없음을 의미)
또한 분산 및 RMS를 계산하기 위한 올바른 공식을 직접 제공했습니다. 입자의 가능한 편차 범위는 테스트 횟수의 제곱근에 비례하여 테스트 횟수에 따라 증가합니다. 아인슈타인이 발견한 것과 같습니다.
"아인슈타인은 입자의 무작위 보행이 발생하는 법칙을 도출했습니다. 시작점으로부터의 평균 거리는 시간의 제곱근에 따라 증가합니다." http://slovari.yandex.ru/dict/krugosvet/article/d /d7/1002307.htm
이 경우, 이벤트의 빈도는 입자가 얼마나 멀리 벗어나더라도 여전히 한계의 확률로 수렴합니다.
그래서 당신이 이해하지 못하는 것이 명확하지 않습니다 :)
아인슈타인 = 거인^12. 링크가 맞습니다. 그러나 표시에서 조금 벗어났습니다. 그럼에도 불구하고 거기에서 우리는 <<... 수천 개의 분자가 매초 이러한 각 입자와 무작위로 충돌한다는 사실에 대해 이야기하고 있습니다 ...> 섞지 말자 ... 우리는 방금 나가기 시작했습니다. ))
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논의 중인 내용을 실제로 어떻게 적용할 수 있습니까?
실제 적용은 이미 이루어졌습니다. )) 위 참조.
이 실제 이득이 우발적이지 않다는 가정이 있었습니다. (어쨌든 간단한 설명은 없다)
이것은 증명되어야 합니다(그리고 이것을 순전히 수학적으로 하는 것이 바람직합니다 - 여기에서 제가 호소하는 목적).
그것이 증명될 수 있다면, 그 시스템은 Forex에 아주 쉽게 투영됩니다.
매우 짧지만 답변이 되었기를 바랍니다.
답이 필요한 아주 간단한 질문에 지정된 조건에서 거래하는 예입니다. 30,000개의 무작위 거래의 많은 베르누이 시리즈가 있을 것입니다. 테스터와는 아무런 관련이 없습니다.
공습 경보 해제. 우리는 기다립니다.
친애하는 친구!
2010년이 마침내 다가온 것을 축하하고 싶습니다!
앞으로 10시!!! 희망과 성취가 가득합니다. 그리고 여러분 각자가 올해 자신의 기준을 잡고 높이를 극복할 수 있기를 바랍니다.
우리는 논쟁하고, 진실을 찾고, 실수를 합니다. 괜찮습니다. 우리는 같은 생각을 가진 사람들입니다.
나는 샴페인을 마신다. 약간 취했어. 그리고 음....
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그리고 오늘 막내아들이 하나가 됩니다. 좋은 사람으로 성장했으면 하는 바람입니다.
그리고 우리는 우리가 우리 아이들에게 모범이 되기를 바랍니다.
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벌써 어제 13일에 시를 보내주셨어요. 나는 그것을 좋아했다. 그냥 피펫으로. 여기 열두 줄을 써서 쓴 사람이 있습니다. 얼마나 많은 사람들이 환호했고 얼마나 많은 사람들이 웃었습니까?
에너지 방출은 무엇입니까? 누가 계산할까요?.......
그래서:
Спят котёнки, спят мышонки,
잠자는 소행성
음낭의 따뜻한 주름에서
잠자는 재미있는 정자.
옷장 바퀴벌레 아래에서 자고
웅덩이에 빠진 술 취한 자
똥 뱃속에서 자고
밖에 가고 싶지 않습니다.
그냥 포기하지 마세요!!
테이블 코냑, 설탕에 절인 과일,
올리비에, 치즈, 소시지.
새해를 맞이합시다!!
이제 세어 보니 ... 내 게시물의 페이지에 5 개의 조각이 있습니다. 그것은 무엇입니까? (스레드 주제) MO = 0.5 ? 숫자 마술? 아니면 이미 모두 얻었습니까?
2. RMS 계산의 정확성을 직접 확인했기 때문에 "모든 수준"이 될 수 없습니다. 그리고 SC Deviation 값이 있기 때문에 이 수준에는 제한이 있지만 흐릿하긴 하지만 ANY는 아닙니다. 그것은 중요하다.
n = 1000일 때(이 경우에는 페인트하지 않겠습니다) RMS = 15.8일 때 n = 1000000일 때 RMS = 500(일종의).
예, RMS가 증가했습니다. 그러나 그러한 볼륨의 경우 .... n = 1,000,000 "빨간색" = 500500 f=0.5005 t.o. 가장 편향된 반올림에도 불구하고 p(Red) = 0.5(TV와 모순이 없음을 의미)
아인슈타인 = 거인^12. 링크가 맞습니다. 그러나 표시에서 조금 벗어났습니다. 그럼에도 불구하고 거기에서 우리는 <<... 수천 개의 분자가 매초 이러한 각 입자와 무작위로 충돌한다는 사실에 대해 이야기하고 있습니다 ...> 섞지 말자 ... 우리는 방금 나가기 시작했습니다. ))
.....
그건 그렇고 Kolmogorov가 고려한 무한대로의 테스트 수의 경향에 관한 것입니다. 따라서 "모든". 상수는 테스트 및 최종으로 변경되지 않음을 의미합니다. 자세한 내용은 내가 링크한 그의 튜토리얼에서 찾을 수 있습니다.
주제에 대한 아인슈타인. 안전보장이사회의 물리적 모델은 항상 논의되고 공식은 절대적으로 동일한 안전보장이사회의 수학적 모델과 완전히 일치합니다.
그리고 우리가 상호 이해에 가깝다면 내가 발견 한 역설은 여전히 이해되지 않습니다 :(
그러나 다시, 당신의 전제 II)는 옳지 않습니다. 사건의 수는 이 사건의 확률 * 시행 횟수당 경향이 없습니다. 기준점으로 돌아가려는 SB 입자의 열망이 없는 것처럼 그러한 열망은 없습니다. 그녀는 그녀를 기억하지 못합니다. 우리는 각 테스트 후에 그녀의 새로운 위치가 새로운 출발점이라고 말할 수 있습니다.
이상적인 SB 모델에 맞지 않는 실용적인 데이터를 받았습니까? 아니면 TV의 공리 또는 그 결과의 모순으로 이어지는 이론적 반성이 있습니까?