การย้าย ค่าเฉลี่ย c แหล่งที่มา

เป็นไปได้ที่จะใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใน C โดยไม่จำเป็นต้องมีหน้าต่างของตัวอย่าง Ive พบว่าฉันสามารถเพิ่มประสิทธิภาพบิตโดยการเลือกขนาดหน้าต่าง thats อำนาจของสองเพื่อให้บิตขยับแทนการหาร แต่ไม่จำเป็นต้อง บัฟเฟอร์จะดี มีวิธีแสดงผลลัพธ์เฉลี่ยเคลื่อนที่ใหม่ตามผลการค้นหาเดิมและตัวอย่างใหม่กำหนดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ตัวอย่างเช่นข้ามหน้าต่างตัวอย่าง 4 ตัวอย่าง: เพิ่มตัวอย่างใหม่ e: ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้งานได้แบบ recursively , แต่สำหรับการคำนวณที่แน่นอนของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คุณต้องจำตัวอย่างการป้อนข้อมูลที่เก่าแก่ที่สุดในผลรวม (เช่นในตัวอย่างของคุณ) สำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ N ที่คุณคำนวณ: โดยที่ yn คือสัญญาณขาออกและ xn เป็นสัญญาณขาเข้า อีคิว (1) สามารถเขียน recursively เป็นดังนั้นคุณจำเป็นต้องจำตัวอย่าง xn-N เพื่อคำนวณ (2) ที่ระบุโดย Conrad Turner คุณสามารถใช้หน้าต่างแทนยาวได้ (ไม่ จำกัด ) แทนซึ่งจะช่วยให้คุณสามารถคำนวณเอาท์พุทได้เฉพาะจากผลลัพธ์ที่ผ่านมาและอินพุทปัจจุบัน: แต่นี่ไม่ใช่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (unweighted) แต่เป็นค่าชี้แจง (อย่างน้อยที่สุดในทางทฤษฎี) คุณไม่เคยลืมอะไรเลย (น้ำหนักเพียงเล็กน้อยและเล็กลงสำหรับตัวอย่างที่ไกลในอดีต) ฉันใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยไม่มีหน่วยความจำรายการสำหรับโปรแกรมติดตาม GPS ที่ฉันเขียน ฉันเริ่มต้นด้วย 1 ตัวอย่างและหารด้วย 1 เพื่อให้ได้ค่าเฉลี่ยปัจจุบัน จากนั้นผมจะเพิ่มตัวอย่าง anothe และหารด้วย 2 เป็นค่าเฉลี่ยปัจจุบัน นี้ยังคงจนกว่าฉันจะได้รับความยาวเฉลี่ย ทุกครั้งหลังจากนั้นฉันเพิ่มในตัวอย่างใหม่ให้ได้ค่าเฉลี่ยและลบค่าเฉลี่ยดังกล่าวออกจากยอดรวม ฉันไม่ใช่นักคณิตศาสตร์ แต่ดูเหมือนจะเป็นวิธีที่ดีที่จะทำ ฉันคิดว่ามันจะเปิดท้องของคนที่แต่งตัวประหลาดคณิตศาสตร์จริง แต่ก็จะเปิดออกเป็นหนึ่งในวิธีที่ได้รับการยอมรับในการทำมัน และทำงานได้ดี เพียงแค่จำไว้ว่ายิ่งความยาวของคุณยิ่งใหญ่เท่าไรก็ยิ่งช้าลงตามสิ่งที่คุณต้องการทำ นั่นอาจไม่สำคัญตลอดเวลา แต่เมื่อไปตามดาวเทียมถ้าคุณช้าเส้นทางอาจอยู่ไกลจากตำแหน่งจริงและจะดูไม่ดี คุณอาจมีช่องว่างระหว่างจุดเริ่มต้นและจุดต่อท้าย ฉันเลือกความยาวของ 15 ปรับปรุง 6 