F # Exponential Moving Average

Til Numerics Version 3. Numerikk er godt på vei mot neste store utgave, v3 0 En første forhåndsvisning alfa har allerede blitt presset til NuGet-galleriet, selv om det fortsatt er mye å gjøre Hvis du vil forstå litt bedre hvor vi nå er, hvor vi er på vei til og hvorfor, så les videre. Hvorfor en ny stor utgave. Vi bruker prinsippene for semantisk versjonering, noe som betyr at vi ikke skal bryte noen deler av bibliotekets offentlige overflate, noe som er nesten alt i vårt tilfelle under mindre utgivelser med 3-delers versjon format Dette sikrer at du enkelt kan oppgradere i mindre utgaver uten andre tanker eller bryte noen av kodene dine. Uansett er det noen ganger en god grunn til å endre designen , fordi det er måte å komplisere å bruke, inkonsekvent, fører til dårlig ytelse eller bare ikke var veldig godt gjennomtenkt. Eller vi lærte bare hvordan du skal gjøre det på en mye bedre måte. Du har kanskje lagt merke til at noen medlemmer er blitt erklærte som foreldede r de siste par mindre utgivelsene, med forslag til hvordan du gjør det i stedet, selv om den gamle implementeringen ble holdt intakt. Over tid var all den gamle koden en smerte å opprettholde, og bruk av biblioteket var mye mer komplisert enn nødvendig. Så bestemte jeg meg for det s tid for å endelig fikse de fleste av disse problemene og rydde opp. Vi flytter litt ost rundt i denne utgivelsen. Koden din vil bryte noen ganger. Men i alle tilfeller bør en fikse være lett, hvis ikke triviell. Også en gang der vil vi igjen være bundet av semantisk versjonering for å holde biblioteket stabilt over alle fremtidige mindre utgivelser og dermed sannsynlig i årene som kommer. Også, vi kan fortsette å gi oppdateringer for den gamle v2-grenen om nødvendig for en stund. Ikke desto mindre anbefaler jeg på det sterkeste å oppgradere til v3 når den er tilgjengelig. Tilbakemelding er velkommen. En første forhåndsvisning v3 0 0-alpha1 har allerede blitt publisert til NuGet, og jeg planlegger å gjøre minst to forhåndsvisninger før vi kommer til den første versjonen av V3 0. Ta en titt på det og gi tilbakemelding. en unik pos sibility for breaking changes. Overview på hva som har blitt gjort så langt. Namespace simplifications. More funksjonell design hvor det er hensiktsmessig Kontroller at alt fungerer fint og føles innfødt i både C og F. Bruk vanlige korte navn hvis kjent i stedet for veldig lange fulle navn trigonometri. Linealgebra Ved hjelp av generiske typer, er den anbefalte måten nå sikker på at den fungerer bra. IO-klassene for matrisevektor serialisering blir separate pakker. Major refactoring av iterative solvere. Fyllte noen manglende brikker, forskjellige forenklinger, mange andre endringer. Distribusjoner Major opprydding Direkte eksponering av distribusjoner fungerer pdf, cdf, etc Parameter Estimation. New avstandsfunksjoner. Overvåkning om hva som er planlagt å gjøre. Iterterative løsere trenger mer arbeid Jeg vil også utforme dem slik at de kan itereres manuelt, på en enkel måte. Integral transformasjoner FFT osv. trenger stor refactoring Backet av innfødt leverandør hvis mulig. Konsider å bringe tilbake filtrering FIR, IIR, glidende gjennomsnitt, etc . Den nåværende QR-dekomponeringsbaserte kurvefitting er ineffektiv for store datasett, men fikseringen er faktisk ikke veldig komplisert. Oppdag og lag en inkonsekvens i Precision-klassen. Redundante null-kontroller. Detaljer om hva som er nytt i versjon 3 så langt. Dropper navneglass. Did du noensinne må åpne 10 forskjellige Numerics navnerom for å få alt du trenger Dette bør bli noe bedre i V3, da de statiske fasader som Integrate Interpolate Fit eller FindRoots for enkle tilfeller har blitt flyttet direkte til rotenavnene og alle algoritmer navneområder for avansert bruk av skjemaet er nå ganske enkelt. I tillegg til de forenklede navneområdene, har den siste differensierte overbelastningen som returnerer all interpolert verdi og det første og andre derivatet på et tidspunkt x blitt forenklet i stedet for to out - parametere i en uventet rekkefølge, returnerer