क्या फाइबोनैचि हमेशा के लिए चलता है?

अर्दावेल के उत्तर में एक अच्छी, स्पष्ट व्याख्या है कि शेष को लूप में क्यों लेना सही परिणाम देता है, ताकि आपको BigInteger का उपयोग करने की आवश्यकता न हो। तो आपके नियत कार्य के प्रयोजन के लिए, इस प्रश्न का उत्तर दिया गया है; लेकिन समस्या को वहीं छोड़ना बहुत दिलचस्प है। और तुमने कहा था:

कौन से गाने फाइबोनैचि अनुक्रम का उपयोग करते हैं?

नीचे आपको फिबोनाची श्रृंखला और सुनहरे अनुपात पर आधारित संगीत के टुकड़ों का चयन मिलता है:

• बाख – वरियाज़ियोनी गोल्डबर्ग।
• मोजार्ट – सोनाटा नं।
• बीथोवेन – सिनफ़ोनिया एन।
• डेब्यू – 12 क्या फाइबोनैचि हमेशा के लिए चलता है? प्रीलुडी (लिब्रो प्राइमो)
• सैटी – सोन्नरीज डे ला रोज एट क्रोइक्स।
• बार्टोक – संगीत प्रति आर्ची, टक्कर ई सेलेस्टा, बीबी 114, एसजेड 106।

हम संगीत में फिबोनाची अनुक्रम कहां पा सकते हैं?

5वें और 3 के स्वर संगीतमय रागों की क्या फाइबोनैचि हमेशा के लिए चलता है? मूल नींव बनाते हैं। ये सभी फाइबोनैचि संख्याएं हैं। पैमाने में बहुत ही नोट्स आवृत्तियों के अनुपात द्वारा बनाए गए प्राकृतिक हार्मोनिक्स पर आधारित होते हैं।

सम संख्या फाइबोनैचि अनुक्रम है, 0, 2, 8, 34, 144, 610, 2584…। हमें इस क्रम में n'th नंबर खोजने की जरूरत है। यदि हम फाइबोनैचि अनुक्रम पर करीब से नज़र डालें, तो हम देख सकते क्या फाइबोनैचि हमेशा के लिए चलता है? हैं कि अनुक्रम में प्रत्येक तीसरी संख्या सम है और सम संख्याओं का क्रम निम्नलिखित पुनरावर्ती सूत्र का अनुसरण करता है।

संगीत पर सुनहरा अनुपात कैसे लागू होता है?

सुनहरे अनुपात का उपयोग वाहक और न्यूनाधिक के बीच के अंतराल के रूप में किया जाता है, जैसे कि परिणामी समय सुनहरा-अनुपात-संबंधित आंशिक का एक अमानवीय बादल है। एक संगीत अंतराल के रूप में सुनहरा अनुपात कैसा लग सकता है, यह जानने के लिए, यहां से शुरू करें और ध्वनियों को धीरे-धीरे अपने मस्तिष्क में काम करने दें।

फ़िंगरबोर्ड पर सुनहरा अनुपात यदि हम फ़िंगरबोर्ड की दूरियों को मापते हैं, तो हम देख सकते हैं कि पहले 7 और पहले 4 को मापने वालों के बीच हमें जो अनुपात मिलता है, वह पहले 4 और के योग के अनुपात के समान है। 5 वां, 6 वां और 7 वां फ्रेट्स।

रूले: मार्टिंगेल या रिवर्स मार्टिंगेल, कौन सा सर्वश्रेष्ठ है?

हम सभी जानते हैं कि सभी कैसीनो खेलों में घर का फायदा होता है, लेकिन क्या आप अपने पक्ष में संतुलन बनाने में मदद करने के लिए कुछ कर सकते हैं? आपने रूले खेलने के लिए मार्टिंगेल और रिवर्स मार्टिंगेल रणनीतियों के बारे में सुना होगा, लेकिन शुरुआत के रूप में इनमें से किसी एक रणनीति को लागू करना मुश्किल हो सकता है।

इस गाइड में, हम आपको दिखाएंगे कि रूले तकनीकों को कैसे समझें ताकि अगली क्या फाइबोनैचि हमेशा के लिए चलता है? बार जब आप कसीनो में प्रवेश करें तो आप अपने आप को एक बड़ी जीत की उम्मीद कर सकें! चिंता मत करो; यहां आप जो रणनीतियां सीखेंगे, वे भौतिक और ऑनलाइन कैसीनो दोनों में पूरी तरह से कानूनी हैं।

संस्थापक की प्रतिक्रिया “क्यों टीथर यूएसडीटी रिजर्व प्रकाशित नहीं करता है”

