ランダムウォーク中文是什么意思

• 図２，図３は，式（１），（２）から得られる２値系列を用いて，ランダムウォークを行った場合の歩行長の分布を表している．
  图２、图３表示的是运用由式（１）、（２）获得的二元序列进行随机行走时的步长分布。
• 特に，どのような状況において，ランダムウォーク仮説が否定され，予測可能性（正の自己相関）が創出されるのかに注目している．
  尤其关注在什么样的情况下，否定掉随机游走假说，创造出可预测性（正的自相关）。
• 次に，これまでＮ　＝　１３のランダムウォークを行ってきたが，このランダムウォークの状態数が十分であるかどうか不明である．
  再者，到现在为止进行了Ｎ　＝　１３的随机行走，但是不明确这个随机行走的状态数是否充足。
• 次に，これまでＮ　＝　１３のランダムウォークを行ってきたが，このランダムウォークの状態数が十分であるかどうか不明である．
  再者，到现在为止进行了Ｎ　＝　１３的随机行走，但是不明确这个随机行走的状态数是否充足。
• たとえば同じ有意水準を用いたとしても，ランダムウォークの状態数Ｎが異なればその判別する能力は異なることが容易に推測される．
  例如，即使用了相同的有效性水平，也可很容易推测若随机行走的状态数Ｎ不同则判别能力不同。
• 一方，香田らはランダムウォークにおける歩行長を用いて実数値系列の乱雑さを２値系列の乱雑さによって測る方法を提案した．
  另一方面，香田等人提出了用随机行走的步长、根据二元序列的混沌度来测定实数值序列混沌度的方法。
• このＭｅｒｓｅｎｎｅＴｗｉｓｔｅｒを用いたランダムウォークテストからどのような結果が得られるかをシミュレーションによって調べた．
  我们通过模拟试验，调查了从运用Ｍｅｒｓｅｎｎｅ　Ｔｗｉｓｔｅｒ的随机行走测试可得到何种结果。
• 前章で示したように，従来のランダムウォークテストでは，ｌにおける平均歩行長によって検定を行っているために分布の相違をとらえることができない．
  如上一章所示，在以前的随机行走中，由于进行了基于ｌ的平均步长的检定而不能获得分布的差异。
• もちろん，各検定がとらえることのできる性質はそれぞれ異なるが，ランダムウォークテストに不明な点があるので，それらを考察していくことにする．
  当然，虽然各检定可以获取的特性各有不同，但是在随机行走测试上还有不清楚的方面，我们将继续探讨。
• またランダムウォークと学習ありの場合を比べることで，学習指向の有無が環境の構造との相互作用を有効あるいは無効にしていることがわかった．
  此外，通过与随机移动与存在学习的情况对比，得知有无学习方向会将与环境结构间的相互作用变为有效或无效。