Прошу прощения, но Гаусс сделал небольшую работу.

Прошу прощения, но Гауш сделал небольшую работу.

• Гос Из этой рисунки мы можем увидеть, что в истории математики только упомянутые в предыдущей статье Ньютон (самый высокий левый) и Ахимед (самый высокий правый) были на одном уровне с Госом, а Гос находился в самом середине. Трудно перечислить богатые достижения Госа, отчасти из-за того, что его достижения были слишком большими, а отчасти из-за того, что многие из них были ограниченными.

  Содержание управления рисками и гаосианская связь - другая интересная история. Мы упоминали ранее об ординарной кривой, или часовой кривой, нарисованной одним из самых неудачных математиков в истории ("Книжная история риска" (IV): Гаосианская крива с божьей кривой), а Гаосианский умер в 1754 году, Гаосианский родился в 1777 году, но в последующих исследованиях мы все называем ординарным распределением Гаосианским распределением.

  Это дополняет интересное, холодное знание, называемое законом Фонстеглера, что нет научной теории, названной в честь ее первого открывшегося. Например, постоянная Эула, которая является естественным логарифмом, была первой открыта Бернулли; первые два закона Ньютона были предложены Галилеем, Хуком и другими, соответственно; известная Лода-Фора была разработана Джоном Бернулли, который обязательно должен был купить Лода-Фора; и, более общее, арабские цифры были изобретены индийцами. Даже законы Стиглера были предложены самим швейцарским ученым.

  Поэтому вы говорите, что кто-то должен судить о том, что случилось с Юммофом.

  Конечно, в любом случае, обвинять Госса в копировании Джиммофера очень смешно. В конце концов, скорее всего, все современные математики копируют Госса. Госс был гением. В школьных учебниках по математике мы читали истории о детстве, о расхождениях и о том, как он рисовал 17-гранные шкалы.

  Не знаю, сколько странных приложений создал бы такой великий бог, если бы он был жив сегодня.

  Гос, занимавшийся практически всеми дисциплинами современной математики, не высказывал никаких выводов, касающихся управления рисками, однако у него были интересные интересы к теории вероятности и математической статистике, например, к известному нам минимальному двойному умножению, называемому теоремой Госа-Маркова, которая является частью исследования нормального распределения. Гос был вызван в какой-то баварский городок для проведения географических измерений, где Гос постоянно жаловался, что все вокруг не достойны его умения, и что Шелдона не было бы, если бы не сети.

  В то время как у Гаусса не было спутников, и ему нужно было оценить влияние на расстояние на поверхность Земли, основной метод измерений был постоянный анализ. Хотя каждый раз результаты отличались, с увеличением количества измерений снова появлялись знакомые нам уравнения направленности, или законы о том, что центры зависят от уравнений, и благодаря этому распределению Гаусс мог определить их распределение вокруг средних значений, чтобы проанализировать точность этих значений.

  И эта мысль фактически согласуется с той мыслью, которую мы имеем в современном управлении рисками, что мы должны судить о точности информации, которая у нас в руках. Различия в мире намного больше, чем единообразие. Каждый цветок отличается друг от друга, каждый человек отличается друг от друга, но мы объединяем их в одну категорию, потому что у них есть стабильное общее между ними. Это и есть суть того, что мы хотим добиться или понять, и это также часовая кривая, или Гаусова норма, где распределение соответствует нашему способу восприятия мира: найти порядок в мире хаоса.

  

  Нормальное распределение, вероятно, составляет основу и ядро большинства систем управления рисками. Так, например, для страховых компаний с помощью бесчисленных полностью независимых образцов, таких как автомобильная авария в Шанхае, не влияет на общую транспортную безопасность в Пекине, а пациент в Чэнду, также трудно повлиять на уровень здоровья жителей Шэньчжона, страховые компании могут получить ожидаемую продолжительность жизни каждого типа, оценивая диапазон колебаний ожидаемой продолжительности жизни, который становится более точным с добавлением истории курения, семейной истории, истории зависимости от мобильных телефонов, истории ночной бессонницы и продолжительности одиночества.

  Для того, чтобы появилась красивая кривая нормального распределения, нужны по крайней мере два условия: первое - как можно больше образцов, вы можете представить, что только исследование финансовых собак программистов, работающих сверхурочно, не позволит вывести из состояния пробок в вашем городе, не говоря уже о том, как достаточное количество любовных отношений может знать, что такое любовь; второе - каждая из образцов должна быть независимой друг от друга, потому что без независимости не может быть гарантировано представление закономерностей, что звучит несколько неинтуитивно, но вы можете представить, что все примеры детей, которые кормят чужих детей, имеют эту проблему.

  Для управления инвестиционными рисками у нас есть аналогичная аналитическая модель: искать средние значения изменений цен на акции из огромного количества исторических данных, объяснять и предсказывать отклонения от средних значений по разным причинам, как если бы мы понимали мир от малого до большого. Но соответствует ли фондовый рынок нормальному распределению?

Перевод: Китайская ассоциация количественных инвестиций