ครั้งต่อนาทีเพื่อให้ได้อย่างราบรื่นเพียงพอและไม่ได้รับไกลจากตำแหน่งนั่งจริงกับจุดเส้นทางที่ราบรื่น ตอบ 16 พค. 16 ที่ 23:03 เริ่มต้นทั้งหมด 0, นับ 0 (ทุกครั้งที่เห็นค่าใหม่จากนั้นหนึ่งอินพุท (scanf) หนึ่งเพิ่ม totalnewValue, หนึ่งที่เพิ่มขึ้น (นับ) หนึ่งหารเฉลี่ย (totalcount) นี้จะเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มากกว่า input ทั้งหมดในการคํานวณคาเฉลี่ยโดยใชเพียง 4 อินพุทตอไปเทานั้นจะตองใช4 inputvariables อาจคัดลอก input แตละ input ไปยัง inputvariable ที่สูงกวาจากนั้นคา new moving average เปน sum ของ inputvariables 4 หารดวย 4 (right shift 2) ดีถ้าทุกปัจจัยการผลิตเป็นบวกเพื่อให้การคำนวณเฉลี่ยตอบกุมภาพันธ์ 3 15 ที่ 4:06 ที่จริงจะคำนวณค่าเฉลี่ยรวมและไม่เฉลี่ยเคลื่อนไหวตามนับได้รับผลกระทบขนาดใหญ่ของตัวอย่างการป้อนข้อมูลใหม่ ๆ กลายเป็น vanishingly ขนาดเล็ก ndash Hilmar Feb คุณรู้ว่านี่เป็นไปได้ด้วยการเพิ่มตามต่อ: แต่ฉันจริงๆต้องการหลีกเลี่ยงการใช้เพิ่มฉันมี googled และไม่พบตัวอย่างใด ๆ ที่เหมาะสมหรืออ่านได้โดยทั่วไปฉันต้องการติดตาม การเคลื่อนย้าย ค่าเฉลี่ยของกระแสข้อมูลสตรีมของจำนวนจุดลอยโดยใช้ตัวเลข 1000 รายการล่าสุดเป็นตัวอย่างข้อมูล วิธีที่ง่ายที่สุดในการทำแบบทดสอบนี้คือการใช้อาร์เรย์แบบวงกลมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายกว่าและพบว่าผลลัพธ์จากอาร์เรย์แบบวงกลมเหมาะกับความต้องการของฉันมากที่สุด ถาม 12 มิ.ย. 12 เวลา 4:38 หากความต้องการของคุณเรียบง่ายคุณอาจลองใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา ใส่เพียงแค่คุณสร้างตัวแปรสะสมและเมื่อโค้ดของคุณดูที่ตัวอย่างแต่ละโค้ดจะอัปเดตข้อมูลสะสมด้วยค่าใหม่ คุณสามารถเลือกค่า alpha คงที่ระหว่าง 0 ถึง 1 และคำนวณค่านี้: คุณเพียงแค่หาค่า alpha ที่ผลของตัวอย่างที่กำหนดจะใช้เวลาประมาณ 1000 ตัวอย่างเท่านั้น อืมฉันไม่แน่ใจว่านี่เหมาะกับคุณแล้วตอนนี้ฉันวางมันไว้ที่นี่แล้ว ปัญหาคือ 1000 เป็นหน้าต่างยาวสวยสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่อธิบายไม่แน่ใจว่ามีอัลฟาที่จะกระจายค่าเฉลี่ยมากกว่า 1000 หมายเลขล่าสุดโดยไม่ต้อง underflow ในการคำนวณจุดลอย แต่ถ้าคุณต้องการค่าเฉลี่ยที่เล็กลงเช่น 30 ตัวเลขหรือมากกว่านี่เป็นวิธีที่ง่ายและรวดเร็วในการดำเนินการ ตอบ 12 มิ.