SSWI: алгоритмы и практические примеры. Алгоритмы и коды, практические примеры

beta_values = […]   # Значения параметра beta

gamma_values = […] # Значения параметра gamma

delta_values = […] # Значения параметра delta

epsilon_values = […] # Значения параметра epsilon

SSWI_values = […] # Значения SSWI

dataset = np.column_stack ((alpha_values, beta_values, gamma_values, delta_values, epsilon_values, SSWI_values))

# Шаг 2: Применить метод Bootstrap

num_bootstrap_samples = … # Число случайных выборок Bootstrap

confidence_level = … # Уровень доверия для доверительного интервала (например, 0.95)

bootstrap_estimates = []

for _ in range (num_bootstrap_samples):

bootstrap_sample = np.random.choice (dataset, size=len (dataset), replace=True)

# Вычислить SSWI для каждой выборки Bootstrap

bootstrap_SSWI = (bootstrap_sample [:, 0] * bootstrap_sample [:, 1] * bootstrap_sample [:, 2]) / (bootstrap_sample [:, 3] * bootstrap_sample [:, 4])

bootstrap_estimates.append(bootstrap_SSWI)

bootstrap_estimates = np.array (bootstrap_estimates)

# Шаг 3: Оценить доверительный интервал

lower_percentile = (1 – confidence_level) / 2

upper_percentile = 1 – lower_percentile

lower_bound = np.percentile (bootstrap_estimates, lower_percentile * 100)

upper_bound = np.percentile(bootstrap_estimates, upper_percentile * 100)

# Шаг 4: Вывести результаты

print(f"Доверительный интервал для SSWI ({confidence_level * 100}%):")

print(f"Нижняя граница: {lower_bound}")

print(f"Верхняя граница: {upper_bound}")

Обратите внимание, что данный код представляет только общую структуру и требует вашего вмешательства для адаптации его к вашим конкретным данным и требованиям. Если вы планируете использовать перестановочные тесты, то вам придется внести соответствующие изменения в код и рассчитать SSWI для каждой перестановки. Также, необходимо предварительно предобработать данные и установить нужное количество итераций Bootstrap или перестановочных тестов в соответствии с вашими потребностями.

Алгоритм временного анализа взаимодействия SSWI

Алгоритм временного анализа взаимодействия SSWI позволяет изучать изменения SSWI во времени и исследовать зависимость между параметрами ?, ?, ?, ?, ? и динамикой взаимодействия. Он может быть применен для анализа временных свойств ядерных реакций или других процессов, включающих синхронизированное взаимодействие частиц в атомах.

Алгоритм состоит из следующих шагов:

1. Собрать временные данные, включающие значения параметров ?, ?, ?, ?, ? и соответствующие значения SSWI в различные моменты времени. Это может быть выполнено путем сбора экспериментальных данных или моделирования системы.

2. Применить методы анализа временных рядов, такие как автокорреляционная функция или спектральный анализ, для исследования динамики изменения SSWI. Автокорреляционная функция позволяет исследовать корреляцию значений SSWI в различные временные задержки, а спектральный анализ позволяет определить доминирующие частоты или временные компоненты в динамике SSWI.

3. Оценить периодичность, тренды или паттерны в динамике SSWI с помощью методов анализа временных рядов. На основе автокорреляционной функции можно определить наличие периодичных компонентов, таких как сезонность или другие паттерны, а спектральный анализ может помочь выявить доминирующие частоты или временные компоненты.

4. Проанализировать зависимость между изменениями параметров ?, ?, ?, ?, ? и динамикой SSWI, чтобы понять, как изменения входных параметров влияют на синхронизированное взаимодействие. Это может быть выполнено с помощью корреляционного анализа или других методов, таких как линейная регрессия или машинное обучение, чтобы оценить степень влияния каждого параметра на динамику SSWI.

5. Получить представление о временной структуре и динамике SSWI. Анализировать результаты, полученные на предыдущих шагах, для получения представления о периодичности, трендах, паттернах и других временных характеристиках в динамике SSWI. Это может быть полезно при дальнейшем изучении и интерпретации систем с атомными частицами.

В итоге, алгоритм позволяет анализировать временную динамику SSWI и зависимость от параметров, что может быть полезным при исследовании систем с атомными частицами и понимании их поведения во времени..

Алгоритм анализа временной динамики SSWI:

– Собрать временные данные, которые включают значения параметров ?, ?, ?, ?, ? и соответствующие значения SSWI в различные моменты времени.

– Применить методы анализа временных рядов, такие как автокорреляционная функция или спектральный анализ, для исследования динамики изменения SSWI.

– Оценить периодичность, тренды или паттерны в динамике SSWI, используя эти методы анализа временных рядов.

– Проанализировать зависимость между изменениями параметров ?, ?, ?, ?, ? и динамикой SSWI, чтобы понять, как изменения входных параметров влияют на синхронизированное взаимодействие.

– Получить представление о временной структуре и динамике SSWI, что может быть полезным при исследовании систем с атомными частицами во временном аспекте.

Алгоритм анализа временной динамики SSWI и временных данных будет следующим

1. Собрать временные данные, включающие значения параметров ?, ?, ?, ?, ? и соответствующие значения SSWI в различные моменты времени.

2. Применить методы анализа временных рядов, такие как автокорреляционная функция или спектральный анализ, для исследования динамики изменения SSWI.

– Для оценки периодичности, трендов или паттернов в динамике SSWI, можно использовать методы анализа временных рядов. Например, автокорреляционная функция (ACF) позволяет оценить корреляцию между значениями SSWI в различных задержках времени и исследовать периодичность или появление трендов. Спектральный анализ, такой как анализ Фурье или периодограмма, может выявить доминирующие частоты или временные компоненты в динамике SSWI.

3. Проанализировать зависимость между изменениями параметров ?, ?, ?, ?, ? и динамикой SSWI, чтобы понять, как изменения входных параметров влияют на синхронизированное взаимодействие.

– Выполнить корреляционный анализ или линейную регрессию для оценки зависимости между значениями параметров ?, ?, ?, ?, ? и динамикой SSWI. Это может помочь определить, как изменения входных параметров влияют на динамику SSWI.

4. Получить представление о временной структуре и динамике SSWI, которое может быть полезно для исследования систем с атомными ччастицами во временном аспекте.

– Обобщить результаты анализа в представление о временных свойствах данных SSWI, включая периодичность, тренды или другие временные характеристики. Это может быть полезно при дальнейшем изучении и интерпретации систем с атомными ччастицами во времени.

Таким образом, этот алгоритм позволяет анализировать динамику SSWI и связь с параметрами, что может быть полезным при изучении систем с атомными ччастицами во времени.