JPH08335213A - 将来の動向を予測する曲線を表示した画面の形成方法及び該方法を行うコンピューターシステム - Google Patents
将来の動向を予測する曲線を表示した画面の形成方法及び該方法を行うコンピューターシステムInfo
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- JPH08335213A JPH08335213A JP8101783A JP10178396A JPH08335213A JP H08335213 A JPH08335213 A JP H08335213A JP 8101783 A JP8101783 A JP 8101783A JP 10178396 A JP10178396 A JP 10178396A JP H08335213 A JPH08335213 A JP H08335213A
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 ２つのパラメータの互いに関連する曲線につ
いての将来の動向を予測するための曲線を表示した画面
を、ディジタルコンピュータによって作成する方法を提
供する。 【解決手段】 ２つのパラメータにより表される曲線
（１０）の移動平均（２０）、変動値、動的移動平均
（２２，２４，２６，２８，２９）及び最大偏差を順次
求め、次いでこの曲線の周囲の包囲帯（３２，３６，３
４，３８）を求める。この過程を繰り返し行うことによ
り得られる情報を評価して、２つのパラメータの互いに
関連する曲線についての将来の動向を予測する。
いての将来の動向を予測するための曲線を表示した画面
を、ディジタルコンピュータによって作成する方法を提
供する。 【解決手段】 ２つのパラメータにより表される曲線
（１０）の移動平均（２０）、変動値、動的移動平均
（２２，２４，２６，２８，２９）及び最大偏差を順次
求め、次いでこの曲線の周囲の包囲帯（３２，３６，３
４，３８）を求める。この過程を繰り返し行うことによ
り得られる情報を評価して、２つのパラメータの互いに
関連する曲線についての将来の動向を予測する。
Description
【０００１】本発明は、２つのパラメータを互いに関連
させる曲線についての将来の動向を予想するために該曲
線の動向についての周期的な要素を系統的にシュミレー
トして表示する方法に関する。
させる曲線についての将来の動向を予想するために該曲
線の動向についての周期的な要素を系統的にシュミレー
トして表示する方法に関する。
【０００２】かかる方法の特別な利用の仕方の１つとし
ては、金融業者やその他金融関係者が、該方法を用い
て、株、債券、商品および通貨等の将来の動向について
の予想を為し、これにより或る特定の株等あるいは特定
の銘柄の株等の売り買いについての好機を彼等の顧客に
助言を与え得るということが挙げられる。
ては、金融業者やその他金融関係者が、該方法を用い
て、株、債券、商品および通貨等の将来の動向について
の予想を為し、これにより或る特定の株等あるいは特定
の銘柄の株等の売り買いについての好機を彼等の顧客に
助言を与え得るということが挙げられる。
【０００３】本発明による方法のその他の適用例として
は、種々のタイプの製造プロセスに含まれる特定のパラ
メータの将来の動向を予想して、該パラメータが所定の
臨界値以上あるいは所定の臨界値以下とならないように
迅速な処置を為すことが重要とされる場合に該製造プロ
セスを制御することが挙げられる。
は、種々のタイプの製造プロセスに含まれる特定のパラ
メータの将来の動向を予想して、該パラメータが所定の
臨界値以上あるいは所定の臨界値以下とならないように
迅速な処置を為すことが重要とされる場合に該製造プロ
セスを制御することが挙げられる。
【０００４】概言すれば、本発明よる方法は次のような
関数解析システムに基づくものである。すなわち、その
関数解析システムにおいては、従来の考え方としての移
動平均（ｍｏｖｉｎｇ ａｖｅｒａｇｅ）および変動値
（ｏｓｃｉｌｌａｔｏｒ）を用いて、従来の考え方とし
ての指数移動平均に類似した動的移動平均（ｄｙｎａｍ
ｉｃ ｍｏｖｉｎｇ ａｖｅｒａｇｅ）を算出し、かか
る動的移動平均を算出する根拠として、基本の移動平均
を低下させるフィボナッチ比が用いられる。
関数解析システムに基づくものである。すなわち、その
関数解析システムにおいては、従来の考え方としての移
動平均（ｍｏｖｉｎｇ ａｖｅｒａｇｅ）および変動値
（ｏｓｃｉｌｌａｔｏｒ）を用いて、従来の考え方とし
ての指数移動平均に類似した動的移動平均（ｄｙｎａｍ
ｉｃ ｍｏｖｉｎｇ ａｖｅｒａｇｅ）を算出し、かか
る動的移動平均を算出する根拠として、基本の移動平均
を低下させるフィボナッチ比が用いられる。
【０００５】本発明によれば、２つのパラメータを互い
に関連させる曲線についての将来の動向を予想するため
に該曲線の動向についての周期的な要素を系統的にシュ
ミレートして表示する方法において、（ａ）前記パラメ
ータの一方の特定の期間に亘って前記曲線の移動平均を
求める段階と、（ｂ）前記曲線の実際値と前記移動平均
との間の差を計算して変動値を求める段階と、（ｃ）前
記パラメータの一方の場合と同一の期間に亘って前記変
動値の平均を計算する段階と、（ｄ）前記変動値の平均
を前記移動平均に加えて第１の動的移動平均を求める段
階と、（ｅ）前記特定の期間を所定の比率でもって順次
短くされた種々の期間に亘って前記変動値の平均を求め
る計算を繰り返して一連の動的移動平均を求める段階
と、（ｆ）前記移動平均またそれに関連しかつ予め計算
された前記動的移動平均のすべてと前記曲線との間で最
大偏差値を求める段階と、（ｇ）前記最大偏差値を用い
て包囲帯を求める段階とを包含し、前記包囲帯の上方帯
域は前記移動平均あるいはそれに関連した前記動的移動
平均のうちの中で示される最低値と前記最大偏差値との
和とされ、また前記包囲帯の下方帯域は前記移動平均あ
るいはそれに関連した動的移動平均のうちの中で示され
る最高値から前記最大偏差値を減じたものとされ、
（ｈ）さらに、前記所定の比率およびその倍数でもって
前記最大偏差値に関係させられた値を用いて前記段階
（ｇ）でのプロセスすなわち包囲帯を求めるプロセスを
繰り返すことにより種々の内側包囲帯および／または外
側包囲帯を求める段階と、（ｉ）前記所定の比率あるい
はその倍数でもって前記特定の期間に関係させられた移