एक हालिया रिपोर्ट में दावा किया गया है कि यूएसडीटी स्थिर मुद्रा बनाने वाली कंपनी टीथर ने अपने स्वयं के सिक्कों को नकद में बदलने के बजाय उपयोगकर्ताओं को उधार देना शुरू कर दिया है। इसके अलावा, यह दावा करता है कि क्रिप्टोक्यूरेंसी बीहेमोथ ने स्टैब्लॉक्स का उपयोग करके किए गए अपने ऋणों को छुपाया है और इस बारे में सवाल उठाए हैं कि टीथर पारदर्शिता के लिए अपने संपूर्ण यूएसडीटी रिजर्व का खुलासा क्यों नहीं करता है।

यूएसडीटी शुल्कों पर टीथर की प्रतिक्रिया

इन चिंताओं को इस महीने की शुरुआत में अध्याय 11 दिवालियापन के लिए फाइल करने वाले सबसे बड़े क्रिप्टोक्यूरेंसी एक्सचेंजों में से एक, एफटीएक्स द्वारा उठाया गया है।

टीथर के सह-संस्थापक रीव कोलिन्स ने स्थिति पर टिप्पणी की और सीएनबीसी के सबसे हालिया स्क्वाकबॉक्स प्रकरण पर आरोपों को संबोधित किया।

रीव ने कंपनी के बचाव में तर्क दिया कि कोई भी इसके प्रूफ-ऑफ-रिजर्व को सत्यापित और जांच सकता है क्योंकि वे कंपनी की वेबसाइट पर पोस्ट किए गए थे। टीथर सरकारी अधिकारियों के लिए यह समझने के लिए ऑडिट भी करता है कि हर कुछ महीनों में फंड का प्रबंधन और निवेश कैसे किया जाता है।

रीव्स का दावा है कि टीथर के आठ साल के संचालन के इतिहास में, “यह हमेशा प्रत्येक टोकन को $ 1 के लिए भुनाता है।”
“मैंने 2015 के अंत में व्यवसाय बेच दिया, और संस्थापक सदस्यों ने मेरी राय में, [साथ में] बाजार में उपलब्ध सर्वोत्तम जोखिम-घटाने क्या फाइबोनैचि हमेशा के लिए चलता है? की रणनीतियों के साथ अपनी सर्वोत्तम क्षमताओं के लिए इसे चलाना जारी रखा।
हालांकि इन सवालों को पहले ही संबोधित किया जा चुका है, रीव्स को लगता है कि वे “ठीक” हैं और समय के साथ उद्योग “एफटीएक्स और ब्लॉकफाई की विफलताओं के कारण अधिक से अधिक पारदर्शी” हो जाएगा।

FTX की हार के बाद टीथर की अनिश्चितता

टेरा लूना संकट और 3AC के कारण बाजार दुर्घटना के दौरान भी टीथर के भंडार के बारे में प्रश्न उभरने लगे।

बाजार पूंजीकरण द्वारा शीर्ष स्थिर मुद्रा के बारे में चिंताएं FTX दिवालियापन के परिणामस्वरूप फिर से उठी हैं, विशेष रूप से FTX टोकन, FTT के उपयोग के बारे में जानकारी के आलोक में, जिस पर कंपनी का बहुत अधिक लाभ हो सकता है।

फाइबोनैचि संख्या के अंतिम 5 अंक खोजने के लिए एल्गोरिथम

मैं एनएच फाइबोनैचि संख्या के अंतिम 5 अंकों की गणना के लिए एक पुनरावृत्त एल्गोरिदम लागू करने की कोशिश कर रहा हूं। मुझे nवें फाइबोनैचि संख्या को खोजने और केवल अंतिम 5 अंक प्रदर्शित करने में कोई समस्या नहीं है, हालांकि, मेरा असाइनमेंट अधिकतम n खोजने के लिए भी कहता है जिसके लिए मेरा प्रोग्राम 1 मिनट से कम समय में चलता है। समस्या यह है कि एन बहुत बड़ा हो जाता है, और इसलिए फाइबोनैचि संख्या भी बहुत बड़ी है। क्या मुझे मूल्यों को स्टोर करने के लिए बिगइंटर का उपयोग करना चाहिए और अंत में 5 अंतिम अंक प्रदर्शित करने के लिए% ऑपरेटर का उपयोग करना चाहिए? क्या इस तथ्य का उपयोग करने का कोई तरीका है कि प्रक्रिया को तेज करने के लिए मुझे केवल अंतिम 5 अंक चाहिए? मुझे लगता है कि मुझे असाइनमेंट का बिंदु याद आ रहा है।

