是否有一个过程，其对一个部分的分析不允许预测下一个部分。 - 页 2

[Vladimir Paukas]

wmlab:
空气温度图。

在桑拿房里？

[Andrey Dik]

-Aleksey-:

1.我没有写这个--我写的是相反的，如果你先验地知道这个系列不是某个过程的代表，那么预测它是不合逻辑的。

2.而作者想要的是一个具有任意变量分布的GSF。

1.看一个与过程无关的系列，有什么意义呢？- 我们正在谈论研究和预测一个假设的过程和属于它的数字系列。

2.RNG是可预测的--知道了前一段，就能以一定的精度预测下一段的数值（数字不能在同一数值附近停留足够长的时间--否则就不再是NF序列了）。

[Dmitry Fedoseev]

-Aleksey-:
我没有写这个--我写的是相反的，如果你先验地知道一个系列不是某个过程的代表，那么预测它是不合逻辑的。而作者要的是一个具有任意变量分布的RNG。

任何系列都是某种过程的代表，至少是创造该系列的过程。

[Dmitry Fedoseev]

joo:

你好。

我建议尊敬的社区拿出一个无法预测的过程（这样就不能靠这个预测来赚钱）。同时，该过程不应具有随时间变化的静止统计特征。

我们抛出一枚硬币，正面打勾，反面打勾......。而不是一个硬币MathRand()%2。

[Andrey Dik]

Integer:

我们抛出一枚硬币，正面打勾，反面打勾......。用MathRand()%2代替硬币。

试过了。使用了一个有一个隐藏层的网格。我设法实现了积极的MO--我预测了下一个增量的方向。因此，你的变体是不好的。

joo:

2.LFO和MF一样，都是预测性的--知道了前一段，你就可以在一定程度上准确地预测下一段结束时的数值（数字不能在一个数值周围停滞足够长的时间--否则它将不再与MF相邻）。

[Dmitry Fedoseev]

joo:

试过了。使用了一个有一个隐藏层的网格。能够实现积极的MO--预测了下一个增量的方向。所以你的版本是不可取的。

所以下一个增量的概率是1/2...来吧...告诉杜伯（他证明了在鹰巢不可能赢）。

[Andrey Dik]

我的观点是，有可能用正MO来预测任何过程。

但是，我仍然怀疑只有一种情况下预测是不可能的--当过程本身 "知道 "观察者和它以前的预测，即这些是前向和后向耦合的系统。在这种情况下，如果不随时间调整预测器，就不可能进行预测，而且是在调整的滞后性足够小的情况下（而且总是有滞后性的--观察中的离散性无法消除）。

[Dmitry Fedoseev]

如果观察者知道，过程知道观察者的情况？

如果过程知道，观察者知道，过程知道？

如果观察者知道该过程知道观察者知道该过程知道...谁赢了？

[Andrey Dik]

Integer:
如果观察者知道，过程知道观察者的情况？

如果过程知道，观察者知道，过程知道？

如果观察者知道该过程知道观察者知道该过程知道...谁赢了？

有观察者委托的人。

[Dmitry Fedoseev]

由增量获得的系列，其方向由掷硬币决定，是不可预测的。如果你能证明这一点，世界上所有科学领域的奖项都将属于你。