動平均についての種々の期間を用いて上述のすべての段
階でのプロセスを順次繰り返す段階と、（ｊ）前記移動
平均と、それに関連させられた前記動的移動平均および
前記包囲帯とを含む各組の線を表示する段階と、（ｋ）
前記所定の比率およびその倍数に従って前記段階（ｊ）
での表示プロセスを系統的に繰り返す段階と、（ｌ）前
記曲線の将来の動向についての予想を為すべく前記段階
によって得られた情報を評価し、その評価された情報に
基づいて前記パラメータに関する事項についての行動あ
るいは制御を為す段階とを包含することを特徴とする関
数解析方法が提供される。
に関連させる曲線についての将来の動向を予想するため
に該曲線の動向についての周期的な要素を系統的にシュ
ミレートして表示する方法において、（ａ）前記パラメ
ータの一方の特定の期間に亘って前記曲線の移動平均を
求める段階と、（ｂ）前記曲線の実際値と前記移動平均
との間の差を計算して変動値を求める段階と、（ｃ）前
記パラメータの一方の場合と同一の期間に亘って前記変
動値の平均を計算する段階と、（ｄ）前記変動値の平均
を前記移動平均に加えて第１の動的移動平均を求める段
階と、（ｅ）前記特定の期間を所定の比率でもって順次
短くされた種々の期間に亘って前記変動値の平均を求め
る計算を繰り返して一連の動的移動平均を求める段階
と、（ｆ）前記移動平均またそれに関連しかつ予め計算
された前記動的移動平均のすべてと前記曲線との間で最
大偏差値を求める段階と、（ｇ）前記最大偏差値を用い
て包囲帯を求める段階とを包含し、前記包囲帯の上方帯
域は前記移動平均あるいはそれに関連した前記動的移動
平均のうちの中で示される最低値と前記最大偏差値との
和とされ、また前記包囲帯の下方帯域は前記移動平均あ
るいはそれに関連した動的移動平均のうちの中で示され
る最高値から前記最大偏差値を減じたものとされ、
（ｈ）さらに、前記所定の比率およびその倍数でもって
前記最大偏差値に関係させられた値を用いて前記段階
（ｇ）でのプロセスすなわち包囲帯を求めるプロセスを
繰り返すことにより種々の内側包囲帯および／または外
側包囲帯を求める段階と、（ｉ）前記所定の比率あるい
はその倍数でもって前記特定の期間に関係させられた移
動平均についての種々の期間を用いて上述のすべての段
階でのプロセスを順次繰り返す段階と、（ｊ）前記移動
平均と、それに関連させられた前記動的移動平均および
前記包囲帯とを含む各組の線を表示する段階と、（ｋ）
前記所定の比率およびその倍数に従って前記段階（ｊ）
での表示プロセスを系統的に繰り返す段階と、（ｌ）前
記曲線の将来の動向についての予想を為すべく前記段階
によって得られた情報を評価し、その評価された情報に
基づいて前記パラメータに関する事項についての行動あ
るいは制御を為す段階とを包含することを特徴とする関
数解析方法が提供される。
【０００６】好ましくは、上述した所定の比率として、
周知のフィボナッチ比（１．６１８）が用られ、またそ
の倍数として、フィボナッチ比の羃倍数が用いられる。
周知のフィボナッチ比（１．６１８）が用られ、またそ
の倍数として、フィボナッチ比の羃倍数が用いられる。
【０００７】好ましくは、本発明による関数解析方法に
おいて、上述した種々の組の線についての計算および表
示を行なうために、またフィボナッチ比およびその羃倍
数に従って上述した表示プロセスを系統的に繰り返すた
めに、コンピュータシステム（ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｓｙ
ｓｔｅｍ）が用いられる。
おいて、上述した種々の組の線についての計算および表
示を行なうために、またフィボナッチ比およびその羃倍
数に従って上述した表示プロセスを系統的に繰り返すた
めに、コンピュータシステム（ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｓｙ
ｓｔｅｍ）が用いられる。
【０００８】本発明による関数解析方法が株等の一日一
日の株価等についての動向を予想するために用いられる
場合には、かかる関数解析方法を用いて、過去の種々の
期間に亘って、株価等の曲線の過去の動向について、ま
たそれと関係の深い商品の価格について調べることもで
きる。
日の株価等についての動向を予想するために用いられる
場合には、かかる関数解析方法を用いて、過去の種々の
期間に亘って、株価等の曲線の過去の動向について、ま
たそれと関係の深い商品の価格について調べることもで
きる。
【０００９】次に、本発明による実施例について、添付
図面を参照して、本発明による実施例について説明する
ことにする。図１は、本発明による関数解析方法におい
て、変動値および一連の動的移動平均がどのようにして
得られるかを説明するグラフであり、図２は、１９７５
年から１９８３年までの間にドイツマルクに対する米国
ドルの値を示すグラフであって、本発明に従って得られ
た５つの動的移動平均および３つの包囲帯が共に表され
ているグラフであり、図３Ａおよび図３Ｂは、図３Ａに
示された曲線でもって予想が立てられた後に市場が実際
にどのように変化したかを示すグラフであり、図４は、
工業的プロセスに適用可能な冷却システムであって、コ
ンピュータでもって制御される冷却システムを示すブロ
ック図である。
図面を参照して、本発明による実施例について説明する
ことにする。図１は、本発明による関数解析方法におい
て、変動値および一連の動的移動平均がどのようにして
得られるかを説明するグラフであり、図２は、１９７５
年から１９８３年までの間にドイツマルクに対する米国
ドルの値を示すグラフであって、本発明に従って得られ
た５つの動的移動平均および３つの包囲帯が共に表され
ているグラフであり、図３Ａおよび図３Ｂは、図３Ａに
示された曲線でもって予想が立てられた後に市場が実際
にどのように変化したかを示すグラフであり、図４は、
工業的プロセスに適用可能な冷却システムであって、コ
ンピュータでもって制御される冷却システムを示すブロ
ック図である。
【００１０】図１は、本発明による関数解析方法におい
て、変動値および一連の動的移動平均がどのようにして
得られるかを説明するグラフであり、第２図は、１９７
５年から１９８３年までの間にドイツマルクに対する米
国ドルの値を示すグラフであって、本発明に従って得ら
れた５つの動的移動平均および３つの包囲帯が共に表さ
れているグラフであり、図３Ａおよび図３Ｂは、図３Ａ