den nå en tuple med fornuftig bestilling. Utformingen av den dobbelte eksponensielle transformasjonen var ganske rar. Det har blitt forenklet til en statisk klasse og er mye enklere å bruke eksplisitt. Probability Distributions. Selv om det alltid var mulig å tilordne en tilpasset tilfeldig kilde RNG til en distribusjon for tilfeldig antall prøvetaking, var det noe komplisert og krevde to trinn Nå har alle distribusjonskonstruktørene en overlast som aksepterer en egendefinert tilfeldig kilde direkte ved konstruksjon i ett enkelt trinn. Noen få distribusjoner støtter nå maksimal sannsynlighet for parameter estimering og de fleste distribusjoner implementerer en invers kumulativ distribusjonsfunksjon. Distribusjonsfunksjoner som PDF CDF og InvCDF blir nå eksponert direkte som statiske funksjoner. Inline dokumentasjon og parameter navngivning har blitt forbedret betydelig, ChiSquare ble ChiSquared og ID-distribusjonsgrensesnittet ble IUnivariateDistribution Enkelere mer komposibelt tilfeldig prøvetaking i F med ny prøvemodul. Nye avstandsfunksjoner. Standard rutiner for å evaluere avstandene mellom euklidiske, Manhattan og Chebychev mellom arrays eller vektorer, også for de vanlige Summen av Absolutt forskjell SAD, Gjennomsnittlig Absolutt Feil MAE, Summen av Squared Differanse SSD og Mean-Squared Error MSE-metriske Hamming-distans Leverandørleverandører hvor relevant. Ingen null sjekker og ArgumentNullExceptions. Likt som en bivirkning fra min eksponering til funksjonell programmering i løpet av det siste året , Følger jeg ikke lenger argumenterne i C hver rutine må eksplisitt sjekke alle argumenter for null Jeg har allerede falt noen av disse kontrollene, men det er fortsatt mer enn 2000 steder hvor Numerics kaster en ArgumentNullException De fleste av disse vil trolig være borte der er et tilfelle der det er fornuftig å beholde dem selv når en rutine aksepterer et argument, men ikke bruker det umiddelbart og derfor ikke forårsaker en umiddelbar NullReferenceException, kan en nullreferanse som sniker seg inn være vanskelig å feilsøke, så vi skal holde sjekken Men slike tilfeller er ganske sjeldne gitt bibliotekets art. IO-biblioteket som tidligere ble distribuert som en del av kjernepakken, er nå et sett med sepa rangere NuGet-pakker, for eksempel, og bor i et eget lager. Å besøke generiske lineære algebra typer. Siden det generiske navneområdet var nødvendig hele tiden, og den anbefalte gledelige banen er nå å alltid bruke generiske typer, har alt fra navneområdet blitt flyttet en namespace up Fra nå av trenger du vanligvis bare å åpne to navneområder når du arbeider med lineær algebra, selv om faktoriseringer trengs. For eksempel, når du bruker dobbelttypen, åpner du d. Siden skriving er sterkere i F, gir alle init-funksjonene i F-modulen returnerer du nå direkte generiske typer, slik at du ikke må oppkast manuelt hele tiden. De fleste rutiner har blitt generalisert for å fungere på generiske typer. For tilfeller der du vil implementere generiske algoritmer, men også trenger å lage nye tette eller sparsomme matriser eller vektorer har en ny generisk byggmester blitt lagt til Dette bør sjelden være nødvendig i brukerkode skjønt. Feil i skalarmatrixrutiner. Noen få mangler skalarmatriksrutiner som å legge til eller subtrahere en skaleres til en matrise eller deler en skalar av en matrise, har blitt lagt til, støttet av leverandører der det er mulig. Det er nå også en modulus rutine. Point-wise infix operatører der det støttes. F. We har lagt til punktvis og operatører til matriser og vektorer i kjernebiblioteket Dette støttes ikke på alle språk ennå, men fungerer fint i F, men uten å currying support Selvfølgelig på de andre språkene kan du fortsette å bruke de vanlige metodene som før. Faktorisering og Iterative Solvers. Foreløpig var matrixfaktorering bare tilgjengelig ved forlengelsesmetoder eller eksplisitt opprettelse, som ikke fungerte veldig bra ved bruk av generiske typer. Den generiske matrisetypen gir nå metoder for å lage dem direkte. Som sådan har de faktiske implementasjonene