Im有N对投资组合权重存储在一个numpy数组中,并且希望计算投资组合风险,这是w * E * w_T,其中w_T是权转置。我想出的方法是循环每个权重对并应用矩阵乘法。是否有一种向量化的方法,使得给定一个权重对(如果可能的话,N个权值,所有和为1),我对每一行都应用一个协方差矩阵来获得风险(即没有循环)?
我们的核查程序产生的风险投资遵循以下格式:
bindings <var-type bindings> in <antecedent-predicate> => <consequent-predicate关系断言(例如:r= R1 U R2,R= R1 X R2)被编码为对未解释的函数的prenex量化断言。上述编码结果(想必)是有效命题(EPR)一阶逻辑中的一个公式.借助Z3,我们能够断言许多风险投资的有效性(不可满足的否定性)。然而,在某些情况下,当VC是无效的(否定为SAT),Z3循环。考虑到确定<e
我需要检测包含特定字符序列的df/tibble行。df <- structure(list(text = c("@AventusSystems Wow, what a upgrade from help of investor",
"RT @AventusSystems: A recent article about our investors as shown in Forbes! t.co/n8oGwiEDpu #Aventus #GlobalAdvisors #4th