に示された曲線でもって予想が立てられた後に市場が実
際にどのように変化したかを示すグラフであり、図４
は、工業的プロセスに適用可能な冷却システムであっ
て、コンピュータでもって制御される冷却システムを示
すブロック図である。
て、変動値および一連の動的移動平均がどのようにして
得られるかを説明するグラフであり、第２図は、１９７
５年から１９８３年までの間にドイツマルクに対する米
国ドルの値を示すグラフであって、本発明に従って得ら
れた５つの動的移動平均および３つの包囲帯が共に表さ
れているグラフであり、図３Ａおよび図３Ｂは、図３Ａ
に示された曲線でもって予想が立てられた後に市場が実
際にどのように変化したかを示すグラフであり、図４
は、工業的プロセスに適用可能な冷却システムであっ
て、コンピュータでもって制御される冷却システムを示
すブロック図である。
【００１１】先ず、図１を参照すると、そこには曲線が
参照符号１０でもって示されており、この曲線は時間基
軸に対して大きさが縦軸にプロットされたものである。
点１２は横軸に沿う２３３個までのプロットの平均値を
示す。このような情報から、曲線１０についての移動平
均を求めることが可能であり、この移動平均は滑らかな
曲線１４によって示される。このような移動平均曲線上
の任意の各点については、曲線１４上の該当する任意の
点以前の曲線１０上の２３３個までのプロットだけを用
いて計算される。曲線１４の値の増加量については、最
初の計算点１２の以後での曲線１０の値の大きさの大巾
な増加量に比べて低い。同一時点（横軸の同一の値）で
の任意の２つの点における値の差１６が変動値（ｏｓｃ
ｉｌｌａｔｏｒ）となる。同一数のプロットを含む期間
に亘る変動値の平均（図示されない）を用いて、変動値
の移動平均を上述の移動平均に加えることにより、第１
の動的移動平均（ｄｙｎａｍｉｃ ｍｏｖｉｎｇａｖｅ
ｒａｇｅ）２０が得られる。また、上述のプロット数に
関連したプロット数すなわちプロット数２３３をフィボ
ナッチ（Ｆｉｂｏｎａｃｃｉ）のファクター（１．６１
８）及びその羃倍数でもって除したプロット数（すなわ
ち、１４４、８９、５５等のプロット数）を持つ一層短
い期間に亘る変動値の移動平均を用いて、さらに別の一
連の動的移動平均２２、２４および２６が上述の場合と
同様に得られる。移動平均あるいは任意の動的移動平均
からのパラメータの最大偏差値３０を用いて、解析され
るべきパラメータの全範囲に亘って、上方帯域および下
方帯域を持つ第１の包囲帯（ｅｎｖｅｌｏｐｅ）が描か
れる。
参照符号１０でもって示されており、この曲線は時間基
軸に対して大きさが縦軸にプロットされたものである。
点１２は横軸に沿う２３３個までのプロットの平均値を
示す。このような情報から、曲線１０についての移動平
均を求めることが可能であり、この移動平均は滑らかな
曲線１４によって示される。このような移動平均曲線上
の任意の各点については、曲線１４上の該当する任意の
点以前の曲線１０上の２３３個までのプロットだけを用
いて計算される。曲線１４の値の増加量については、最
初の計算点１２の以後での曲線１０の値の大きさの大巾
な増加量に比べて低い。同一時点（横軸の同一の値）で
の任意の２つの点における値の差１６が変動値（ｏｓｃ
ｉｌｌａｔｏｒ）となる。同一数のプロットを含む期間
に亘る変動値の平均（図示されない）を用いて、変動値
の移動平均を上述の移動平均に加えることにより、第１
の動的移動平均（ｄｙｎａｍｉｃ ｍｏｖｉｎｇａｖｅ
ｒａｇｅ）２０が得られる。また、上述のプロット数に
関連したプロット数すなわちプロット数２３３をフィボ
ナッチ（Ｆｉｂｏｎａｃｃｉ）のファクター（１．６１
８）及びその羃倍数でもって除したプロット数（すなわ
ち、１４４、８９、５５等のプロット数）を持つ一層短
い期間に亘る変動値の移動平均を用いて、さらに別の一
連の動的移動平均２２、２４および２６が上述の場合と
同様に得られる。移動平均あるいは任意の動的移動平均
からのパラメータの最大偏差値３０を用いて、解析され
るべきパラメータの全範囲に亘って、上方帯域および下
方帯域を持つ第１の包囲帯（ｅｎｖｅｌｏｐｅ）が描か
れる。
【００１２】図２を参照すると、そこには、特定の具体
例として、米国ドルの値が１９７５年から１９８３年ま
でにドイツマルクに対してどのように変動したかが示さ
れている。上述したような計算が行なわれ、図２には、
移動平均１４、一連の５つの動的移動平均２０、２２、
２４、２６および２８ならびに実際値１０の曲線が図示
されている。
例として、米国ドルの値が１９７５年から１９８３年ま
でにドイツマルクに対してどのように変動したかが示さ
れている。上述したような計算が行なわれ、図２には、
移動平均１４、一連の５つの動的移動平均２０、２２、
２４、２６および２８ならびに実際値１０の曲線が図示
されている。
【００１３】第１の包囲帯の上方帯域および下方帯域の
それぞれは曲線３２および３４として示されている。上
方帯域３２は、横軸の各点に沿って、移動平均１４ある
いは動的移動平均２２、２４、２６および２８いずれか
によって示される最低値と最大偏差値との和として得ら
れる。下方帯域３４は、横軸の各点に沿って、移動平均
１４あるいは動的移動平均２０、２２、２４、２６およ
び２８のいずれかによって示される最高値から最大偏差
値を減じたものとして得られる。なお、図２のグラフに
示された種々の曲線は、本発明の説明のために、それら
の傾向を近似的に表すべく描かれたものにすぎず、それ
故それぞれの曲線によって示される大きさについては正
確ではない。そして、このことは、他の図面に示された
グラフについても言えることである。
それぞれは曲線３２および３４として示されている。上
方帯域３２は、横軸の各点に沿って、移動平均１４ある
いは動的移動平均２２、２４、２６および２８いずれか
によって示される最低値と最大偏差値との和として得ら
れる。下方帯域３４は、横軸の各点に沿って、移動平均
１４あるいは動的移動平均２０、２２、２４、２６およ
び２８のいずれかによって示される最高値から最大偏差
値を減じたものとして得られる。なお、図２のグラフに
示された種々の曲線は、本発明の説明のために、それら
の傾向を近似的に表すべく描かれたものにすぎず、それ
故それぞれの曲線によって示される大きさについては正
確ではない。そして、このことは、他の図面に示された
グラフについても言えることである。
【００１４】さらに、別の２つの内側包囲帯が描かれ、
