Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
вам наверное предложат самостоятельно использовать данные функции при необходимости https://www.mql5.com/ru/docs/opencl
у меня видюха старая, опенЦЛ вроде как не поддерживает. если запихнут поддержку сразу внутрь библиотеки-что будет? ошибка на картах,подобной моей или где?
Так я о том, что б была возможность выбрать поддержку, как видюхи, так и других ядер процессора, или не использовать OpenCL вообще. Просто это реальная возможность увидеть обывателям, как применять эффективно OpenCL.
Как доберемся до тяжелых расчетов, возможно используем OpenCL. Но что-то мне подсказывает, что использование мультиядер цпу даст приемлемый результат и более гарантированный.
Сейчас пока вопросов с ускорением нет. Мы занимаемся наработкой основного функционала библиотек.
Согласно формуле из хелпа R это вычисляется по формуле
Проблема в том что в данном случае x^(a-1) = 0^(1-1) = 0^0, что неопределено, т.е. вызывать функцию с таким параметром вообще смысла нету, и сравнивать результаты с другим софтом тоже смысла нету. Ибо 0^0 в разном софте может быть разным, в зависимости от религии разработчиков.f(x)= 1/(s^a Gamma(a)) x^(a-1) e^-(x/s)
(shape = a and scale = s, for x ≥ 0, a > 0 and s > 0)
scale по дефолту равно 1/rate
Dr.Trader:
Предполагаемая ошибка, в том что
dgamma(x=0, shape=1, rate=1, log=FALSE) == 1
Согласно формуле из хелпа R это вычисляется по формуле
Проблема в том что в данном случае x^(a-1) = 0^(1-1) = 0^0, что неопределено, т.е. вызывать функцию с таким параметром вообще смысла нету, и сравнивать результаты с другим софтом тоже смысла нету. Ибо 0^0 в разном софте может быть разным, в зависимости от религии разработчиков.f(x)= 1/(s^a Gamma(a)) x^(a-1) e^-(x/s)
(shape = a and scale = s, for x ≥ 0, a > 0 and s > 0)
scale по дефолту равно 1/rate
Отлично. Получается что нельзя называть это определением, раз присутствуют неопределенности.
Можно график построить и убедиться что в точке x=0 выражение при этих параметрах стремится к 1. Это нормальное число, в других точках расходимостей нет.
Мы можем просуммировать всю плотность, в результате получится некоторое число (нормировочный коэффициент), на которое мы делим и получаем единичную вероятность, которая размазана по области определения. Кривая нормирована, площадь под кривой =1. В таком случае можно говорить о плотности вероятности.
Однако с параметрами 0.5 и 1 в точке x=0 ситуация другая. Предельное значение в данной точке равно бесконечности. При подходе к 0 она стремится к бесконечности. Можно и не интегрировать после этой точки, результат не изменится. Как нормировать на бесконечность? При такой нормировке любая кривая превращается в прямую.
Но если считать выражение работающим лишь при x>0, то выражение можно рассматривать как определение функции, т.к. никаких неопределенностей в точке x=0 нет. Все значения конечные и ничто не ломается.
Данная гипотеза объясняет результаты, которые выдают Mathematica и Matlab: в точке x=0 плотность=0.
Об этом был вопрос.
Как доберемся до тяжелых расчетов, возможно используем OpenCL. Но что-то мне подсказывает, что использование мультиядер цпу даст приемлемый результат и более гарантированный.
Сейчас пока вопросов с ускорением нет. Мы занимаемся наработкой основного функционала библиотек.
Понял. Буду ждать развития событий.
Отлично. Получается что нельзя называть это определением, раз присутствуют неопределенности.
Можно график построить и убедиться что в точке x=0 выражение при этих параметрах стремится к 1. Это нормальное число, в других точках расходимостей нет.
Мы можем просуммировать всю плотность, в результате получится некоторое число (нормировочный коэффициент), на которое мы делим и получаем единичную вероятность, которая размазана по области определения. Кривая нормирована, площадь под кривой =1. В таком случае можно говорить о плотности вероятности.
Однако с параметрами 0.5 и 1 в точке x=0 ситуация другая. Предельное значение в данной точке равно бесконечности. При подходе к 0 она стремится к бесконечности. Можно и не интегрировать после этой точки, результат не изменится. Как нормировать на бесконечность? При такой нормировке любая кривая превращается в прямую.
Но если считать выражение работающим лишь при x>0, то выражение можно рассматривать как определение функции, т.к. никаких неопределенностей в точке x=0 нет. Все значения конечные и ничто не ломается.
Данная гипотеза объясняет результаты, которые выдают Mathematica и Matlab: в точке x=0 плотность=0.
Об этом был вопрос.
Вы хотите сказать что подобное превращение в дельта-функцию Дирака это нормально? Зачем тогда все остальное?
Расскажите что происходит с бесконечностью в процессе pgamma в точке x=0, когда был выдан "правильный" как Вы говорите ответ в dgamma(0,0.5,1)=+inf.
Покажите графически функцию и диапазоны интегрирования при расчете pgamma.
Интересный факт
Определения значений плотности гамма-распределения в русском переводе
Джонсон Н.Л., Коц С., Балакришнан Н. Одномерные непрерывные распределения. ч. 1 и более ранней английской версии различаются:
но у английской версии есть подозрение на опечатку из-за разных знаков.
Вы хотите сказать что подобное превращение в дельта-функцию Дирака это нормально? Зачем тогда все остальное?
Расскажите что происходит с бесконечностью в процессе pgamma в точке x=0, когда был выдан "правильный" как Вы говорите ответ в dgamma(0,0.5,1)=+inf.