交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 205

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ivanivan_11:

如果有必要，可能会向你提出自己使用这些功能，https://www.mql5.com/ru/docs/opencl。

我有一块老显卡，OpenCL似乎不支持它。 如果他们把支持直接塞进库里，会发生什么？

所以我的意思是，可以选择对视频以及处理器的其他核心的支持，或者根本不使用OpenCL。这只是一个真正的机会，让普通人看到如何有效地应用OpenCL。

 

当我们进入重度计算时，也许我们会使用OpenCL。但有些事情告诉我，使用多核CPU会有可接受的结果，而且更有保证。

目前，不存在加速的问题。我们正在研究图书馆的基本功能。

 
Dr.Trader:

根据R帮助文件中的公式，这是用公式计算的
f(x)= 1/(s^a Gamma(a)) x^(a-1) e^-(x/s)
(形状=a，比例=s，对于x≥0，a>0和s>0)
比例默认为1/率

问题是，在这种情况下，x^(a-1) = 0^(1-1) = 0^0是未定义的，也就是说，用这种参数调用函数没有意义，与其他软件比较结果也没有意义。因为0^0在不同的软件中可能是不同的，这取决于开发者的宗教。
这是在软件意义上的0^0。在数学意义上，特别是这里的lim(x^0)，在x->0时--而这是毫不含糊的一
 

Dr.Trader:
所谓的错误是指

dgamma(x=0, shape=1, rate=1,log=FALSE)==1

根据R帮助文件中的公式，这是用公式计算的
f(x)= 1/(s^a Gamma(a)) x^(a-1) e^-(x/s)
(shape= a and scale= s,forx ≥ 0,a > 0 ands > 0)
scale默认为1/rate

问题是，在这种情况下，x^(a-1) = 0^(1-1) = 0^0，这是未定义的，也就是说，用这种参数调用函数没有意义，与其他软件比较结果也没有意义。因为0^0在不同的软件中可能是不同的，这取决于开发者的宗教。

很好。事实证明，我们不能称之为定义，因为存在着不确定性。

你可以绘制图表，并确保在x=0时，这些参数的表达式趋向于1。这是一个正常的数字，在其他点上没有分歧。

我们可以将整个密度相加，结果将是一些数字（归一化系数），我们用它除以得到单位概率，它被涂抹在定义区域。曲线是归一化的，曲线下的面积=1。在这种情况下，我们可以谈论概率密度。

然而，在参数0.5和1的点x=0时，情况就不同了。在这一点上的极限值是无穷大。当接近0时，它趋向于无穷大。也可以在这之后不进行整合，结果不会改变。如何归一到无穷大？通过这种归一化，任何曲线都会变成一条直线。

但如果我们认为该表达式只在x>0时起作用，那么该表达式可以被视为函数的定义，因为在x=0时没有不确定因素。所有的价值都是有限的，没有任何东西可以打破。

这一假设解释了Mathematica和Matlab给出的结果：在x=0点，密度=0。

这就是问题所在。

 
雷纳特-法特库林。

当我们进入重度计算时，也许我们会使用OpenCL。但有些事情告诉我，使用多核CPU会有可接受的结果，而且更有保证。

目前，不存在加速的问题。我们正忙于修补图书馆的基本功能。

明白了。我将等待发展。

 
量子化。

很好。事实证明，我们不能称之为定义，因为存在着不确定性。

你可以绘制图形，并确保在x=0点时，表达式趋向于1。这是一个正常的数字，在其他点上没有分歧。

我们可以将整个密度相加，结果是一些数字（归一化系数），我们除以这些数字，得到单位概率，它被涂抹在定义区域。曲线是归一化的，曲线下的面积=1。在这种情况下，我们可以谈论概率密度。

然而，在x=0点的参数0.5和1，情况就不同了。在这一点上的极限是无穷大。当接近0时，它趋向于无穷大。也可以在这之后不进行整合，结果不会改变。如何归一到无穷大？通过这种归一化，任何曲线都会变成一条直线。

但如果我们认为该表达式只在x>0时起作用，那么该表达式可被视为函数的定义，因为在x=0时没有不确定因素。所有的价值都是有限的，没有任何东西会坏掉。

这一假设解释了Mathematica和Matlab给出的结果：在x=0点，密度=0。

这就是问题所在。

这个函数就是在(0,inf)定义的。还是你不同意这个说法？

第二。由于概率分布函数在指定区域上是完全定义的，在0点为密度函数指定任何值0、1、inf，并称其中一个值为错误，是否有任何意义？

不，我对0值没有任何抱怨。作为函数代码的作者，你能否亲自回答R的程序员关于你所说的他们的函数dgamma不正确的问题？
 
我的同事和我在读完文章后检查了dgamma。你的启示没有也不可能影响所做的研究结果。而一个不太了解的人可能会认为R的计算是错误的。你是故意为此目的而做的吗？这只适用于dgamma。

下一步。

我有一个问题要问你个人。Dirac函数。Delta功能。在0点等于无穷大，在其他点等于零。它在-inf到+inf域的积分=1。如果在零点时密度等于无穷大，为什么伽马函数在其域上的积分会有问题？
 
阿列克谢-伯纳科夫。

我有一个问题要问你个人。Dirac函数。Delta功能。在0点等于无穷大，在其他点则等于零。它在-inf到+inf域的积分=1。如果在零点，密度等于无穷大，为什么伽马函数在其域上的积分会有问题？

你是说，对狄拉克三角函数的这种转换是可以的吗？为什么是其他一切？

告诉我，当你说的 "正确 "的答案在dgamma(0,0.5,1)=+inf中给出时，在x=0点的pgamma过程中，无穷大会发生什么。

在计算pgamma时，用图形显示函数和积分范围。

 

有趣的事实

伽马分布密度值的定义在俄文译本的

Johnson N.L., Kotz S., Balakrishnan N.单变量连续分布.第一部分和早期的英文版本不同。



但由于标志不同，英文版本有一个疑似错字。

 
量子化。

你是说这种转换为狄拉克三角函数的方式可以吗？那么其他的事情有什么意义呢？

告诉我在x=0的pgamma过程中，当你所说的dgamma(0,0.5,1)=+inf的 "正确 "答案被给出时，无限会发生什么。
我读了Pgamma文档。据我所知，它与dgamma没有关系。它的对应关系是不同的。

不，我不打算告诉你我不确定的事情
...我举了一个例子，对于密度=无穷大，积分=1。由于其他地区有零，所以......。

还有一个问题要问你。

我选了Excel。那里也有一个gamma.race函数。如果累积=false，它就会计算密度。对于x=0，该函数输出的值是#number!来自帮助：在Excel中，当一个公式或函数包含一个无效的数字值时，就会发生这个错误。

Excel也会出现这种错误吗？按照你的逻辑。也许你也可以在机智方面与他们竞争。

并在你的文章中加入提到Python中gamma分布的stat函数返回类似的R值，并调用feuilleton如下：周围有很多程序用错误破坏了你的研究，而在MT中我们已经解决了你所有的错误。

顺便增加一节，介绍MT5中对不可计算的数值所采用的惯例。

而我正在等待我的问题由R核心主持，并等待他们的回答。虽然我知道会是什么......然后我就会退休。
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