특수한 데이터 유형인 '매트릭스' 및 '벡터'를 사용하여 수학적 표기법에 매우 가까운 코드를 생성할 수 있습니다. 이러한 메서드를 사용하면 중첩된 루프를 만들거나 계산시 배열의 올바른 인덱싱을 염두에 둘 필요가 없습니다. 따라서 행렬 및 벡터 메서드를 사용하면 복잡한 프로그램을 개발할 때 안정성과 속도가 향상됩니다.
모든 요소가 동일한 유형을 갖는 정렬된 데이터 모음의 경우 일반적으로 각 요소가 해당 인덱스로 액세스할 수 있는Arrays를 통해 작동됩니다. 배열은 다양한 선형 대수 문제 해결, 수학적 모델링 작업, 머신 러닝 등에서 널리 사용됩니다. 일반적으로 이러한 문제의 해결은 행렬과 벡터를 사용하는 수학적 연산을 기반으로 하며 매우 복잡한 변환을 간단한 공식의 형태로 간결하게 작성할 수 있습니다. 이러한 작업을 프로그래밍 하려면 복잡한 중첩 루프를 작성할 수 있는 능력과 함께 수학에 대한 많은 지식이 필요합니다. 이러한 프로그램에서 디버깅을 하고 버그를 수정하는 작업은 상당히 어려울 수 있습니다.
특수 데이터 유형 'matrix' 및 'vector'를 사용하면 중첩된 루프를 만들거나 계산에서 배열의 올바른 인덱싱을 염두에 둘 필요 없이 수학적 표기법에 매우 가까운 코드를 만들 수 있습니다. 이 기사에서는 MQL5에서 행렬 및 벡터 객체를 생성하고 초기화 하고 사용하는 방법을 살펴봅니다.
새로운 기고글 MQL5에서 행렬 및 벡터 가 게재되었습니다:
특수한 데이터 유형인 '매트릭스' 및 '벡터'를 사용하여 수학적 표기법에 매우 가까운 코드를 생성할 수 있습니다. 이러한 메서드를 사용하면 중첩된 루프를 만들거나 계산시 배열의 올바른 인덱싱을 염두에 둘 필요가 없습니다. 따라서 행렬 및 벡터 메서드를 사용하면 복잡한 프로그램을 개발할 때 안정성과 속도가 향상됩니다.
모든 요소가 동일한 유형을 갖는 정렬된 데이터 모음의 경우 일반적으로 각 요소가 해당 인덱스로 액세스할 수 있는Arrays를 통해 작동됩니다. 배열은 다양한 선형 대수 문제 해결, 수학적 모델링 작업, 머신 러닝 등에서 널리 사용됩니다. 일반적으로 이러한 문제의 해결은 행렬과 벡터를 사용하는 수학적 연산을 기반으로 하며 매우 복잡한 변환을 간단한 공식의 형태로 간결하게 작성할 수 있습니다. 이러한 작업을 프로그래밍 하려면 복잡한 중첩 루프를 작성할 수 있는 능력과 함께 수학에 대한 많은 지식이 필요합니다. 이러한 프로그램에서 디버깅을 하고 버그를 수정하는 작업은 상당히 어려울 수 있습니다.
특수 데이터 유형 'matrix' 및 'vector'를 사용하면 중첩된 루프를 만들거나 계산에서 배열의 올바른 인덱싱을 염두에 둘 필요 없이 수학적 표기법에 매우 가까운 코드를 만들 수 있습니다. 이 기사에서는 MQL5에서 행렬 및 벡터 객체를 생성하고 초기화 하고 사용하는 방법을 살펴봅니다.
작성자: MetaQuotes