ย. 12 เวลา 4:44 1 ในโพสต์ของคุณ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่อธิบายได้จะทำให้ตัวแปรอัลฟ่าเป็นตัวแปรได้ ดังนั้นจึงช่วยให้สามารถใช้คำนวณค่าเฉลี่ยของฐานเวลา (เช่นไบต์ต่อวินาที) ถ้าเวลานับตั้งแต่การอัปเดตสะสมครั้งล่าสุดเป็นเวลามากกว่า 1 วินาทีคุณจะยอมให้ alpha เป็น 1.0 มิเช่นนั้นคุณสามารถปล่อยให้ alpha เป็น (usecs ตั้งแต่ update1000000 ครั้งล่าสุด) ndash jxh Jun 12 12 at 6:21 โดยทั่วไปฉันต้องการติดตามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของกระแสอย่างต่อเนื่องของกระแสตัวเลขจุดลอยใช้ล่าสุด 1000 หมายเลขเป็นตัวอย่างข้อมูล โปรดทราบว่าด้านล่างปรับปรุงชุดค่าผสมทั้งหมดเป็นองค์ประกอบที่เพิ่มขึ้นโดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายในการคำนวณ O (N) traversal เพื่อคำนวณผลรวม - จำเป็นสำหรับค่าเฉลี่ย - ตามความต้องการ ทั้งหมดถูกกำหนดเป็นพารามิเตอร์อื่นจาก T เพื่อสนับสนุนเช่น ใช้ยาวนานเมื่อรวม 1000 ยาว s, int สำหรับ char s หรือ double เพื่อรวม float s นี่เป็นบิตที่มีข้อบกพร่องในการที่ numsamples อาจผ่าน INTMAX - ถ้าคุณสนใจคุณสามารถใช้ unsigned long long หรือใช้สมาชิกข้อมูล bool พิเศษเพื่อบันทึกเมื่อเติมคอนเทนเนอร์เป็นครั้งแรกในขณะที่วนรอบ numsamples รอบ (ดีที่สุดแล้วเปลี่ยนชื่อบางอย่างที่ไม่เป็นอันตรายเช่น pos) ตอบ 12 มิ.ย. 12 at 5:19 สมมติว่าตัวดำเนินการ quotvoid (T sample) quot ก็คือ quotvoid operatorltlt (T sample) quot ndash o วันที่ 8 มิ.ย. 14 เวลา 11:52 น. oPhút ahhh เห็นดี จริงฉันตั้งใจจะให้โมฆะดำเนิน () (T ตัวอย่าง) แต่แน่นอนคุณสามารถใช้สิ่งที่คุณต้องการสัญกรณ์. จะแก้ไขขอบคุณ ndash โทนี่ D มิถุนายน 8 14 ที่ 14: 27 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ย Simulink รูปแบบการซื้อขายกับรหัสแหล่งที่มา C ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แรก Simulink รูปแบบการซื้อขายกับรหัสแหล่งที่มา C Last8230it อยู่ที่นี่ทั้งหมดสิ้นสมบูรณ์สิ้นสุดการแสดงภาพ (สร้างขึ้นภายใน Matlab8217s Simulink และ Stateflow) ของการซื้อขายของคุณ ความคิดที่จะ C ในระบบปฏิบัติการใด ๆ รวมทั้ง Windows, Linux หรือแม้แต่ Mac OSX ตลอดหลายปีที่ผ่านมาในการสำรวจและค้นคว้านี่เป็นวิธีที่ดีที่สุดในการสร้างระบบการซื้อขายด้วยตนเองที่มีความเร็วสูงของคุณ นี่คือเหตุผลที่ผมมุ่งมั่นทั้งหมด 100 เรื่องในแนวทางใหม่นี้ในทางตรงกันข้ามกับวิธีการอื่น ๆ ที่มีเสียงดังและทำให้เสียสมาธิ 8216secondary8217 ฉันจะไม่ตั้งชื่อ ไม่เพียงแค่นั้นคุณสามารถใช้โมเดลภาพและรหัสเดียวกันกับฮาร์ดแวร์คำอธิบายภาษา (HDL) ให้กับผู้ผลิต FPGA ของคุณด้วย VHDL หรือ Verilog เนื่องจากฉันไม่มีความเชี่ยวชาญในด้านนี้ฉันจะปล่อยให้ผู้เชี่ยวชาญที่ฉันสามารถเข้าถึงเพื่อช่วยเมื่อจำเป็น เพียง FYI ที่ FPGA เป็นเวลาแฝงต่ำที่สุดพิเศษที่เป็นไปได้ผ่านทางฮาร์ดแวร์เฉพาะ ฉันหวังว่าวิดีโอนี้จะช่วยแสดงให้เห็นถึงความสามารถเหล่านี้ สำหรับผู้ที่สนใจไฟล์ตัวอย่างพวกเขาสามารถดาวน์โหลดได้จากสมาชิก ELITE Member ของฉัน n เราสามารถก้าวไปสู่ขั้นตอนต่อไปของการสร้างต้นแบบของกลยุทธ์ในโลกแห่งความเป็นจริงได้เช่น: โปรดจำไว้ว่าคำขอนี้ยังมีอยู่เช่นกัน: กลยุทธ์การซื้อขายในอนาคตทั้งหมดที่พัฒนาผ่าน Simulink จะได้รับการจัดหาให้กับสมาชิก Quant Elite ทุกคน ตอนนี้ฉันได้โพสต์ข้อความเตือนการค้าลงในบัญชี FACEBOOK ส่วนบุคคลและ TWITTER ของฉัน ไม่ต้องกังวลเพราะฉันโพสต์วิดีโอแมวโง่หรือสิ่งที่ฉันกินแบ่งปันนี้: เกี่ยวกับผู้เขียนสวัสดีฉันมีชื่อของฉันคือไบรอันดาวนิง ฉันเป็นส่วนหนึ่งของ บริษัท ที่เรียกว่า QuantLabs นี่คือโดยเฉพาะ บริษัท ที่มีบล็อกโปรไฟล์สูงเกี่ยวกับเทคโนโลยีการซื้อขายการเงินการลงทุน Quant ฯลฯ โพสต์สิ่งต่างๆเกี่ยวกับการสัมภาษณ์งานกับ บริษัท ขนาดใหญ่เช่น Morgan Stanley Bloomberg Citibank และ IBM นอกจากนี้ยังมีการโพสต์เคล็ดลับและเทคนิคที่ไม่เหมือนใครในการเขียนโปรแกรม Java, C หรือ C มันโพสต์เกี่ยวกับเทคนิคที่แตกต่างกันในการเรียนรู้เกี่ยวกับ Matlab และการสร้างแบบจำลองหรือกลยุทธ์ มีมากที่นี่ถ้าคุณเข้าสู่โลกการเงินเช่น quant หรือการวิเคราะห์ทางเทคนิค นอกจากนี้ยังกล่าวถึงรุ่นอนาคตของการซื้อขายและการเขียนโปรแกรมพิเศษ: C, Java, C, Matlab, quant, รุ่นกลยุทธ์การวิเคราะห์ทางเทคนิคลินุกซ์หน้าต่างพี. ฉันเป็นที่รู้จักว่าเป็นคนพิมพ์ดีดที่แย่ที่สุด อย่าโกรธเคืองเลยเพราะผมชอบที่จะปัดเป่าสิ่งต่างๆออกมาและนำสิ่งที่ฉันทำไปพิมพ์ดีด บางทีวันหนึ่งฉันจะได้รับโปรแกรมแก้ไขสำเนาเต็มเวลาเพื่อช่วยออก โปรดทราบว่าฉันชอบวิดีโอที่พวกเขาเป็นเรื่องง่ายที่จะผลิตเพื่อตรวจสอบวิดีโอจำนวนมากของฉันที่ youtubequantlabs ต้องการค้าเช่นเจ้านายเรียนรู้วิธี Algo ความลับสามารถเพิ่มชีวิตของคุณข้อมูลของคุณมีความปลอดภัย 100 กับเราและจะไม่ถูกใช้ร่วมกันค่าเฉลี่ยเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยย้ายง่าย เฉลี่ยคุณควรจะแก้ไขงานนี้ตามคำอธิบายงานโดยใช้ภาษาใด ๆ ที่คุณอาจรู้จัก คำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆของชุดตัวเลข สร้างคลาการทำงานของรัฐที่ต้องใช้ระยะเวลาและส่งกลับค่าตามปกติซึ่งใช้ตัวเลขเป็นอาร์กิวเมนต์และส่งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของอาร์กิวเมนต์เป็นค่าเฉลี่ย ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยเป็นวิธีการคำนวณจำนวนกระแสเฉลี่ยโดยเฉลี่ยเพียง 160 หมายเลข 160 P จากสตรีม 160 ซึ่ง 160 P 160 เรียกว่าช่วงเวลา สามารถใช้งานได้โดยการเรียกใช้ initialing routine กับ 160 P 160 เป็นอาร์กิวเมนต์ของมัน 160 I (P), 160 ซึ่งควรจะคืนค่าตามปกติซึ่งเมื่อเรียกกับแต่ละสมาชิกต่อเนื่องของสตรีมตัวเลขคำนวณค่าเฉลี่ยของ ), 160 P 160 ตัวสุดท้ายของพวกเขาอนุญาตให้เรียก 160 SMA () นี้ คำ 160 160 stateful ในคำอธิบายงานหมายถึงต้อง 160 SMA () 160 เพื่อจดจำข้อมูลบางอย่างระหว่างการโทรไป 160 ระยะเวลา 160 P 160 ตู้ที่สั่งอย่างน้อย 160 160 หมายเลขสุดท้ายจากแต่ละ การโทรแต่ละครั้ง Stateful 160 หมายความว่าการเรียกเลขหมาย 160 I (), 160 initializer 160 ควรจะแยกแต่ละครั้งที่ทำ 160 ไม่ 160 รัฐที่บันทึกไว้เพื่อให้สามารถใช้ข้อมูลได้สองแบบ Pseudo-code สำหรับการใช้ 160 SMA 160 คือเวอร์ชันนี้ใช้คิวถาวรเพื่อเก็บค่า p ล่าสุด แต่ละฟังก์ชันที่ส่งกลับมาจาก init-moving-average จะมีสถานะเป็นอะตอมที่เก็บค่าคิวไว้ การใช้งานนี้ใช้รายการแบบวงกลมเพื่อจัดเก็บตัวเลขภายในหน้าต่างที่จุดเริ่มต้นของตัวชี้ย้ำแต่ละอันหมายถึงเซลล์ของรายการซึ่งเก็บค่าที่เพิ่งย้ายออกจากหน้าต่างและจะแทนที่ด้วยค่าที่เพิ่มขึ้น การใช้ Closure edit ปัจจุบันนี้ sma cant เป็น nogc เนื่องจากจัดสรรการปิดลงบน heap การวิเคราะห์หนีบางอย่างสามารถลบการจัดสรรฮีปได้ การใช้การแก้ไข Struct รุ่นนี้จะหลีกเลี่ยงการจัดสรรฮีปของการปิดเพื่อเก็บข้อมูลไว้ในกรอบกองซ้อนของฟังก์ชันหลัก เอาท์พุทเดียวกัน: เพื่อหลีกเลี่ยงการประมาณจุดลอยเก็บซ้อนขึ้นและการเจริญเติบโตรหัสสามารถดำเนินการรวมเป็นงวดในอาร์เรย์แถววงกลมทั้งหมด การใช้งานนี้จะสร้างอ็อบเจ็กต์ร่วมกันสองสถานะ (ฟังก์ชัน) เป็น idiomatic ใน E เพื่อแยกข้อมูลจาก output (อ่านจากเขียน) แทนที่จะรวมไว้ในวัตถุหนึ่ง โครงสร้างนี้เหมือนกับการใช้งาน Standard DeviationE โปรแกรม Elixir ด้านล่างสร้างฟังก์ชันที่ไม่ระบุตัวตนด้วยระยะเวลาฝังตัว p ซึ่งใช้เป็นระยะเวลาของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย ฟังก์ชัน run จะอ่านข้อมูลตัวเลขและส่งผ่านไปยังฟังก์ชันที่ไม่ระบุตัวตนที่สร้างขึ้นใหม่จากนั้นตรวจสอบผลที่ได้รับจาก