blitt internalisert, da det ikke lenger er behov for direkte tilgang. QR faktorisering er nå tynn som standard, og faktoriseringer kloner ikke lenger resultatene sine uten praktisk grunn. Det iterative solver design har blitt betydelig forenklet og er nå generisk og delt når det er mulig og aksepterer generiske typer overalt Navneområdene er nå mye mer flate som den svært detaljerte strukturen ikke har tilføyd noen verdi, men mente at du måtte åpne et dusin navneområder. Andre lineære algebraforbedringer. Vektorer har nå en ConjugateDotProduct-rutine i tillegg til DotProduct. Vectors gir nå eksplisitt riktig L1, L2 og uendelig norms. Matrices Vectors har nå konsistente enumeratorer, med en variant som hopper nuller nyttig hvis sparsomme. Matrix Vector etableringsrutiner har blitt forenklet og krever vanligvis ikke lenger eksplisitte dimensjoner. Nye varianter til lage diagonale matriser eller lignende der alle feltene har samme verdi. Matriser vektorer avslører om lagringen er tett med en ny IsDense-egenskap. Providers har blitt flyttet til en leverandørens navneområde og er helt generiske igjen. Mer robust komplekst Asin Acos for store reelle tall. Trig funksjoner felles korte navn i stedet for svært lange namesplex felles korte navn for Exp, Ln, Log10, Log. Statistics n ew single-pass MeanVariance metode som brukes ofte sammen. Share dette innlegget. Jeg jobber fortsatt med å groke F-tingen - prøver å finne ut hvordan jeg tenker på F, enn bare å oversette fra andre språk jeg vet. Jeg har nylig tenkt på de tilfellene hvor du ikke har et 1 1 kart mellom før og etter tilfeller der faller ned. Et eksempel på dette er bevegelige gjennomsnitt, der vanligvis du vil ha len-n 1 resultater for en liste over lengde len når gjennomsnittet over n elementer. For guruer der ute, er dette en god måte å gjøre det ved hjelp av køen knust fra Jomo Fisher. Kanskje en bedre måte ville være å implementere en MovingAverageQueue ved å arve fra Fifo. asked Nov 17 08 at 11 12. Jeg måtte deklarere det slik at MovingAverage ns seq float for å sette dette i en bruksmodul, vekk fra anropssiden, å plassere typesystemet Så vidt jeg kan fortelle, fungerer dette bare med flyter, på grunn av en begrensning av MSDN-krav, kan jeg erstatte det med å bruke dette på en int-sekvens, men det gir en annen feil Brian, kan du omformulere dette svar på arbeid i generiske sammenhenger, slik at den vil fungere med seq-of-any-arithmetic-type, uten typegodkjenning Warren Young Jun 27 13 på 19 04. Jeg bør påpeke at mitt behov for denne bevegelige gjennomsnittlige funksjonen er å få et kort vindu 30ish over en sekvens av heltall som er nesten alle i millioner, så jeg trenger ikke flytepunkt Selv et siffer til høyre for desimaltegnet er ikke praktisk bruk i min søknad Konvertere mine heltall til FP og Resultatet tilbake til int bare for å placere F-standardbiblioteket gjør det ikke t appellere Warren Young Jun 27 13 på 19 30. Hvis du bryr deg om ytelse, kan du beregne et glidende gjennomsnitt effektivt ved å bruke noe som dette, forutsatt at vi beregner et glidende gjennomsnitt over et 3-dagers vindu. Den harde delen om dette er holder på din forrige løpende total og nummer N-vinduet jeg kom opp med følgende kode. Denne versjonen er ikke så fin som Haskell-koden, men det bør unngå ytelsesproblemer knyttet til å omkomprimere vinduet ditt på hver runde. Det holder en løpende total og holder tidligere brukte tall i en kø, så det burde være veldig fort. Bare for moro skyld skrev jeg en enkel referanse. Hvis du bryr deg om ytelse og som elegant kode, så prøv. Bruk FSUnit vi kan teste det. Algoritmenes knep er den første summen de første n tallene og deretter opprettholde en løpende total ved å legge til hodet på vinduet og trekke av halen av vinduet. Skyvevinduet oppnås ved å lage en selv zip på sekvensen, men med det andre argumentet til zip avansert med t Han er i størrelsen på vinduet. På slutten av rørledningen deler vi bare kjørestrømmen ved vinduets størrelse. Merkeskanning er akkurat som brett, men gir hver versjon av staten til en sekvens. En enda