جميع الكتب

مهني

1 Markets I: The Ecosystem and Exchange-Traded Marketsالأسواق عبر الإنترنتالإنجليزية 2 Markets II: Rates, FX and Creditالأسواق عبر الإنترنتالإنجليزية 3 Markets III: Commodities, Energy and Cryptoالأسواق عبر الإنترنتالإنجليزية 4 Quantitative Methodsالأساليب عبر الإنترنتالإنجليزية 5 Derivatives and Volatilityالمشتقات عبر الإنترنتالإنجليزية 6 Rates, Credit, XVA and Riskالفائدة والائتمان والمخاطر عبر الإنترنتالإنجليزية 7 Research Craft: Predictors, Backtests, Measurement, Portfoliosالبحث عبر الإنترنتالإنجليزية 8 Strategies I: Equities and Futuresالاستراتيجيات عبر الإنترنتالإنجليزية 9 Strategies II: Volatility, Relative Value, Macro and the Bank Desksالاستراتيجيات عبر الإنترنتالإنجليزية 10 Microstructure and Executionالتنفيذ عبر الإنترنتالإنجليزية 11 Market Making and High-Frequency Tradingصناعة السوق عبر الإنترنتالإنجليزية 12 Machine Learning for Marketsتعلم الآلة عبر الإنترنتالإنجليزية 13 Low-Latency Softwareالتكنولوجيا عبر الإنترنتالإنجليزية 14 Networks, Hardware and Trading Infrastructureالتكنولوجيا عبر الإنترنتالإنجليزية 15 Research, Data and Risk Platformsالتكنولوجيا عبر الإنترنتالإنجليزية 16 The Desk and the Firmالشركة عبر الإنترنتالإنجليزية 17 The Industry: Firms, Roles and Careersالمسارات المهنية عبر الإنترنتالإنجليزية 18 Interviews I: Maths, Probability and Speedالمسارات المهنية عبر الإنترنتالإنجليزية 19 Interviews II: Markets, Trading Games and the Final Roundالمسارات المهنية عبر الإنترنتالإنجليزية 20 Interviews III: Codeالمسارات المهنية عبر الإنترنتالإنجليزية
التطبيقات حول المدرب تسجيل الدخول ابدأ القراءة

الرياضيات · المسرد

ما معنى معيار؟

تعريف 5.1 الرياضيات الجامعية — السنة 2 · الفصل 5 — الفضاءات المتجهية المعيارية

المعيار على EE تطبيق ∥ ⋅ ∥ ⁣:E→R+\norm{\,\cdot\,} \colon E \to \R_+ يحقق، من أجل كل x,y∈Ex, y \in E وλ∈K\lambda \in K:

∥x∥=0  ⟺  x=0,∥λx∥=∣λ∣ ∥x∥,∥x+y∥≤∥x∥+∥y∥.\norm x = 0 \iff x = 0, \qquad \norm{\lambda x} = \abs\lambda\,\norm x, \qquad \norm{x + y} \leq \norm x + \norm y .

عندئذٍ يكون d(x,y)=∥x−y∥d(x, y) = \norm{x - y} مسافة، وينطبق كل ما في الفصل 4. وتجعل متراجحة المثلث المعكوسة ∣∥x∥−∥y∥∣≤∥x−y∥\bigl|\norm x - \norm y\bigr| \leq \norm{x - y} المعيارَ نفسه ليبشيتزيًا بالثابت 11؛ والجمع والضرب السلّمي متصلان (بالتقديرات ∥(x+y)−(x′+y′)∥≤∥x−x′∥+∥y−y′∥\norm{(x + y) - (x' + y')} \leq \norm{x - x'} + \norm{y - y'}، وغيرها).

أمثلة

مثال 5.2

على KnK^n:

∥x∥1=∑i∣xi∣,∥x∥2=(∑i∣xi∣2)1/2,∥x∥∞=max⁡i∣xi∣\norm{x}_1 = \sum_i \abs{x_i}, \qquad \norm{x}_2 = \Bigl(\sum_i \abs{x_i}^2\Bigr)^{1/2}, \qquad \norm{x}_\infty = \max_i \abs{x_i}

(و∥⋅∥2\norm\cdot_2 معيار بمتراجحة كوشي–شوارتز، مجلد السنة الأولى). وعلى C([a, b])C(\intcc{a}{b}):

∥f∥∞=sup⁡∣f∣,∥f∥1=∫ab∣f∣,∥f∥2=(∫ab∣f∣2)1/2,\norm f_\infty = \sup \abs f, \qquad \norm f_1 = \int_a^b \abs f, \qquad \norm f_2 = \Bigl(\int_a^b \abs f^2\Bigr)^{1/2},

والأخيران معياران بفضل الإيجابية التامة للتكامل ومتراجحة كوشي–شوارتز التكاملية (مجلد السنة الأولى). وعلى المصفوفات: أي معيار على Mn(K)≃Kn2\mathcal M_n(K) \simeq K^{n^2}؛ ومعايير المؤثرات أدناه هي المهمة بنيويًا.

مثال 5.4 (عدم التكافؤ في البعد غير المنتهي)

على C([0, 1])C(\intcc{0}{1}): ∥f∥1≤∥f∥∞\norm f_1 \leq \norm f_\infty دائمًا، لكن لا يصحّ أي حدّ معاكس: فالدالة fn(x)=xnf_n(x) = x^n لها ∥fn∥∞=1\norm{f_n}_\infty = 1 و∥fn∥1=1n+1→0\norm{f_n}_1 = \frac{1}{n+1} \to 0. ومنه fn→0f_n \to 0 من أجل ∥⋅∥1\norm\cdot_1 لا من أجل ∥⋅∥∞\norm\cdot_\infty: فالمعياران يختلفان في التقارب نفسه.

مثال 5.5 (ثوابت صريحة في البعد nn)

على KnK^n تتكافأ المعايير الكلاسيكية الثلاثة بثوابت مثلى:

∥x∥∞≤∥x∥2≤∥x∥1≤n ∥x∥2≤n ∥x∥∞,\norm x_\infty \leq \norm x_2 \leq \norm x_1 \leq \sqrt n\,\norm x_2 \leq n\,\norm x_\infty ,

والحدّ الأوسط ∥x∥1≤n∥x∥2\norm x_1 \leq \sqrt n\norm x_2 آتٍ من متراجحة كوشي–شوارتز في مقابل المتجهة ذات الواحدات. والمتجهات الحدّية: e1e_1 تجعل المتراجحتين الأوليين مساواتين، و(1,1,…,1)(1, 1, \dots, 1) تجعل الأخيرتين كذلك. ويظهر البعد nn بوضوح في الثوابت — وهو البذرة الكمّية للفشل في البعد غير المنتهي: فحين n→∞n \to \infty لا يبقى أي ثابت منتظم، وهذا بالضبط ما يُبرزه المثال 5.4 على فضاءات الدوال.

اقرأ في الفصل ←