Бамп годному треду!
Спасибо, анон.
Идентификация систем. Если сможешь представить датасет из значений, выданных системой в виде матрицы Ганкеля, то считай дело в шляпе, останется только подобрать алгоритм, могущий в решение т.н. 'некорректно- поставленных задач'. Как вариант, я бы смотрел в сторону libsvm, liblinear, deepboost, XGboost.
Видимо, я чего-то не понимаю, но по-моему постановка задачи совершенно бессмыслена.
Во-первых, раз нужно считать числа, которые "не меньше", мы можем избавиться от этих сложностей с "промежутками времени" и перестать писать всю эту поебено про дельта тэ, а просто представить себе, что числа идут непрерывным потоком и заполнить "пустые" промежутки времени нулями (или другим "минимальным числом".
Во-вторых, если числа идут непрерывным потоком, то можно забыть про "наборы" и избавиться от лишних оборотов в духе "случайное число, повторяющееся случайное число раз".
Таким образом, при текущей постановке задачи у нас остаётся что? Случайная велечина X, о которой нам вообще нихуя не известно, и по предыдущим значениям, которые она принимала предлагается угадать (по сути) n следующих значений. По определению случайной величины это невыполнимо.
Разумеется, куча людей занимается подобным угадыванием в бесчисленном множестве приложений (при торговле на бирже в частности), но это именно угадывание, где в разных случаях лучше работают разные методы, а "правильного" решения нет вообще. Это просто не чисто математическая задача. Либо тебе нужно самому знать что-то о имеющихся закономерностях, если они есть, либо скормить набор данных системе, которая должна найти эти закономерности самостоятельно (т.е., оптимизировать функцию, генерирующую X), такой как нейронная сеть. Если же этих закономерностей нет, то задача в принципе нерешаема, по определению.
Во-первых, раз нужно считать числа, которые "не меньше", мы можем избавиться от этих сложностей с "промежутками времени" и перестать писать всю эту поебено про дельта тэ, а просто представить себе, что числа идут непрерывным потоком и заполнить "пустые" промежутки времени нулями (или другим "минимальным числом".
Во-вторых, если числа идут непрерывным потоком, то можно забыть про "наборы" и избавиться от лишних оборотов в духе "случайное число, повторяющееся случайное число раз".
Таким образом, при текущей постановке задачи у нас остаётся что? Случайная велечина X, о которой нам вообще нихуя не известно, и по предыдущим значениям, которые она принимала предлагается угадать (по сути) n следующих значений. По определению случайной величины это невыполнимо.
Разумеется, куча людей занимается подобным угадыванием в бесчисленном множестве приложений (при торговле на бирже в частности), но это именно угадывание, где в разных случаях лучше работают разные методы, а "правильного" решения нет вообще. Это просто не чисто математическая задача. Либо тебе нужно самому знать что-то о имеющихся закономерностях, если они есть, либо скормить набор данных системе, которая должна найти эти закономерности самостоятельно (т.е., оптимизировать функцию, генерирующую X), такой как нейронная сеть. Если же этих закономерностей нет, то задача в принципе нерешаема, по определению.
Задача: имея данные о наборах, выданных системой в предыдущие моменты времени, определить вероятность того, что за некоторое время T система сгенерирует не менее N чисел, которые больше чем X.
Очень надеюсь, что математический анон поможет мне решить данную задачу или хотя бы посоветует, каком направлении копать.