असाइनमेंट यह कहता है: जावा का उपयोग करते हुए, nवें फाइबोनैचि संख्या के अंतिम 5 अंकों की गणना के लिए पुनरावृत्त एल्गोरिथ्म को लागू करें। n का सबसे बड़ा मान ज्ञात करने के लिए एक प्रयोग करें जिसके लिए आपका प्रोग्राम आपके कंप्यूटर पर 1 मिनट से कम समय तक चलता है।

मैट्रिक्स गुणन

अर्दावेल का उल्लेख है कि आप एक कुशल मैट्रिक्स पावर एल्गोरिदम के साथ मैट्रिक्स पावर की गणना करके ओ (लॉग एन) समय में उसी परिणाम की गणना कर सकते हैं । अनिवार्य रूप से, n-th फाइबोनैचि संख्या को बंद रूप में इस प्रकार लिखा जा सकता है:

और इस मैट्रिक्स की शक्ति की n गणना ओ (लॉग एन) समय में की जा सकती है जैसे वर्ग और गुणा एल्गोरिदम का उपयोग करना, जिसे पुनरावृत्त रूप से कार्यान्वित किया जा सकता है - और पुनरावर्ती संस्करण पुनरावर्ती संस्करण की तुलना में अधिक कुशल है।

"ओ (1) समय" समाधान

वास्तव में, आप निम्नलिखित अवलोकन का उपयोग करके और भी बेहतर कर सकते हैं: आइए ऊपर दिए गए मैट्रिक्स समीकरण को प्रारंभिक वेक्टर A^n v कहां कहते हैं। v केवल सूक्ष्म रूप से कई 2D पूर्णांक वैक्टर मॉड्यूलो 100,000 हैं, और केवल बहुत से 2x2 पूर्णांक मैट्रिक्स हैं। तो कुछ t ऐसी परिमित संख्या है कि A^t v = v .

इसका मतलब यह है कि A^n = A^(n % t) , और यह इस प्रकार है कि हालांकि बड़ा n है , आपको केवल एक निश्चित, निरंतर मात्रा में मैट्रिक्स गुणा करने की आवश्यकता है। यह पता चला है कि का मूल्य 150,000 है, इसलिए हम शुरुआत में t लिखकर किसी भी एल्गोरिदम में सुधार कर सकते हैं । n %= 150000;

हालांकि, यह समाधान काफी ओ (1) समय नहीं है क्योंकि शेष मॉड्यूलो t को मनमाने ढंग से बड़े के लिए निरंतर समय में क्या फाइबोनैचि हमेशा के लिए चलता है? नहीं पाया जा सकता है n । मान लीजिए कि हम इनपुट को मनमाने ढंग से बड़े होने की अनुमति देते हैं (बाकी गणना अभी भी int एस का उपयोग करके की जा सकती है), तो बाइनरी प्रारूप में इनपुट को पढ़ने में लगने वाला समय ओ (लॉग एन) है। लेकिन यह O(log n) मैट्रिक्स गुणन करने की तुलना में बहुत बेहतर O(log n) है।

चीनी शेष प्रमेय

हम एक कदम और आगे बढ़ सकते हैं। यदि हम चीनी शेष प्रमेय को लागू करते हैं तो यह उत्तर मॉड्यूल 2 5 और उत्तर मॉड्यूल 5 5 को खोजने के लिए पर्याप्त है , क्योंकि ये विशिष्ट रूप से उत्तर मॉड्यूलो 10 5 निर्धारित करते हैं । यह पता चला है कि t दोनों मामलों में चक्र की लंबाई बहुत कम है: मापांक 2 5 के लिए , t केवल 48 है, और 5 5 के लिए यह 12,500 है।

यह इतना छोटा है कि यदि प्रदर्शन का बहुत महत्व है, तो हम क्रमशः 48 और 12,500 की लंबाई वाले सरणियों में छोटे मॉड्यूल के परिणामों की पूर्व-गणना कर सकते हैं। ये संख्याएँ 2-बाइट s में फ़िट होने के लिए पर्याप्त छोटी हैं , इसलिए यदि आप किसी सरणी को = 150,000 के लिए पूर्व-गणना करना चाहते हैं, तो short 150,000 s को संग्रहीत करने के लिए आवश्यक लगभग 600KB की तुलना में सरणियाँ लगभग 25केबी या अधिक मेमोरी लेती हैं । int t

एल्गोरिथ्म तब है "एन मोडुलो 48 और 12,500 लें, दो सरणियों में देखें, और चीनी शेष प्रमेय को लागू करें" , जो वास्तव में पुनरावृत्त नहीं है, लेकिन कम से कम आप तर्क दे सकते हैं कि सरणियों को पुनरावृत्त एल्गोरिथ्म का उपयोग करके पूर्व-गणना किया गया था।