これら内側包囲帯はそれぞれ上方帯域３５および３６な
らびに下方帯域３７および３８を持つ。かかる２つの内
側包囲帯は、最大偏差値に関連した値すなわち最大偏差
値にフィボナッチ比（すなわち、１．６１８あるいは
０．６１８）を繰り返し乗じた値を用いて、包囲帯を求
めるための上述のプロセスを繰り返すことにより描かれ
る。
これら内側包囲帯はそれぞれ上方帯域３５および３６な
らびに下方帯域３７および３８を持つ。かかる２つの内
側包囲帯は、最大偏差値に関連した値すなわち最大偏差
値にフィボナッチ比（すなわち、１．６１８あるいは
０．６１８）を繰り返し乗じた値を用いて、包囲帯を求
めるための上述のプロセスを繰り返すことにより描かれ
る。
【００１５】以上の例では、２つの内側包囲帯が描かれ
るようにされているけれども、必要に応じて、２つ以上
の内側包囲帯を描くこともできるし、また複数の外側包
囲帯を描くこともできる。
るようにされているけれども、必要に応じて、２つ以上
の内側包囲帯を描くこともできるし、また複数の外側包
囲帯を描くこともできる。
【００１６】次いで、移動平均について種々の期間を用
いて、上述したプロセス段階のすべてが順次繰り返され
る。この場合、かかる期間（プロットの数すなわち時間
の長さ）のそれぞれはフィボナッチ比およびその羃倍数
でもって上述の最初の期間に関係させられる。
いて、上述したプロセス段階のすべてが順次繰り返され
る。この場合、かかる期間（プロットの数すなわち時間
の長さ）のそれぞれはフィボナッチ比およびその羃倍数
でもって上述の最初の期間に関係させられる。
【００１７】移動平均の種々の期間に亘る一連の包囲帯
が得られると、ユーザは、元のパラメータ、移動平均、
動的移動平均、移動平均についての最初の期間に対する
一連の上方および下方包囲帯をコンピュータシステムの
ビデオ表示ユニットに表示することができることにな
る。なお、このような表示操作はコンピュータに組合わ
されたキィーボードの適当なキィーを押すことにより行
なわれる。ユーザがそのような表示内容について検討し
た後、ユーザはキィーを系統的に押すことにより上述の
プロセスを繰り返すことができ、これにより移動平均に
ついての種々の期間がビデオ表示ユニットに表示させら
れることになる。この場合、かかる種々の期間は最初に
表示された期間とフィボナッチのファクターおよびその
ファクターの羃倍数でもって関係させられる。
が得られると、ユーザは、元のパラメータ、移動平均、
動的移動平均、移動平均についての最初の期間に対する
一連の上方および下方包囲帯をコンピュータシステムの
ビデオ表示ユニットに表示することができることにな
る。なお、このような表示操作はコンピュータに組合わ
されたキィーボードの適当なキィーを押すことにより行
なわれる。ユーザがそのような表示内容について検討し
た後、ユーザはキィーを系統的に押すことにより上述の
プロセスを繰り返すことができ、これにより移動平均に
ついての種々の期間がビデオ表示ユニットに表示させら
れることになる。この場合、かかる種々の期間は最初に
表示された期間とフィボナッチのファクターおよびその
ファクターの羃倍数でもって関係させられる。
【００１８】次いで、表示されたすべての情報を注意深
く検討することにより、ユーザはパラメータの将来の動
向について予想することができる。表示された移動平
均、動的移動平均および包囲帯を適用し得る予想可能な
期間に亘って、かかる予想がきわめて高い精度でもって
なし得ることが経験により明らかにされた。
く検討することにより、ユーザはパラメータの将来の動
向について予想することができる。表示された移動平
均、動的移動平均および包囲帯を適用し得る予想可能な
期間に亘って、かかる予想がきわめて高い精度でもって
なし得ることが経験により明らかにされた。
【００１９】別の態様として、上述の段階で得られしか
も表示されたすべての情報を用いてユーザが評価を行な
う代わりに、パラメータの動向についての予想計算をコ
ンピュータに行なわせるようにしてもよい。この場合、
ユーザは、キィーボードの適当なキィーを押して、コン
ピュータに任意の所望の期間に亘ってパラメータの将来
の動向についての必要な予想計算を行なわせることがで
きるとともに、そのようなパラメータの動向をその他の
曲線例えば移動平均、動的移動平均および包囲帯と一緒
にビデオ表示ユニットに表示させることもできる。後で
説明するように、コンピュータは情況を評価して適当な
判断を為すようにプログラム化することができる。この
場合、かかる判断はパラメータの将来の動向が上向く
か、下向くか、あるいは安定するかというような態様で
ビデオ表示ユニットのスクリーン上に目で見れるように
表示される。また、コンピュータは、パラメータの将来
の動向が上向くか、あるいは下向くかという点につい
て、所望の期間に亘る大きさの変化の概算を為すように
もプログラム化することもできる。
も表示されたすべての情報を用いてユーザが評価を行な
う代わりに、パラメータの動向についての予想計算をコ
ンピュータに行なわせるようにしてもよい。この場合、
ユーザは、キィーボードの適当なキィーを押して、コン
ピュータに任意の所望の期間に亘ってパラメータの将来
の動向についての必要な予想計算を行なわせることがで
きるとともに、そのようなパラメータの動向をその他の
曲線例えば移動平均、動的移動平均および包囲帯と一緒
にビデオ表示ユニットに表示させることもできる。後で
説明するように、コンピュータは情況を評価して適当な
判断を為すようにプログラム化することができる。この
場合、かかる判断はパラメータの将来の動向が上向く
か、下向くか、あるいは安定するかというような態様で
ビデオ表示ユニットのスクリーン上に目で見れるように
表示される。また、コンピュータは、パラメータの将来
の動向が上向くか、あるいは下向くかという点につい
て、所望の期間に亘る大きさの変化の概算を為すように
もプログラム化することもできる。
【００２０】以上の記載から明らかなように、本発明を
金融方面に適用した場合には、ユーザは、彼自身の経験
に照らして、あるいはコンピュータの助けを借りて、
株、債券、商品および通貨等のうちの任意のものの動向
あるいはそれらのうちの特定の銘柄のものの動向につい
てきわめて高い精度でもって予想することができる。こ
のようにして、かかるシステムのユーザは、彼の顧客が
上述の持ち株等を売るべきか、あるいは買うべきか判断
