Similarities between Market Behavior and Network Traffic

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ヴァウドットコム株式会社 ObjectIN 見積書作成. Biz Rule: データ入力チェック B iz Apply: データベース連携 COM +イベントによる 代替オペレーション ポーリング方式でなく アプリケーション監視による 最新データの同期機能 Biz Exchange (注 1 ) :
7.n次の行列式   一般的な(n次の)行列式の定義には、数学的な概念がいろいろ必要である。まずそれらを順に見ていく。
9.線形写像.
1 経済と福祉の 間 厳しさと優しさの学問 龍谷大学・経済学部 小峯 敦 (木)
概要 2009 年 10 月 23 日に、いて座に出現した X 線新星 (XTE J ) を、出現から消滅まで 全天 X 線監視装置 MAXI (マキシ)で観測したところ、 新種のブラックホール新星であることが判明した。 従来のブラックホールを、 多量のガスを一気に飲み込む「肉食系」と.
5.連立一次方程式.
09bd135d 柿沼健太郎 重不況の経済学 日本の新たな 成長へ向けて.
素数判定法 2011/6/20.
公開鍵暗号系 2011/05/09.
1章 行列と行列式.
1 ヤマセに関する 2-3 の話題 (2) 川村 宏 東北大学大学院理学研究科 H 弘前大学.
本宮市立白岩小学校. 1 はじめに 2 家庭学習プログラム開発の視点 ① 先行学習(予習)を生かした 確かな学力を形成する授業づく り ② 家庭との連携を図った家庭学習の習慣化.
フーリエ級数. 一般的な波はこのように表せる a,b をフーリエ級数とい う 比率:
Excelによる積分.
1 6.低次の行列式とその応用. 2 行列式とは 行列式とは、正方行列の特徴を表す一つのスカ ラーである。すなわち、行列式は正方行列からスカ ラーに写す写像の一種とみなすこともできる。 正方行列 スカラー(実数) の行列に対する行列式を、 次の行列式という。 行列 の行列式を とも表す。 行列式と行列の記号.
1 0章 数学基礎. 2 ( 定義)集合 集合については、 3セメスタ開講の「離散数学」で詳しく扱う。 集合 大学では、高校より厳密に議論を行う。そのために、議論の 対象を明確にする必要がある。 ある “ もの ” (基本的な対象、概念)の集まりを、 集合という。 集合に含まれる “ もの ” を、集合の要素または元という。
複素数.
4.プッシュダウンオートマトンと 文脈自由文法の等価性
1 9.線形写像. 2 ここでは、行列の積によって、写像を 定義できることをみていく。 また、行列の積によって定義される写 像の性質を調べていく。
アルゴリズムとデータ構造 補足資料 7-4 「単純交換ソート exsort.c 」 横浜国立大学 理工学部 数物・電子情報系学科 富井尚志.
6-4 エンタテインメント 09fi113 にしうらしょういち 09fi119 はやさかまさあき.
ビット. 十進数と二進数 十進数  0から9までの数字を使って 0、1、2、3、4、5、6、7、8、9、 10、11、12 と数える 二進数  0と1を使って 0、1、10、11、100、101、11 0、111 と数える.
Q&A 50 金融の基本 Q 34 ~Q 36 10BA354H 小柴摩耶. Q34 米国の金融危機と日本の危機の違い 違いは主に 3 つ 場所・期間・影響の違いに分類できる ①最大の違いは危機の発生源が国内か海外か.
創成C PROGRAMMING PROJECT 中部大学工学部情報工学科:創成Cインタラクティブデザイン( アプリ名: ZIP 2 GPS 作成者: EP00000 藤吉 弘亘.
研究会 “Harmonies and Surprises on the Lattice” 地域社会と連携した大学教育と 研究プロセスの類似性 ~松本大学での帰納的教育手法の展開~ 報告者: Matsumoto University 松本大学/松本大学松商短期大学部 Hiroyuki Sumiyoshi.
正弦波.
3.正方行列(単位行列、逆行列、対称行列、交代行列)
+ Observational constraints on assisted k-inflation Tokyo University of Science Junko Ohashi and Shinji Tsujikawa.
レイアウトとデザインの基本 情報処理演習2.
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10ba211s 加島奈菜子. Q31. 「サブプライム問題」と は??? プライムロー ン …… 収入や財産などの信用 力 審査を パスした人向け サブプライム ローン …… 信用力が「プライムロー ン」の基準を満たさない人 向け.
3.多項式計算アルゴリズム べき乗の計算 多項式の計算.
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言語とジェンダー. 目的 言語には、性的な存在である人間の自己認識や 世界認識を決定する力が潜んでいる。 – 言語構造の面(言語的カテゴリー ) – 言語運用の面 日常に潜む無意識の言語の力を、記述し、意識 化することが本講義の目的である。 同時に、さまざまな言語、さまざまな文化には、 それぞれに特徴的な問題があり、ジェンダーの.
移動エージェントプログラムの 動作表示のためのアニメーション言 語 名古屋大学情報工学コース 坂部研究室 高岸 健.
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地図に親しむ 「じっさいのけしきと 地図をくらべよう」
「ネット社会の歩き方」レッスンキット プレゼンテーション資料集 15. チャットで個人情報は 言わない プレゼンテーション資料 著作権は独立行政法人情報処理推進機構( IPA )及び経済産業省に帰属します。
日本語 FONT( 書体 ) の製作には、通常 2 ~ 3 年の期間と 2,500 万円~ 1 億円のコストをかけて作成 されていました。 当社では、 100 〜 200 字程度の文字サンプルを基に、最大で 12,000 文字 ( 通常 7,000 文字程度 ) を 備えたフォントデータを自動生成します。メイキング作業を含めても.
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LANG3910 Japanese Ⅲ Lesson 14 依頼・現在進行形. 学習項目 1. 「て -form 」 2. 依頼表現 An expression of request 3. 相手の意向を尋ねる Ask someone’s mind 4. 現在進行形 Actions in Progress.
Kitenet の解析 (110118) 九州大学 工学部 電気情報工学科 岡村研究室 久保 貴哉.
プログラミングの基礎知識 プログラミングの手順と重要概念 アルゴリズム. プログラミングの手順 コーディング エディタなどでコードを記述 コンパイル・インタープリタ 実行可能な形に翻訳 デバッグ(虫取り、不具合の調整) 完成!
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本文. 考えながら読みましょ う 「いろいろなこと」( 3 行目)は何で すか 「①電話料金はコンビニで支払いをしていま す。いつでも払えますから、便利です。」 「②夕食はコンビニで買います。お弁当やお かずがいろいろありますから。」今、若者に 人気のあるコンビニは、いろいろなことをす るのに非常に便利な場所になった。
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Derivative Financial Products Donald C. Williams Doctoral Candidate Department of Computational and Applied Mathematics, Rice University Thesis Advisors.
たくさんの人がいっしょに乗れる乗り物を 「公共交通」といいます バスや電車 と 自動車 の よいところ と よくない ところ よいところ と よくない ところ を考えてみよう!
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21 Sep 2006 Kentaro MIKI for the PHENIX collaboration University of Tsukuba The Physical Society of Japan 62th Annual Meeting RHIC-PHENIX 実験における高横運動量領域での.
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Presentation transcript:

Similarities between Market Behavior and Network Traffic Shigeki Goto Waseda University

Black–Scholes http://en.wikipedia.org/wiki/Black-Scholes The Black–Scholes model is a mathematical model of the market for an equity, in which the equity's price is a stochastic process. The Black–Scholes PDE is a partial differential equation which (in the model) must be satisfied by the price of a derivative on the equity. The Black–Scholes formula is the result obtained by solving the Black-Scholes PDE for European put and call options.

Black–Scholes dSt = μStdt+ σStdWt Merton and Scholes received the 1997 Nobel Prize in Economics for this and related work. Black was ineligible for the prize because of his death in 1995. dSt = μStdt+ σStdWt The price of the underlying instrument St follows a Wiener process Wt with constant drift μ and volatility σ, and the price changes are log-normally distributed: ブラック-ショールズモデルとは、1 種類の配当のない株と 1 種類の債券の 2 つが存在する証券市場のモデルで、時刻 t における株価 St と債券価格 Bt が dSt = St(σdWt + μdt), Bt = exp(rt) , r,σ,μは定数 , Wtは標準ブラウン運動, を満たすものをいう。 ja.wikipedia.org/wiki/ブラック-ショールズ方程式

Network Traffic Our diffusion equation is similar to that taken by Black and Scholes who modeled the option pricing behavior as a geometric Brownian motion. http://dspace.wul.waseda.ac.jp/dspace/bitstream/2065/4894/1/93038_391.pdf Yoshitaka Takahashi, A branching Poisson Process Input Finite-Capacity Queueing System for Telecommunication Networks, Waseda Commercial Review, vol.391, pp.105—116, Dec 2001.

Fractal and Multifractal Benoit B. Mandelbrot, A Multifractal Walk Down Wall Street, Scientific American, February 1999. http://www.elliottwave.com/education/SciAmerican/Mandelbrot_Article2.htm Benoit B. Mandelbrot and Richard L. Hudson, The (Mis)behaviour of Markets: A Fractal View of Risk, Ruin, and Reward, 2004. (In Japanese, Econophysics) 高安秀樹「経済物理学の発見」 光文社新書167, 2004.

Random Walk vs. Fractal A Multifractal Walk Down Wall Street Burton G. Malkiel, Random Walk Down Wall Street: The Time-Tested Strategy for Successful Investing

Fractal Koch curve ja.wikipedia.org/wiki/コッホ曲線

Network Traffic histogram X (ti) Pr [X (ti) = x] asymmetric ti X (ti) Tatsuya Mori, PhD Thesis, Waseda Universtiy, 2005 histogram Captured Packets X (ti) Pr [X (ti) = x] asymmetric ti X (ti) histogram normal distribution (fGn model) X (ti) Pr [X (ti) = x]  symmetric ti X (ti)

Power Function (High volume AS numbers) Naoki Arai and Shigeki Goto, Traffic Analysis Based on Autonomous System Numbers , IWS2000, Internet Workshp 2000 pp.121-126 , February 16, 2000.

Lessons It is not possible to predict stock prices by the new theory. The old model underestimates the risk because it uses random walk, or normal distribution. Network traffic: 95% rule of SLA is reasonable?