एकाधिक समय सीमा

इस पद्धति के लिए आपको उच्च समय-सीमा से समर्थन और प्रतिरोध स्तरों को शामिल करने की आवश्यकता है। जब क्या फाइबोनैचि हमेशा के लिए चलता है? आप 15 मिनट की समय सीमा पर व्यापार कर रहे हों, तो 1 घंटे की समय सीमा पर समर्थन/प्रतिरोध की जांच करें। स्तरों को चिह्नित करें। फिर 4 घंटे की समय सीमा पर जाएं और वहां से स्तरों को अपने 15 मिनट के चार्ट पर रखें।

जब उच्च समय-सीमा से समर्थन/प्रतिरोध कम समय-सीमा के अनुरूप होते हैं तो स्तर बहुत अधिक मजबूत होते हैं।

महत्वपूर्ण मूल्य स्तरों की पहचान करने के लिए आप कई समय-सीमाओं का उपयोग कर सकते हैं

चलती औसत

समर्थन और प्रतिरोध स्तरों की पहचान करने के लिए मूविंग एवरेज अगला तरीका है। यह सिंपल मूविंग एवरेज या एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज हो सकता है। इस विशेष उद्देश्य के लिए सबसे उपयुक्त क्या है यह जांचने के लिए आप अवधियों को समायोजित कर सकते हैं। आप 20-दिन या 55-दिवसीय चलती औसत का प्रयास कर सकते हैं और जांच सकते हैं कि यह कैसे काम करता है।

मूविंग एवरेज केवल गतिशील समर्थन/प्रतिरोध के रूप में कार्य करता है, जिसका अर्थ है कि मूविंग एवरेज क्या फाइबोनैचि हमेशा के लिए चलता है? मूवमेंट के साथ-साथ स्तर बदल रहा है।

डाउनट्रेंड के दौरान, आप देखेंगे कि चलती औसत एक गतिशील प्रतिरोध स्तर बनाता है। कीमत इसे हिट करती है और फिर गिरती रहती है।

अपट्रेंड के दौरान, मूविंग एवरेज एक गतिशील समर्थन स्तर के रूप में कार्य करेगा। फिर, कीमतें करीब आती हैं, शायद इसे छूएं या पार भी करें और फिर आगे बढ़ें।

फाइबोनैचि स्तर

लोकप्रिय फाइबोनैचि स्तर भी समर्थन और प्रतिरोध स्तरों को पहचानने का एक अच्छा तरीका है। मुद्रा बाजार में सबसे अधिक इस्तेमाल किया जाने वाला 0.382 और 0.618 है।

एक प्रमुख ऊर्ध्व या अधोमुखी मूल्य आंदोलन के बाद अक्सर प्रारंभिक गति का एक बड़ा रिट्रेस होता है। और अक्सर यह रिट्रेसमेंट फाइबोनैचि स्तर तक जारी रहता है।

आइए नीचे दिए गए उदाहरण को देखें। लंबी गिरावट के बाद, कीमत 0.618 तक वापस आ जाती है जिसे यहां प्रतिरोध के रूप में लिया जा सकता है। उस बिंदु से, कीमत फिर से गिर रही है।

लोकप्रिय फाइबोनैचि स्तर समर्थन के रूप में कार्य कर सकते हैं - प्रतिरोध

ट्रेंडलाइनें

जब आप एक ट्रेंडलाइन बनाने की योजना बना रहे हों, तो आपको कम से कम दो क्या फाइबोनैचि हमेशा के लिए चलता है? चोटियों या दो बॉटम्स की पहचान करनी होगी। हालांकि, जितना अधिक बेहतर होगा। कई टॉप्स या बॉटम्स के साथ, ट्रेंडलाइन की बेहतर पुष्टि होगी और इस प्रकार अधिक मूल्यवान होगा।

एक ट्रेंडलाइन अपट्रेंड के दौरान समर्थन और डाउनट्रेंड के दौरान प्रतिरोध के रूप में कार्य करेगी। ऐसा लगता है कि कीमतें इन रेखाओं से पार नहीं पा रही हैं।

एक किनारे की प्रवृत्ति में, ट्रेंडलाइन बहुत मजबूत समर्थन और प्रतिरोध बनाता है क्योंकि वे कई बार उन स्तरों का परीक्षण कर रहे हैं।

अपट्रेंड लाइन एक समर्थन के रूप में कार्य करती है और डाउनट्रेंड लाइन एक प्रतिरोध के रूप में कार्य करती है