する際に彼の顧客に助言を与えることができる。
金融方面に適用した場合には、ユーザは、彼自身の経験
に照らして、あるいはコンピュータの助けを借りて、
株、債券、商品および通貨等のうちの任意のものの動向
あるいはそれらのうちの特定の銘柄のものの動向につい
てきわめて高い精度でもって予想することができる。こ
のようにして、かかるシステムのユーザは、彼の顧客が
上述の持ち株等を売るべきか、あるいは買うべきか判断
する際に彼の顧客に助言を与えることができる。
【００２１】図３Ａ及び図３Ｂに示した例を参照して、
金融方面への本発明の適用についてさらに詳細に説明す
ることにする。先ず、図３Ａを参照すると、そこには、
持ち株等の価格を時間基軸に対してプロットしたグラフ
が図示されており、このグラフには、曲線１０（第１図
のパラメータ）、移動平均１４、６つの動的移動平均２
０、２２、２４、２６および２８、ならびに二対の上方
および下方包囲帯３２、３４および３６、３８が表され
ている。移動平均１４についての変化を見てみると、長
期間に亘る変化については、下向きから上向きに変わっ
ていることが分かる。曲線１０でもって示される価格は
外側の上方包囲帯３２まで持ち直しており、また動的移
動平均のすべては線５０で示した時点で良好に広がって
いる。
金融方面への本発明の適用についてさらに詳細に説明す
ることにする。先ず、図３Ａを参照すると、そこには、
持ち株等の価格を時間基軸に対してプロットしたグラフ
が図示されており、このグラフには、曲線１０（第１図
のパラメータ）、移動平均１４、６つの動的移動平均２
０、２２、２４、２６および２８、ならびに二対の上方
および下方包囲帯３２、３４および３６、３８が表され
ている。移動平均１４についての変化を見てみると、長
期間に亘る変化については、下向きから上向きに変わっ
ていることが分かる。曲線１０でもって示される価格は
外側の上方包囲帯３２まで持ち直しており、また動的移
動平均のすべては線５０で示した時点で良好に広がって
いる。
【００２２】また、外側の上方包囲帯３２まで跳ね上が
った曲線１０でもって示される価格が短い期間について
得られた２つの動的移動平均２９および２８を突き抜け
ていることが分かる。もし持ち株等がグラフの始めすな
わち曲線１０でもって示される価格が移動平均１４以下
のときに買われたものであるならば、かかる時点で持ち
株等を売って短期間で適当な利益を得ることができる。
図３Ｂには、種々の曲線が線５０以後に実際にどのよう
に変化したかが示されている。図３Ｂからは、価格が動
的移動平均２９を２回に亘って突き抜けているけれど
も、その後価格が急激に落ち込んで、移動平均１４に急
速に接近していることが分かる。換言すれば、売りに対
して好機であることが分かる。
った曲線１０でもって示される価格が短い期間について
得られた２つの動的移動平均２９および２８を突き抜け
ていることが分かる。もし持ち株等がグラフの始めすな
わち曲線１０でもって示される価格が移動平均１４以下
のときに買われたものであるならば、かかる時点で持ち
株等を売って短期間で適当な利益を得ることができる。
図３Ｂには、種々の曲線が線５０以後に実際にどのよう
に変化したかが示されている。図３Ｂからは、価格が動
的移動平均２９を２回に亘って突き抜けているけれど
も、その後価格が急激に落ち込んで、移動平均１４に急
速に接近していることが分かる。換言すれば、売りに対
して好機であることが分かる。
【００２３】十分な経験を積めば、持ち株等の価格が上
がるか、あるいは下がると思われるときに、フィボナッ
チ比およびその羃倍数を用いて種々の期間についての移
動平均を求めることにより、迅速な予想を立てることが
容易となり、また売りか買いかについての評価を為すこ
とも容易となる。種々の曲線についての必要なすべての
情報はコンピュータのメモリに記憶させておくことがで
きるので、コンピュータ自体が情況について適切な評価
を為し得るとともに、持ち株等の価格について予想され
る変化すなわち上向くか、あるいは下向くかという変化
またその上向および下向きがどの程度であるかという変
化を可視表示装置を通して示すこともできる。かくし
て、ユーザはコンピュータのプリント・アウト機能の助
けを借りて持ち株等の特定のものについて買いか売りか
という判断を迅速に為すことができる。
がるか、あるいは下がると思われるときに、フィボナッ
チ比およびその羃倍数を用いて種々の期間についての移
動平均を求めることにより、迅速な予想を立てることが
容易となり、また売りか買いかについての評価を為すこ
とも容易となる。種々の曲線についての必要なすべての
情報はコンピュータのメモリに記憶させておくことがで
きるので、コンピュータ自体が情況について適切な評価
を為し得るとともに、持ち株等の価格について予想され
る変化すなわち上向くか、あるいは下向くかという変化
またその上向および下向きがどの程度であるかという変
化を可視表示装置を通して示すこともできる。かくし
て、ユーザはコンピュータのプリント・アウト機能の助
けを借りて持ち株等の特定のものについて買いか売りか
という判断を迅速に為すことができる。
【００２４】本発明を産業方面に適用する場合について
述べると、特定のパラメータの値例えば液体冷却剤の温
度を製造工程あるいは連続製造工程の全体に亘って連続
的にモニタすることがある。この場合、ユーザは、先に
述べたようなプロセスを用いて、液体冷却剤の温度が所
定の臨界温度を越えようとする際にそれを前もって予想
することができとともに、そのような事態に至らないよ
うに適切な処置を為すこともできる。なお、かかる事態
が生じた場合には、人員に損害および／または損傷を与
えるような危険な情況あるいは爆発状態を引き起こし得
ることが想定される。したがって、産業界のあらゆる分
野に亘って、またその他の多くの分野例えば患者の血圧
を連続的にモニタするような医療分野においても、本発
明による関数解析方法を利用し得る機会は多々ある。
述べると、特定のパラメータの値例えば液体冷却剤の温
度を製造工程あるいは連続製造工程の全体に亘って連続
的にモニタすることがある。この場合、ユーザは、先に
述べたようなプロセスを用いて、液体冷却剤の温度が所
定の臨界温度を越えようとする際にそれを前もって予想
することができとともに、そのような事態に至らないよ
うに適切な処置を為すこともできる。なお、かかる事態
が生じた場合には、人員に損害および／または損傷を与
