|
В современной среде экспоненциальный рост объема информации требует передовых методов анализа данных, особенно для анализа нелинейных колебаний, демонстрирующих устойчивые структуры. Это исследование поясняет эмпирическое исследование, направленное на разложение данных для выяснения динамики, управляющей быстрыми и медленными процессами, а также для выявления квазипропорций в геометрических прогрессиях. Используя биржевые данные компании Walmart, в исследовании применяется методология, основанная на функциях сдвига и метрических пространствах, что облегчает определение начальных значений и коэффициентов, присущих геометрическим прогрессиям. Этот подход позволяет углубленно изучать ритмы, присущие геометрическим прогрессиям, выявлять близкие пропорции и выявлять критические точки во временных рядах. Методологическая новизна заключается в применении функционального анализа и специализированных алгоритмов для уточнения и оценки математической устойчивости результатов. Эмпирические данные подтверждают способность этого метода всесторонне анализировать сложные временные ряды и изолировать ключевые параметры, подчеркивая его существенную значимость для исследований, ориентированных на данные, и его применимость в различных секторах. Кроме того, это исследование подчеркивает важность многомерного анализа данных для повышения точности прогнозирования и принятия стратегических решений.
Ключевые слова:эмпирические данные, почти-пропорции, геометрическая прогрессия, сдвиговые функции, функциональные пространства
|