alpha, Oleg 에 대한 명시적 표현이 보이지 않습니다. 당신은 그것이 이미 존재한다고 말했습니다. 그러나 여기에는 Neutron 이 오래 전에 계산한 k 에 대한 도함수와 같은 함수가 있습니다.
2 Neutron: 이제 훨씬 쉬워졌습니다. t = 50 을 고정하고 q 에 대한 alpha=k/q 의 실험적 의존성을 찾습니다. 매끄럽고 명료하여 근사화하기 쉽습니다. 우리는 ... 탄젠트 방법에 대한 첫 번째 근사로 근사를 사용하고 첫 번째 단계에서 멈춥니다. 해보자.
예, 완전히 정상적인 "솔루션"이지만 CAP의 용어로 약간 화려하고 과부하가 걸립니다. 또한, 이미 지점 2페이지에 접수가 완료된 상태입니다.
이것은 솔루션이 아니라 단순히 0을 찾아야 하는 함수입니다. 우리는 오랫동안 이 함수를 기반으로 이 0을 찾으려고 노력했습니다.
difuroks를 대수 방정식 클래스로 옮기면 이 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있다고 말씀하신 것 같습니다. 그러나 지금까지는 우리가 찾고 있는 0과 같은 동일한 기능을 가지고 있다는 점에 이르렀습니다. Neutron 보다 "더 합리적으로" 동일한 결과를 얻었다고 생각한다면 그 이유를 정당화하십시오.
함수의 "단순한" 파생으로 "격자" 함수를 연속 시간으로 변환할 필요가 없었습니다. 우리는 그런 문제가 없었습니다. 하지만 어쨌든 해냈어! 그러나 "솔루션"의 장점은 무엇입니까?
.
그래서 더 편리 할 것입니다
Matkad에서 재현하는 것은 어렵지 않습니다 --- 매개변수를 빠르게 선택할 수 있습니다.
조금 후에. 입주가 필요합니다.
만일을 대비하여 다음을 명확히 하겠습니다.
eps=ln(1+q)
alpha, Oleg 에 대한 명시적 표현이 보이지 않습니다. 당신은 그것이 이미 존재한다고 말했습니다. 그러나 여기에는 Neutron 이 오래 전에 계산한 k 에 대한 도함수와 같은 함수가 있습니다.
2 Neutron: 이제 훨씬 쉬워졌습니다. t = 50 을 고정하고 q 에 대한 alpha = k / q 의 실험적 의존성을 찾습니다. 매끄럽고 명료하여 근사화하기 쉽습니다. 우리는 ... 탄젠트 방법에 대한 첫 번째 근사로 근사를 사용하고 첫 번째 단계에서 멈춥니다. 해보자.
alpha, Oleg 에 대한 명시적 표현이 보이지 않습니다. 당신은 그것이 이미 존재한다고 말했습니다. 그러나 여기에는 Neutron 이 오래 전에 계산한 k 에 대한 도함수와 같은 함수가 있습니다.
하지만 존재하지 않습니다. 알파에 대한 명시적 표현입니다.
이러한 경우 엔지니어링 실무에서 다양한 유형의 노모그램이 사용됩니다.
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어 ... 어디선가 놓쳤습니다 ... 오래 전에 계산된 정확한 공식은 어디에 있습니까?
https://www.mql5.com/ru/forum/131914/page2 - 페이지에서 Neutron 의 두 번째 게시물. 이는 k 에 대해 풀어야 할 방정식과 동일합니다. 그리고 지수 Oleg 는 위장된 거듭제곱 함수일 뿐입니다. xi는 로그입니다...
간단히 말해서, 조금 후에 q = 0.1..0.3인 t = 50에 대한 분석 솔루션을 게시할 수 있기를 바랍니다.
https://www.mql5.com/en/forum/131914/page2 - 페이지에서 Neutron 의 두 번째 게시물. 이는 k 에 대해 풀어야 할 방정식과 동일합니다. 그리고 지수 Oleg 는 위장된 거듭제곱 함수일 뿐입니다. xi는 로그입니다...
간단히 말해서, 조금 후에 q = 0.1..0.3인 t = 50에 대한 분석 솔루션을 게시할 수 있기를 바랍니다.
같은거라고 생각하세요...?
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mmm ... 글쎄, 아마도 약간의 스트레칭과 함께 ....
올렉 , 틀렸어. 페이지에 Neutron 의 두 번째 게시물입니다. 방정식은 다음과 같습니다.
왼쪽에 있는 함수에 t =36 및 q =0.3을 대입하고 k 의 함수로 플로팅합니다.
올렉 , 틀렸어. 페이지에 Neutron 의 두 번째 게시물입니다. 방정식은 다음과 같습니다.
예, 완전히 정상적인 "솔루션"이지만 CAP의 용어로 약간 화려하고 과부하가 걸립니다. 또한, 이미 지점 2페이지에 접수가 완료된 상태입니다.
이것은 솔루션이 아니라 단순히 0을 찾아야 하는 함수입니다. 우리는 오랫동안 이 함수를 기반으로 이 0을 찾으려고 노력했습니다.
difuroks를 대수 방정식 클래스로 옮기면 이 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있다고 말씀하신 것 같습니다. 그러나 지금까지는 우리가 찾고 있는 0과 같은 동일한 기능을 가지고 있다는 점에 이르렀습니다. Neutron 보다 "더 합리적으로" 동일한 결과를 얻었다고 생각한다면 그 이유를 정당화하십시오.
함수의 "단순한" 파생으로 "격자" 함수를 연속 시간으로 변환할 필요가 없었습니다. 우리는 그런 문제가 없었습니다. 하지만 어쨌든 해냈어! 그러나 "솔루션"의 장점은 무엇입니까?