えるような危険な情況あるいは爆発状態を引き起こし得
ることが想定される。したがって、産業界のあらゆる分
野に亘って、またその他の多くの分野例えば患者の血圧
を連続的にモニタするような医療分野においても、本発
明による関数解析方法を利用し得る機会は多々ある。
【００２５】次に、図４を参照して、本発明による関数
解析方法を一般的に産業界に適用する場合について詳細
に説明する。図４を参照すると、そこには、工業的プロ
セスにおいて液体冷却剤の温度の動向についての周期的
要素を系統的にシュミレートして表示し得るようになっ
たシステムの基本的なレイアウトがブロック図として示
されている。
解析方法を一般的に産業界に適用する場合について詳細
に説明する。図４を参照すると、そこには、工業的プロ
セスにおいて液体冷却剤の温度の動向についての周期的
要素を系統的にシュミレートして表示し得るようになっ
たシステムの基本的なレイアウトがブロック図として示
されている。
【００２６】このような産業界への適用例において、液
体冷却剤の温度は当然モニタされ、これにより該温度が
所定温度以上あるいは所定温度以下とならないようにさ
れ、その結果欠陥の無い製品が製造プロセスから得られ
ることになる。液体冷却剤はリザーバ１００からチャン
バ１０２にポンプ１０４でもってポンプ送りされる。な
お、チャンバ１０２には製品が収容されており、またポ
ンプ１０４のポンプ送り速度は可変となっている。コン
ピュータ１０６には、チャンバ１０２から流出した液体
冷却剤の温度値信号がセンサ１０８からＡ／Ｄ変換器１
１０を介して送られる。なお、Ａ／Ｄ変換器１１０で
は、該温度値のアナログ信号がデジタル信号に変換され
る。コンピュータ１０６には制御ユニット１１２が双方
向に連絡される。キィーボードを持つ手動操作ユニット
１１４によって、制御ユニット１１２には情報が与えら
れ、これによりコンピュータ１０６が制御される。
体冷却剤の温度は当然モニタされ、これにより該温度が
所定温度以上あるいは所定温度以下とならないようにさ
れ、その結果欠陥の無い製品が製造プロセスから得られ
ることになる。液体冷却剤はリザーバ１００からチャン
バ１０２にポンプ１０４でもってポンプ送りされる。な
お、チャンバ１０２には製品が収容されており、またポ
ンプ１０４のポンプ送り速度は可変となっている。コン
ピュータ１０６には、チャンバ１０２から流出した液体
冷却剤の温度値信号がセンサ１０８からＡ／Ｄ変換器１
１０を介して送られる。なお、Ａ／Ｄ変換器１１０で
は、該温度値のアナログ信号がデジタル信号に変換され
る。コンピュータ１０６には制御ユニット１１２が双方
向に連絡される。キィーボードを持つ手動操作ユニット
１１４によって、制御ユニット１１２には情報が与えら
れ、これによりコンピュータ１０６が制御される。
【００２７】また、システムにはビデオ表示ユニット
（Ｖ．Ｄ．Ｕ）１１６も設けられ、このビデオ表示ユニ
ットには液体冷却剤の温度、移動平均、動的移動平均、
ならびに液体冷却剤の温度に関連した対の種々の包囲帯
が表示されるようになっている。さらに、警報ユニット
１１８を設けてもよく、この警報ユニットは、液体冷却
剤の温度についての予想値が近い将来において上限値を
越えるか、あるいは下限値を下回るというような場合に
それを可視的および／または音響的に警告するようにな
っている。
（Ｖ．Ｄ．Ｕ）１１６も設けられ、このビデオ表示ユニ
ットには液体冷却剤の温度、移動平均、動的移動平均、
ならびに液体冷却剤の温度に関連した対の種々の包囲帯
が表示されるようになっている。さらに、警報ユニット
１１８を設けてもよく、この警報ユニットは、液体冷却
剤の温度についての予想値が近い将来において上限値を
越えるか、あるいは下限値を下回るというような場合に
それを可視的および／または音響的に警告するようにな
っている。
【００２８】液体冷却剤の流量はポンプ１０４によって
制御され、該ポンプ１０４の原動機の速度はコンピュー
タ１０６によってＤ／Ａ変換器１２０を介して制御され
る。システムの操作担当者の面前には、キィーボードを
持つ手動操作ユニット１１４と共にビデオ表示ユニット
１１６が置かれる。したがって、操作担当者は液体冷却
剤の温度の動向についての周期的要素を連続的にモニタ
することができるとともに、それをビデオ表示ユニット
に表示することもできる。もし操作担当者が手動操作を
行なう場合には、制御ユニット１１２に情報を入力し
て、コンピュータ１０６により、Ｄ／Ａ変換器１２０を
介してポンプ１０４を制御することができる。かくし
て、液体冷却剤の温度の将来の動向についての予想が該
温度を上述の温度限界値のいずれか一方に至らせるとい
うような場合には、液体冷却剤の流量の増減が行なわれ
ることになる。
制御され、該ポンプ１０４の原動機の速度はコンピュー
タ１０６によってＤ／Ａ変換器１２０を介して制御され
る。システムの操作担当者の面前には、キィーボードを
持つ手動操作ユニット１１４と共にビデオ表示ユニット
１１６が置かれる。したがって、操作担当者は液体冷却
剤の温度の動向についての周期的要素を連続的にモニタ
することができるとともに、それをビデオ表示ユニット
に表示することもできる。もし操作担当者が手動操作を
行なう場合には、制御ユニット１１２に情報を入力し
て、コンピュータ１０６により、Ｄ／Ａ変換器１２０を
介してポンプ１０４を制御することができる。かくし
て、液体冷却剤の温度の将来の動向についての予想が該
温度を上述の温度限界値のいずれか一方に至らせるとい
うような場合には、液体冷却剤の流量の増減が行なわれ
ることになる。
【００２９】一方、操作担当者がかかる制御をコンピュ
ータに行なわせるように決めた場合には、手動操作ユニ
ット１１４のキィーボード上の手動制御／自動制御ボタ
ンを操作することになる。このとき上述の制御はコンピ
ュータ１０６に一任される。この場合、コンピュータ１
０６では、移動平均、動的移動平均および対の包囲帯
（これらはフィボナッチ比およびその羃倍数から得られ
る種々の期間について求められる）の判断について該コ
ンピュータのメモリに記憶されている適当な情報を用い
て該コンピュータによって為された予想に従って、ポン
プ１０４による液体冷却剤の流量制御が行なわれる。
ータに行なわせるように決めた場合には、手動操作ユニ
ット１１４のキィーボード上の手動制御／自動制御ボタ
ンを操作することになる。このとき上述の制御はコンピ
ュータ１０６に一任される。この場合、コンピュータ１
