جميع الكتب

مهني

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

Quantitative Finance · المسرد

ما معنى Condition number, backward error, backward stability؟

يُعرف أيضًا باسم: condition number · backward error · backward stability

Definition 25.5 Quantitative Methods · الفصل 25 — Floating Point and Numerical Linear Algebra

The condition number of a problem bounds the relative change of its answer per relative change of its data; for solving Ax=bAx = b it is κ(A)=∥A∥∥A−1∥\kappa(A) = \lVert A\rVert\lVert A^{-1}\rVert, the ratio of extreme singular values in the 2-norm. The backward error of a computed answer is the smallest perturbation of the data for which it is exact. An algorithm has backward stability if its backward error is always of the order of the unit roundoff.

Least squares on an exactly consistent system of 500 observations and five regressors whose design has condition number : relative error of the coefficients from the normal equations (which square ) and from a QR factorisation. Data: the chapter’s tutorial, seeded.
Figure 25.4. Least squares on an exactly consistent system of 500 observations and five regressors whose design has condition number κ\kappa: relative error of the coefficients from the normal equations (which square κ\kappa) and from a QR factorisation. Data: the chapter’s tutorial, seeded.
اقرأ في الفصل →