Описание тега montecarlo

Описание тега Вопросы с тегом
Методы Монте-Карло - это стохастические (вероятностные) системы, которые используют множество случайных выборок для определения свойств сложной системы.
1 ответ

Монте-Карло расчет пи с использованием случайно сгенерированных данных в Java

Я работаю над программой, которая рассчитывает pi на основе случайно сгенерированных чисел с плавающей точкой, представляющих координаты x,y на графике. Каждая координата x,y возводится в степень 2 и сохраняется в двух отдельных массивах. Координаты…
13 авг '16 в 03:49
1 ответ

Код выборки Гиббса

Кто-нибудь здесь реализовал выборку Гиббса, используя какой-то тест? Я должен реализовать выборку Гиббса, но у меня есть проблемы в ее закреплении до уровня реализации. ---- Как и откуда выбрать тестовые данные?---- Как создать байесовскую сеть на о…
04 июн '12 в 20:06
1 ответ

Интеграция Монте-Карло с использованием выборки по важности с учетом функции предложения

Учитывая предложение о распространении Laplace: g(x) = 1/2*e^(-|x|) и размер выборки n = 1000, Я хочу провести интеграцию Монте-Карло (MC) для оценки θ: через выборку важности. В конце концов я хочу вычислить среднее и стандартное отклонение этой оц…
05 дек '16 в 22:49
0 ответов

Сообщение об ошибке функции Монте-Карло

В основном у меня есть пять векторов типа "двойной". А именно, wk_hoil, wk_gas, kwh_final17, p_hoil17 и p_gas17. Все имеют длину 10000. Я создал следующую функцию для расчета экономии: fun<-function(wk1, wk2, kwh1, kwh2, p1, p2){savings<-((wk1…
28 июн '17 в 19:40
1 ответ

Поиск дерева Монте-Карло: политика дерева для игр двух игроков

Я немного запутался в том, как реализована "древовидная политика" MCTS. Каждая статья или статья, которую я читаю, говорит о том, как спуститься по дереву из текущего игрового состояния (в терминологии MCTS: корень для игрока, готового сделать ход).…
17 фев '17 в 15:54
1 ответ

Симуляция ошибок типа I в R

Я пытаюсь рассчитать частоту ошибок и мощность типа i для корреляционного теста для двумерных нормальных данных с использованием моделирования Монте-Карло. Но я получаю неожиданные значения для ошибки типа I и мощности. (ошибка типа I как 0,864) Мне…
19 июн '18 в 21:49
0 ответов

Ошибка в программе Python, используемой для построения данных

У меня проблема с небольшой программой на Python, которую я использовал раньше для построения графиков некоторых данных, которые я получил для симуляций Монте-Карло. Его цель - прочитать данные из файла и затем построить его. Ошибка, которую я получ…
23 ноя '18 в 10:53
1 ответ

Монте-Карло Симуляторы Python

Я использую симуляции Монте-Карло для симуляции системы сохранения. У меня есть устройства в моей симуляции с определенной частотой отказов. Допустим, частота отказов составляет 1/100000, что означает, что 1 из 100000 устройств выходит из строя кажд…
02 июл '14 в 19:23
1 ответ

Простая динамическая модель в PyMC3

Я пытаюсь собрать модель динамической системы в PyMC3, чтобы вывести два параметра. Модель является основным SIR, обычно используемым в эпидемиологии: дс / дт = - г0 * г * с * я dI/dt = g * I ( r * S - 1) где r0 и g - параметры, которые будут выведе…
21 янв '14 в 00:45
2 ответа

Итерировать функцию по r

Я новичок в R, но очень хочу "учиться на практике", поэтому прошу прощения за мой простой вопрос. У меня есть следующий код: MC <- function(PV, t,...){ i <- rnorm(1, .056, .01) FV <- PV*exp(i*t) r <- log(FV/PV) } MC(1,1) Мне нужно многок…
03 апр '18 в 23:08
1 ответ

Статистика разрыва со стандартной ошибкой 1

Я реализовал Kmeans с помощью команды Scikit Learn и попробовал Elbow и Silhoutte Coefficient, чтобы найти оптимальный K. Я планирую использовать статистику гэпа для дальнейшей проверки моих результатов. def optimalK(data, nrefs=3, maxClusters=15): …
28 май '18 в 20:28
2 ответа

Неожиданное поведение быстрой сортировки в R

Итак, я сделал алгоритм Монте-Карло Quicksort в R, который использует sample функция для определения позиции нового центра на каждой итерации. Моя функция быстрой сортировки выглядит так: quickSort=function(arr, left, right) { i = left j = right piv…
10 май '17 в 19:00
1 ответ

Создание пользовательского распределения вероятностей для отбора случайных выборок в SciPy

Я ищу, чтобы суммировать произвольное число вероятностных распределений вещей, используя симуляцию типа Монте-Карло. Я хотел бы случайным образом выбрать непрерывные распределения чего-либо и добавить их к другим случайным выборкам других непрерывны…
17 апр '13 в 22:30
1 ответ

Создание симуляции Монте-Карло из петли питона

Я пытаюсь вычислить вероятность цикла for, возвращающего значение ниже 10% от начального значения, используя симуляцию Монте-Карло. for i in range(0, period): if i < 1: r=(rtn_daily[i]+sig_daily[i]*D[i]) stock = stock_initial * (1+r) elif i >=…
12 янв '18 в 06:12
2 ответа

Как оценить образец в модели взвешенной гауссовой смеси?

Укороченная версия: Если у меня есть модель MoG с n компонентами, каждый с индивидуальным весом w ^ n. У меня есть образец с. Я хочу рассчитать вероятность того, что этот образец был взят из MoG. Я могу легко оценить отдельных гауссиан, но я не знаю…
22 янв '16 в 14:45
5 ответов

Как я могу наиболее эффективно предотвратить то, чтобы моя нормально распределенная случайная величина была нулевой?

Я пишу алгоритм Монте-Карло, в котором в какой-то момент мне нужно разделить случайную величину. Точнее, случайная величина используется в качестве ширины шага для разностного отношения, поэтому я фактически сначала что-то умножаю на переменную, а з…
18 июн '11 в 22:08
1 ответ

Использование команд postfile и post

При использовании post Команда, я получаю следующую ошибку: post command requires expressions be bound in parenthesis Моя программа генерирует матрицу, которая хранит коэффициенты регрессии для каждого моделирования, а затем использует post Команда …
10 май '16 в 22:52
1 ответ

Учитывая измерения из ряда событий в качестве входных данных, как я могу генерировать бесконечные входные ряды с одинаковым профилем?

В настоящее время я работаю с системой, которая принимает решения о планировании на основе серии запросов и состояния системы. Я хотел бы взять поток реальных входных данных, смоделировать некоторые из компонентов и провести симуляции против остальн…
08 июн '12 в 00:00
1 ответ

Запуск функции несколько раз и печать результатов для каждого отдельного запуска

Привет, я относительно новичок и у меня проблемы с запуском симуляции Монте-Карло и распечаткой результатов: import random import math def computePI(throws): throws = 100 radius = 1 ontarget = 0 offtarget = 0 numthrows = 0 while throws < 10000000…
04 окт '15 в 13:22
0 ответов

Невозможно воспроизвести точные результаты для "100-гранной головоломки" с помощью симуляции в R

Я пытаюсь повторить результаты, упомянутые здесь, используя R. Хотя я могу приблизиться к теоретическому числу, оно все еще не совсем там, и я не уверен, где я ошибаюсь. Стратегия, которую я использую, заключается в том, чтобы бросать до тех пор, по…
31 янв '17 в 16:20