Mutlak oranlar - sayfa 38

[Avals]

Dr.F. :

Ben bunu kendim yapabilirim. Konu ilginç, alıntılar ve İK arasındaki fark hakkında. Görünüşe göre algoritmam bunu yapabilir, ancak bu planlanmamıştı.

gerçek rütbeleri alın. İlk 144 okuma için algoritmanıza göre sayın. Sonra bir sonraki için vb. QC'nin (dağıtım) nasıl değiştiğini görün. Aynısı rastgele yürüyüş serisi için de geçerlidir. Sakin ol, hile yok))

[[Silindi]]

Avals :
gerçek rütbeleri alın. İlk 144 okuma için algoritmanıza göre sayın. Sonra bir sonraki için vb. QC'nin (dağıtım) nasıl değiştiğini görün. Aynısı rastgele yürüyüş serisi için de geçerlidir. Sakin ol, hile yok))

Ben de bunu yapacağım ve materyalchik yayınlayacağım. Hesaplamaların hacmi büyük olmasına rağmen, burada ve orada sadece tutamaçlarla 10 noktadan fazla sürmemeniz gerekecek.

[[Silindi]]

Bu arada, durumlarınız için resimler. Okuma kolaylığı için onları ED1, EY1, ED2, EY2 dosyalarına dönüştürdüm - burada yayınlıyorum.

[[Silindi]]

Birincisi için ortaya çıktı:

Sayılar yaklaşıktır çünkü algoritma evdeki bir bilgisayardan daha kötü yazılmıştır.

[[Silindi]]

ikinci durumda şöyle çıktı:

[[Silindi]]

Gerçek için 0,98 ve PRNG için 0,997 gözle görülür bir farktır. Akşamları normal bir algoritma ile kendini daha da net bir şekilde göstereceğini düşünüyorum. örneğin 0.985 ve 0.9999 gibi.

[[Silindi]]

Aslında buradaki fizik basittir. Daha önce söylediğime göre. Gerçek alıntılarda, arka planına karşı belirli bir "genel biçim" ve "bireysel farklılıklar" görebileceğiz. "Genel hareket" ile form farklılıkları. Ve PRSG'de bu sadece bir "genel biçim". Ve ya daha kesin (daha uzun) hesaplarsak, o zaman hiçbir şey ya da tamamen önemsiz etkiler, çünkü onu yaklaşık olarak düşünüyoruz. ED, EY, DY ilişkisini oluşturan "bireysel farklılıklar" yoktur. Bir bakıma, bu benim modelimin bir teyidi. Daha fazla akşam.

[[Silindi]]

doğada ideal bir rastgele süreç olmadığını unutmayın. PRNG "insan yapımı" bir olaydır, yani orada bazı (önemli değil) "işlevsel" bağımlılıklar olması gerektiği anlamına gelir. Uzun zamandır, görünüşte rastgele dizileri kalıplara indirgeyen / ortaya çıkaran algoritmalar var. Böylece ....

müzikal duraklama

[[Silindi]]

aslında, artışlar için çiftler seçerek para birimlerinin oranını büküyoruz. Tüm para birimleri aynı yöne gider. Oranlar seçiliyor. Çözüm, burada daha önce belirtildiği gibi bir değil. Ancak sonuçta, para birimlerinin ortak yönlülüğü koşulu altında, aşağı yukarı bir optimal koşul / oran olmalıdır, görünüşe göre ilişkileri sıralamanız ve bunlardan toplamda minimum parametrelere sahip olanı seçmeniz gerekir. Belki de normalleştirilmiş çift serisinin minimum modulo değerinden başlayarak, hangi çiftin minimum artışa sahip olduğuna bakalım ve buna en yakın oranı seçelim, böylece normalleştirilmiş formdaki eş yönlü endeksler arasındaki yayılım en az.

[[Silindi]]

Joperniiteatr :
aslında, artışlar için çiftler seçerek para birimlerinin oranını büküyoruz. Tüm para birimleri aynı yöne gider. Oranlar seçiliyor. Çözüm, burada daha önce belirtildiği gibi bir değil. Ancak sonuçta, para birimlerinin ortak yönlülüğü koşulu altında, aşağı yukarı bir optimal koşul / oran olmalıdır, görünüşte ilişkileri sıralamak ve bunlardan toplamda minimum parametrelere sahip olanı seçmek gerekir. ilişkilerden.

Pek çok çözüm olabilir, ancak yalnızca biri sınıra geçişi karşılar. Katsayı = 1 olan bilinen ilişkilerle ve kendi aralarında MAKSİMUM yaklaşan birimlerle (bağıntı katsayılarından bahsediyorum) ilişkili olabilecek böyle E, D, Y arıyoruz. Mümkün olan maksimum tavana corr(E,D)+corr(E,Y)+corr(D,Y) -> 3'e mümkün olduğunca yaklaştı. Gerçek kurslarda bir sınırı vardır, 3'e ulaşamaz. PRSG'de olabilir.