mer elegant løsning, selv om det er mulig å oppnå resultat, er å gjør observasjonen at hvis vi nullstiller sekvensen, trenger vi ikke å beregne den opprinnelige summen. Det kan være et resultatstrekk på grunn av den andre indireksjonen som er relatert til innpakningen av de to sekvensene, men det er kanskje ikke signifikant avhengig av størrelsen på window. answered 31 aug 12 ved 8 06.NMath User s Guide. Class MovingWindowFilter erstatter datapunkter fi med en lineær kombinasjon gis av datapunktene umiddelbart til venstre og høyre for fi, basert på et gitt sett koeffisienter, c, å bruke i den lineære kombinasjonen Nabopunktene bestemmes av antall punkter til venstre, nL og antall punkter til høyre, nR. Creating Moving Window Filter Objects. A MovingWindowFilter-forekomsten er konstruert fra antall poeng til venstre og høyre for inngangspunktet og koeffisientene til den lineære kombinasjonen. For eksempel konstruerer denne koden et asymmetrisk bevegelige vindufilter med lengde 5.Code Eksempel C signalfiltrering. Kode Eksempel VB-signalfiltrering. En ugyldigArgumentException heves hvis lengden på koeffisientvektoren ikke er lik antallLeft-nummerRett 1.Statiske klassemetoder er gitt for å generere koeffisientvektorer av tre vanlige typer. MovingAverageCoefficients konstruerer en koeffisientvektor som implementerer et bevegelig gjennomsnittlig filter. EksponentieltVektertMovingAverageCoefficients konstruerer en koeffisientvektor av eksponentielt vektede bevegelige gjennomsnittlige EWMA-koeffisienter av den angitte lengde Etter hvert som antall EWMA-koeffisienter øker, vil filteret få inn maksimalt 86 47 av totalvekten på grunn av filterets endelige lengde. Filterlengden n og den eksponentielle vekten er relatert til. SavitzkyGolayCoefficients konstruksjoner en koeffisientvektor som implementerer a Savitzky-Golay utjevningsfilter også kjent som minst kvadrater, eller DIgital utjevning POlynomial, DISPO Filterkoeffisientene er valgt slik at det filtrerte punktet er verdien av et tilnærmet polynom av den angitte rekkefølgen, typisk kvadratisk eller kvartart. Polynomialet passer med en minst kvadrateralgoritmen. For eksempel bygger den følgende koden et bevegelig gjennomsnittsfilter for å erstatte hvert inngangsdatapunkt med gjennomsnittet av det s-verdien og de omkringliggende punktene. Kodeeksempel C-signalfiltrering. Kodeeksempel VB-signalfiltrering. Denne koden skaper en Savitzky - Golay filter som erstatter hvert inngangsdatapunkt med verdien av en fjerdegrads polynom som passer gjennom inngangsverdien og dens omgivende punkter. Kode Eksempel C-signalfiltrering. Kode Eksempel VB-signalfiltrering. Denne koden oppretter et eksponentielt glidende gjennomsnittlig filter med lengde 18.Kode Eksempel C Signalfiltrering. Kode Eksempel VB Signalfiltrering. Etter konstruksjon kan SetFilterParameters-metoden brukes til å tilbakestille filteret parametere på et filter instance. Code Eksempel C signalfiltrering. Kode Eksempel VB signalfiltrering. Egenskaper for vindufilter. Når konstruert gir et MovingWindowFilter-objekt følgende skrivebeskyttede egenskaper. NummerLeft får antall poeng til venstre for filtervinduet. NumberRight får antall poeng til høyre for filtervinduet. WindowWidth får bredden på det bevegelige vinduet tilsvarer NumberLeft NumberRight 1.NumberOfCoefficients får antall filterkoeffisienter lik WindowWidth. Coefficients får vektoren av filterkoeffisienter. Filteret Metoden på MovingWindowFilter gjelder et filter til et gitt datasett ved hjelp av det angitte grensealternativet. MovingWindowFilter-oppstillingen angir alternativer for å håndtere grensen i et bevegelige vindufilter, hvor filteret ikke fullfører overlappingen med dataene. legger til NumberLeft-nuller til begynnelsen av dataene som skal filtreres, og NumberRight-nuller skal sluttes. spesifiserer at den første NumberLeft og de siste NumberRight-dataene ikke vil bli filtrert. For eksempel konstruerer følgende kode et støyende cosinus-signal, og deretter filtreres data. Code Eksempel C-signalfiltrering. Kode Eksempel VB-signalfiltrering.