０６では、移動平均、動的移動平均および対の包囲帯
（これらはフィボナッチ比およびその羃倍数から得られ
る種々の期間について求められる）の判断について該コ
ンピュータのメモリに記憶されている適当な情報を用い
て該コンピュータによって為された予想に従って、ポン
プ１０４による液体冷却剤の流量制御が行なわれる。
【図１】本発明による関数解析方法において、変動値お
よび一連の動的移動平均がどのようにして得られるかを
説明するグラフである。
よび一連の動的移動平均がどのようにして得られるかを
説明するグラフである。
【図２】１９７５年から１９８３年までの間にドイツマ
ルクに対する米国ドルの値を示すグラフであって、本発
明に従って得られた５つの動的移動平均および３つの包
囲帯が共に表されているグラフである。
ルクに対する米国ドルの値を示すグラフであって、本発
明に従って得られた５つの動的移動平均および３つの包
囲帯が共に表されているグラフである。
【図３】３Ａおよび３Ｂは、３Ａに示された曲線でもっ
て予想が立てられた後に市場が実際にどのように変化し
たかを示すグラフである。
て予想が立てられた後に市場が実際にどのように変化し
たかを示すグラフである。
【図４】工業的プロセスに適用可能な冷却システムであ
って、コンピュータでもって制御される冷却システムを
示すブロック図である。
って、コンピュータでもって制御される冷却システムを
示すブロック図である。
１０ 曲線 １４ 移動平均 １６、３０ 変動値 ２０ 第１の動的移動平均 ２２、２４、２６、２８、２９ 動的移動平均 ３２、３５、３６ 包囲帯の上方帯域 ３４、３７、３８ 包囲帯の下方帯域 １００ リザーバ １０２ チャンバ １０４ ポンプ １０６ コンピュータ １０８ センサ １１０ Ａ／Ｄ変換器 １１２ 制御ユニット １１４ 手動操作ユニット １１６ ビデオ表示ユニット １１８ 警報ユニット １２０ Ｄ／Ａ変換器
Claims (7)
- 【請求項１】 ２つのパラメータの互いに関連する曲線
について、将来の動向を予測するために、ディジタルコ
ンピュータによって、該曲線の動向についての要素を系
統的にシュミレートして、予測するための曲線を表示し
た画面をディスプレイに形成する方法であって、 （ａ） 一組の前記パラメーターの値からなる初期デー
タを、前記２つのパラメータを夫々座標軸とする前記デ
ィジタルコンピュータの座標系に入力し、この複数組み
で前記座標系に表現される曲線をディスプレイ装置に形
成する段階と、 （ｂ） 一方のパラメータの夫々の特定の区間にわたっ
て前記曲線の他方のパラメータの移動平均を求めて、他
方のパラメータの移動平均の曲線を形成する段階と、 （ｃ） 前記曲線の実際値と前記移動平均との差を該デ
ィジタルコンピュータで計算して変動値を求める段階
と、 （ｄ） 前記一方のパラメーターの前記各特定の区間に
わたって、前記変動値の平均を求める段階と、 （ｅ） 前記変動値の平均を計算し、前記移動平均に加
えて、第１の動的平均曲線を作成する段階と、 （ｆ） 前記特定の区間を所定の比率で短縮した複数の
区間にわたって前記変動値の平均を求める計算を繰り返
し、一連の動的移動平均曲線を作成する段階と、 （ｇ） 前記移動平均曲線の移動平均と、それに対応す
る前記動的移動平均曲線の動的移動平均の全てとから、
前記曲線の最大偏差を求める段階と、 （ｈ） 前記最大偏差を用いて、包囲帯を求める段階と
を備え、前記包囲帯の上方帯域は、前記最大偏差と、前
記移動平均曲線の移動平均又はそれに対応する前記動的
移動平均曲線の前記動的移動平均により表される最低値
との和であり、前記包囲帯の下方帯域は、前記最大偏差
と、前記移動平均曲線の移動平均又はそれに対応する前
記動的移動平均曲線の動的移動平均により表される最高
値との差であり、 （ｉ） 前記所定の比率及びその倍数でもつて前記最大
偏差に関係した値を用いて、前記段階（ｇ）における包
囲帯の形成を繰り返すことにより、複数の内側包囲帯及
び／又は外側包囲帯の曲線を作製する段階と、 （ｊ） 前記移動平均曲線の複数の区間を用いて上述の
全ての段階を繰り返して行い、前記各区間が所定の比率
又はその倍数でもって前記特定の区間に関係している段
階と、 （ｋ） 移動平均と、それに対応する動的移動平均と、
包囲帯とを含む各組の線を表示する段階と （ｌ） 前記所定の比率及びその倍数にしたがって前記
段階（ｊ）を系統的に繰り返す段階と、 （ｍ） 前記曲線の将来の動向についてのの予想をなす
べく前記段階によって得られた情報を評価し、その評価
された情報に基づいて前記パラメータに関する事項につ
いての行動或いは制御をなす段階とを包含することを特
徴とする、ディジタルコンピュータにより予測するため
の曲線を表示した画面をディスプレイに形成する方法。 - 【請求項２】 前記所定の比率がフィボナッチ比（１．
６１８）であり、その倍数が幕倍数であることを特徴と
する請求項２に記載のディジタルコンピュータにより予
測するための曲線を表示した画面をディスプレイに形成
する方法。 - 【請求項３】 前記複数の組みの曲線についての計算及
び表示を行うために、またフィボナッチ比及びその幕倍
数に従って前記表示段階を系統的に繰り返すために、コ
ンピュータシステムが用いられることを特徴とする請求
項２に記載のディジタルコンピュータにより予測するた
めの曲線を表示した画面をディスプレイに形成する方
法。 - 【請求項４】 前記方法の段階の全てをなすようにされ
た前記コンピュータシステムによって、前記曲線の将来
の動向についての評価が行われるとともに、該評価が適
当な形式でもってプリントアウトされるようになってい
ることを特徴とする請求項３に記載のディジタルコンピ
ュータにより予測するための曲線を表示した画面をディ
スプレイに形成する方法。 - 【請求項５】 前記曲線は工業的プロセスにおいて制御
されたパラメータを表しており、該パラメータは該工業
的プロセスの実施に際して所定の値以上又は以下になら
ないようにされ、前記曲線の将来動向の予想は前記パラ
メータが前記所定の値以上又は以下になるおそれがある
ときに信号を出力することによりなされるものであるこ
とを特徴とする請求項１乃至４の何れか一項に記載のデ
ィジタルコンピュータにより予測するための曲線を表示
した画面をディスプレイに形成する方法。 - 【請求項６】 或るパラメータが所定の値以上あるいは
所定の値以下とならないようにされなければならない工