STDOUT ผลลัพธ์แสดงด้านล่างโดยมีค่าเฉลี่ยตามด้วยข้อมูลที่จัดกลุ่มซึ่งเป็นพื้นฐานของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แต่ละค่า Erlang มีการปิด แต่ตัวแปรไม่เปลี่ยนรูป วิธีแก้ปัญหาคือการใช้กระบวนการและข้อความง่ายๆผ่าน API ตาม ภาษาเมทริกซ์มีขั้นตอนการคํานวณค่าเฉลี่ยการร่อนสําหรับลำดับรายการที่กำหนด มีประสิทธิภาพน้อยกว่าการวนรอบในคำสั่งต่อไปนี้ แจ้งให้ฉันป้อนข้อมูลอย่างต่อเนื่อง ซึ่งจะถูกเพิ่มลงในตอนท้ายของรายการ L1 L1 สามารถพบได้โดยการกด 2ND1 และค่าเฉลี่ยจะอยู่ใน ListOPS กด ON เพื่อยุติโปรแกรม รายการที่มีค่าเฉลี่ยของอาร์กิวเมนต์ที่ให้มาโปรแกรมที่ส่งคืนค่าที่ง่ายในแต่ละคำร้อง: รายการคือรายการที่มีค่าเฉลี่ย: p คือช่วง: 5 จะแสดงรายการค่าเฉลี่ย: ตัวอย่างที่ 2: การใช้โปรแกรม movinav2 (i. , 5) - เริ่มต้นการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และกำหนดระยะเวลา 5 movinav2 (3, x): x - ข้อมูลใหม่ในรายการ (ค่า 3) และผลลัพธ์จะถูกจัดเก็บในตัวแปร x และแสดง movinav2 (4, x) : x - ข้อมูลใหม่ (ค่า 4) และผลลัพธ์ใหม่จะถูกเก็บไว้ในตัวแปร x และแสดง (43) 2 คำอธิบายของฟังก์ชัน movinavg: ตัวแปร r - เป็นผลลัพธ์ (รายการเฉลี่ย) ที่จะถูกส่งคืนตัวแปร i - เป็นตัวแปรดัชนีและชี้ไปที่จุดสิ้นสุดของรายการย่อยที่รายการถูกเฉลี่ย ตัวแปร z - ตัวแปรผู้ช่วยเหลือฟังก์ชันใช้ตัวแปร i เพื่อกำหนดว่าค่าใดของรายการจะได้รับการพิจารณาในการคำนวณค่าเฉลี่ยถัดไป เมื่อทำซ้ำทุกครั้ง i ตัวแปรจะชี้ไปที่ค่าสุดท้ายในรายการที่จะใช้ในการคำนวณโดยเฉลี่ย ดังนั้นเราจะต้องคิดออกซึ่งจะเป็นค่าแรกในรายการ มักจะต้องพิจารณาองค์ประกอบ p ดังนั้นองค์ประกอบแรกจะเป็นดัชนีที่จัดทำดัชนีโดย (i-p1) อย่างไรก็ตามในการทำซ้ำครั้งแรกที่การคำนวณมักจะเป็นค่าลบดังนั้นสมการต่อไปนี้จะหลีกเลี่ยงดัชนีเชิงลบ: max (i-p1,1) หรือการจัดสมการ max (i-p, 0) 1 แต่จำนวนขององค์ประกอบในการทำซ้ำครั้งแรกจะเล็กลงค่าที่ถูกต้องจะเป็น (ดัชนีสิ้น - เริ่มดัชนีที่ 1) หรือการจัดสมการ (i - (max (ip, 0) 1) 1) แล้ว , (i-max (ip, 0)) ตัวแปร z มีค่าร่วมกัน (max (ip), 0) ดังนั้น beginindex จะเป็น (z1) และ numberofelements จะเป็น (iz) mid (list, z1, iz) จะคืนค่ารายการที่จะรวมเป็นค่าเฉลี่ย ( .) จะรวมพวกเขา sum (.) (iz) ri จะเฉลี่ยพวกเขาและเก็บผลในสถานที่ที่เหมาะสมในรายการผลลัพธ์ fp1 สร้างโปรแกรมบางส่วนกำหนด (ในกรณีนี้) พารามิเตอร์ที่สองและสาม