Notice bibliographique
Résumé
A better financial calculatorStudents of the mathematics of finance seem to be comfortable using calculators to evaluate formulas or numerical expressions. They are typically much less comfortable writing programs in BASIC (or C or Java etc.) even in situations where the calculator solution is tedious and a short program would do the job efficiently. Spreadsheet models, with an emphasis on formulas as opposed to programs, are quite a reasonable and intuitive tool. But spreadsheet formulas seem to be about cells rather than money, time, and interest rates.The ideal tool would be a better calculator. APL and J can be used in calculator mode and therefore should be marketable to students as advanced calculators ideally suited to financial mathematics. This is especially true now that APL and J can be run on a variety of palm-sized computers.This paper presents a few ideas on how students might use J in the mathematics of finance. The emphasis is on using J as a calculator that has lots of memory and can store and compute with arrays. Therefore data will be entered and expressions evaluated but no programs will be presented in the classroom. (However, two utility programs and a few names for J primitives will be used as noted in the next subsection.)J Definitions used in what followsThe J examples below are presented in the plain Courier font. Certain definitions are assumed and these are displayed in Courier italics. The definitions of these italicized functions are given in the Appendix at the end of the paper. In particular, frequent use is made of a dollar format function Df to display numbers in dollar currency format. When dates are part of the input data, the dayno function can be used to compute a day number.All examples in this paper (except for Example 7, which uses the sparse arrays of J version 4.04) can be done with versions of J going back (at least) to J FreeWare, version 3.02.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,163 | 0,103 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».