Branchingクラスが持つ対応するメソッドを呼び出します。数字が、それぞれ分岐先の左、真ん中、右を指定します)。内部のインデックス体系から取りだします。Nodeインデックス番号が得られます。)メソッドの内容は簡単です。指定して配列変数から取りだすだけです。基準点としているので、インデックスの変換は必要ありません。)メソッドはTrinomialTreeクラスで直接実装されています。Branchingインスタンスは、必要なStochasticProcessインスタンスの情報を持っていないからです。)メソッドを提供しており、TrinomialTreeクラスはそれを使って、センターNodeから最も左側のNodeまでのインデックス番号の差を計算します。)メソッドも提供しています。後者のメソッドは分岐を構築して行くのに使われます。このメソッドの名前は、push_backを使った方が良かったかも知れません(訳注:メソッドの動作が、算術的な加算をしているのではなく、配列の要素数を増やしているため)。このメソッドは、引数として渡されたデータ(中心Nodeのインデックスと、3つの分岐確率)を、それぞれ対応する配列要素に加えます。最小インデックスと最大インデックスの情報の更新も行います。bool変数を取っていることが分かります。Level数に対応します。従って、その情報はベースクラスのコンストラクターに渡されます。配列が初期化されます。離散時間のステップ数をメンバー変数に保存する事です。インデックス番号の最小値と最大値を代入します。Level毎に順番に構築されていきます。この情報を使って、Processインスタンスから、その間隔に対応する分散の値を取りだします。これを強制する方法はありません)。Tree構造を構成すると言われています。倍の間違いだと思います。インスタンスを生成します。イメージするため、先ほどの図に戻って下さい。