接続する事になります。決まるので、メソッドは単に、今のインデックスに渡されたインデックス(0か1)を加えるだけで行先を特定できます。いずれのインデックスも値の有効範囲の事前チェックは行われません。(どの程度の影響があるかは、計測していませんので、そのままにしておきます)、ループを設定する際に同じ様な事が行われているので、実際にも余計なプロセスになります。メソッドが定義されていません。これらのメソッドの実装方法は幾通りかあるので、派生クラスに任されています。Templateクラスのうち、最初の2つはそういったグループのベースクラスとする趣旨で実装されています。構造をモデル化したものです。)メソッドについては、制約がかかります。)には、対象資産の価格の期待値が入る事を意味しています。(下記の図の左側を参照下さい)。(プログラムコード全体がBlack-Scholes過程を念頭において書かれている事はお解りかと思います)。値は、各分岐における将来価格の、平均からの乖離幅として定義され、そのように使われています。コンストラクターの段階ではその値を設定していません。派生クラスに若干の柔軟性を与える為です。価格のドリフト部分が、分岐のどちらかに偏っている為、分岐の確率は左右で異なります。値を設定する作業を残しています。(upの確率とdownの確率)のいずれかの値を返す様に実装されていますが、それらの値は派生クラスで計算して設定されるようになっています。Templateクラスではありません。モデルを実装しています。その値は、1期間後の対象資産価格の分布における1標準偏差に相当するものです。モデルを実装したもので、EqualJumpsBinomialTreeクラスの派生クラスになります。モデルを実装したもので、上記の2つのベースクラスのいずれにも属さない例として示しています。BinomialTreeクラスから直接派生しており、必要なメソッドをすべてこのクラスで提供しています。繋ぐ方法は、はるかに柔軟です。