대부분 그렇지 않을 것입니다. 열역학 제2법칙은 닫힌 계의 엔트로피는 감소할 수 없다고 말합니다. 그리고 이것은 모든 실제 프로세스에 대해 시간의 앞뒤 방향 사이의 불균형을 항상 관찰해야 함을 의미합니다.
실용적인 측면에서 두 번째 법칙을 조금 다르게 볼 수 있습니다. 특정 시점에서 엔트로피 감소를 계속 수정하면(예: 이 경우와 같이 축적이 보일 때) 이는 다음을 의미합니다. 시스템이 외부 영향을 받고 있다는 것입니다. 어떤 방향으로 가는지 최대한 빨리 알아낼 수 있을 것입니다 - 상을 드립니다)
완전 무작위 정규 분포 프로세스의 엔트로피는 유한하고 최대이며 증가하거나 감소할 수 없습니다. 그러한 시스템에서 시간의 화살표 방향은 중요하지 않습니다. 어느 방향에서든 확률은 동일할 것이며, 이는 랜덤 변수에 대한 테스트가 보여주는 것입니다.
완전 무작위 정규 분포 프로세스의 엔트로피는 유한하고 최대이며 증가하거나 감소할 수 없습니다. 그러한 시스템에서 시간의 화살표 방향은 중요하지 않습니다. 어느 방향에서든 확률은 동일할 것이며, 이는 랜덤 변수에 대한 테스트가 보여주는 것입니다.
프로세스의 정보 엔트로피(분포 밀도에 따라 다름)와 시스템 상태의 엔트로피("비무작위성"의 정도 또는 무엇?)는 유사한 단어이지만 다른 의미를 갖습니다. 나는 두 번째 것을 의미합니다. 위의 경우에 나는 완전히 동의하지만 그것이 내가 위의 예약을 한 이유입니다. "실제 시스템에서", 이는 그러한 시스템에서 시간의 화살표를 결정할 수 있는 이완 과정이 있음을 의미합니다.
Aleksander : 시계로 이러한 버스트와 감쇠를 계산하면 거래 세션에서 바로 다음과 같이 나타납니다. :-)
오래 전인 2004년 거미 에서도 비슷한 일 이 벌어졌습니다. 입력 / 출력, MM ... 등에 대한 다양한 옵션을 사용하여 이러한 패턴에 해당하는 올빼미를 작성하여 레이아웃을 구체적으로 채택하기 전까지는 주제가 흥미로웠습니다. - 지금 당장 누가 이것을 익힐 것인가 ... :-)
오래 전인 2004년 거미 에서도 비슷한 일 이 벌어졌습니다. 입력 / 출력, MM ... 등에 대한 다양한 옵션을 사용하여 이러한 패턴에 해당하는 올빼미를 작성하여 레이아웃을 구체적으로 채택하기 전까지는 주제가 흥미로웠습니다. - 지금 당장 누가 이것을 익힐 것인가 ... :-)
대부분 그렇지 않을 것입니다. 열역학 제2법칙은 닫힌 계의 엔트로피는 감소할 수 없다고 말합니다. 그리고 이것은 모든 실제 프로세스에 대해 시간의 앞뒤 방향 사이의 불균형을 항상 관찰해야 함을 의미합니다.
실용적인 측면에서 두 번째 법칙을 조금 다르게 볼 수 있습니다. 특정 시점에서 엔트로피 감소를 계속 수정하면(예: 이 경우와 같이 축적이 보일 때) 이는 다음을 의미합니다. 시스템이 외부 영향을 받고 있다는 것입니다. 어떤 방향으로 가는지 최대한 빨리 알아낼 수 있을 것입니다 - 상을 드립니다)
완전 무작위 정규 분포 프로세스의 엔트로피는 유한하고 최대이며 증가하거나 감소할 수 없습니다. 그러한 시스템에서 시간의 화살표 방향은 중요하지 않습니다. 어느 방향에서든 확률은 동일할 것이며, 이는 랜덤 변수에 대한 테스트가 보여주는 것입니다.
여러분, 두 가지 옵션이 있습니다.
옵션 1: 이는 변동성 효과일 뿐입니다.
옵션 2: 이것은 시간의 화살의 효과입니다. 즉, 인물이 실제로 있어야 할 자리가 있음을 의미합니다.
이제 파레티안 분포로 랜덤 워크를 확인하겠습니다. 그런 다음 시간의 화살표를 끌 것입니다. 막대를 섞어서 무슨 일이 일어나는지 보겠습니다.
파레토 분포에 대한 테스트:
범위 확장: 69206(8.04%)
범위 축소: 68867(8%)
피규어? 확률은 동일합니다! 변동성 버전은 확인되지 않았습니다.
변동성 효과 없이 계열을 생성하면 무작위입니다. 그리고 변동성을 유지하면서 실제 시리즈에서 임의의 시리즈를 얻으면 원래 시리즈와 동일합니다.
옵션 1: 이는 변동성 효과일 뿐입니다.
음 ... 아니. 변동성, IMHO를 고려하여 임의의 인용문을 분석하면 동일한 결과를 얻을 수 있습니다. 평등.
정상 - 급증한 다음 부드러운 감쇠 - 논리적입니다.
____________
네, 디마가 올린 사진(가로로 미러링된 인용문)을 봐도 부자연스러워 보입니다.
음 ... 아니. 변동성, IMHO를 고려하여 임의의 인용문을 분석하면 동일한 결과를 얻을 수 있습니다. 평등.
정상 - 급증한 다음 부드러운 감쇠 - 논리적입니다.
____________
네, 디마가 올린 사진(가로로 미러링된 인용문)을 봐도 부자연스러워 보입니다.
완전 무작위 정규 분포 프로세스의 엔트로피는 유한하고 최대이며 증가하거나 감소할 수 없습니다. 그러한 시스템에서 시간의 화살표 방향은 중요하지 않습니다. 어느 방향에서든 확률은 동일할 것이며, 이는 랜덤 변수에 대한 테스트가 보여주는 것입니다.
이제 삼각형이 사라진 후의 가격 움직임에 대한 통계를 수집하면 시스템이 탄생할 것입니다.
시계로 이러한 버스트와 감쇠를 계산하면 거래 세션에서 바로 다음과 같이 나타납니다. :-)
오래 전인 2004년 거미 에서도 비슷한 일 이 벌어졌습니다. 입력 / 출력, MM ... 등에 대한 다양한 옵션을 사용하여 이러한 패턴에 해당하는 올빼미를 작성하여 레이아웃을 구체적으로 채택하기 전까지는 주제가 흥미로웠습니다. - 지금 당장 누가 이것을 익힐 것인가 ... :-)
오래 전인 2004년 거미 에서도 비슷한 일 이 벌어졌습니다. 입력 / 출력, MM ... 등에 대한 다양한 옵션을 사용하여 이러한 패턴에 해당하는 올빼미를 작성하여 레이아웃을 구체적으로 채택하기 전까지는 주제가 흥미로웠습니다. - 지금 당장 누가 이것을 익힐 것인가 ... :-)
예를 들어, 일일 범위가 확장될 때 더 흥미로운 통계로 보입니다.
"패턴"을 검색하여 내 컴퓨터의 아카이브에서 찾았습니다. 이 차량은 아직 직접 본적이 없네요... :-) 자세히 봐야겠네요...
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이 시스템은 2년 동안의 통계 데이터를 처리하여 파생된 환율 의 움직임 패턴을 기반으로 합니다. 글을 읽으면서 그림을 보는 것이 좋습니다.
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추신 헛소리면 발로 차지도 말고 가시덤불에 던지지도 말고...