業的プロセスに適用されるようになった請求項５に記載
の将来の動向をディジタルコンピュータにより予測する
ための曲線を表示した画面をディスプレイに形成する方
法を行うコンピュータシステムが、 （ａ）前記パラメータのアナログ値をモニタするための
手段と、 （ｂ）前記アナログ値をデジタル値に変換するための手
段と、 （ｃ）前記デジタル値をコンピュータに入力するための
手段と、 （ｄ）前記パラメータのアナログ値の動向についての周
期的な要素を系統的にシュミレートして表示する前記関
数解析方法を為すべく前記コンピュータをプログラム化
するための手段と、 （ｅ）前記パラメータの値が前記所定の値以上あるいは
前記所定の値以下となり得るということを指示する信号
がコンピュータ装置によって出力された際に前記アナロ
グ値についての調節を行なうための手段とを具備するこ
とを特徴とするコンピュータシステム。 - 【請求項７】 前記システムが、可視表示ユニット、制
御ユニットおよびキィーボードを具備し、これにより該
システムのユーザが前記ビデオ表示ユニットのスクリー
ン上に表示された種々の組の線を検討して前記パラメー
タについての調節を行なうべく制御信号を入力するよう
になっているか、あるいはかかる調節をコンピュータで
もって自動的に為し得るようにされていることを特徴と
する特許請求の範囲第５項に記載のコンピュータシステ
ム。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| GB848418504A GB8418504D0 (en) | 1984-07-20 | 1984-07-20 | Functional analysis |
| GB8418504 | 1984-07-20 |
Related Parent Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP16103185A Division JP2562290B2 (ja) | 1984-07-20 | 1985-07-20 | 物理的プロセスをコンピュ−タにより制御する方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08335213A true JPH08335213A (ja) | 1996-12-17 |
Family
ID=10564170
Family Applications (2)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP16103185A Expired - Lifetime JP2562290B2 (ja) | 1984-07-20 | 1985-07-20 | 物理的プロセスをコンピュ−タにより制御する方法 |
| JP8101783A Pending JPH08335213A (ja) | 1984-07-20 | 1996-03-21 | 将来の動向を予測する曲線を表示した画面の形成方法及び該方法を行うコンピューターシステム |
Family Applications Before (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP16103185A Expired - Lifetime JP2562290B2 (ja) | 1984-07-20 | 1985-07-20 | 物理的プロセスをコンピュ−タにより制御する方法 |
Country Status (9)
| Country | Link |
|---|---|
| EP (1) | EP0169703B1 (ja) |
| JP (2) | JP2562290B2 (ja) |
| AT (1) | ATE57030T1 (ja) |
| AU (2) | AU581913B2 (ja) |
| CA (1) | CA1232682A (ja) |
| DE (1) | DE3579863D1 (ja) |
| GB (2) | GB8418504D0 (ja) |
| GR (1) | GR851788B (ja) |
| IE (1) | IE56773B1 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2001016819A1 (fr) * | 1999-08-27 | 2001-03-08 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Systeme d'evaluation du risque de prix d'un produit financier ou d'un derive financier de celui-ci, systeme de transaction et support enregistre |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5241461A (en) * | 1984-07-20 | 1993-08-31 | Bradford Georges J | Computerized dynamic displacement display control systems |
| CA2052600C (en) * | 1990-10-17 | 1995-09-19 | Abdi Mohtashemi | Adaptive bandwidth moving average filter |
| CN100409156C (zh) * | 2006-01-23 | 2008-08-06 | 宏达国际电子股份有限公司 | 移动判断装置 |
| RU2461874C2 (ru) * | 2010-08-02 | 2012-09-20 | Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Южно-Российский государственный университет экономики и сервиса" (ГОУ ВПО "ЮРГУЭС") | Адаптивный двумерный способ размножения оценок и устройство, его реализующее |
Citations (4)
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