montecarlo

2热度

1回答

我有以下循环用于蒙特卡洛计算我执行：下面变量是预先计算/填充并且被定义为： w_ = std::vector<std::vector<double>>(150000, std::vector<double>(800)); C_ = Eigen::MatrixXd(800,800); Eigen::VectorXd a(800); Eigen::VectorXd b(

0热度

1回答

R：使用过渡矩阵

蒙特卡洛模拟我有一个转换矩阵： a A B C D E F G H I A 0.00000000 0.66666667 0.0000000 0.000 0.0000000 0.00000000 0.00000000 0.33333333 0.0000000 B 0.08823529 0.02941176 0.2941176 0.000 0.23529

1热度

1回答

numpy.random和Monte Carlo

我用Python编写了一个带有Fortran扩展（用f2py编译）的Monte Carlo（MC）代码。由于它是一个随机集成，该算法在很大程度上依赖于随机数，即我使用~ 10^8 - 10^9随机数进行典型运行。到目前为止，我并不介意随机数字的“质量” - 然而，这是我想要查看的。我的问题是：Mersenne-Twister使用的是numpy足够还是有更好的随机数生成器在那里应该（可以）使用？

0热度

1回答

R：计算的随机分布的P值

欲得到两个无规分布的观测x和y的P值，例如： > set.seed(0) > x <- rnorm(1000, 3, 2) > y <- rnorm(2000, 4, 3) 或： > set.seed(0) > x <- rexp(50, 10) > y <- rexp(100, 11) 假设T是我的测试统计量，定义为mean（x） - mean（y）= 0（这是H0），那么P值定

0热度

1回答

R：计算p值使用模拟

我写这个代码运行在两个无规分布的观测X A的检验统计量和y mean.test <- function(x, y, B=10000, alternative=c("two.sided","less","greater")) { p.value <- 0 alternative <- match.arg(alternative) s <- replicate(B, (mean(sample

1热度

1回答

单组分大都市，黑斯廷斯

所以，让我们说我有，我想从（二元正态分布的混合物）来样以下2维目标分配 - import numba import numpy as np import scipy.stats as stats import seaborn as sns import pandas as pd import matplotlib.mlab as mlab import matplotlib.pyplo

0热度

2回答

使用rorm作为数据帧

我想在具有例如nrow = 11451个元素的数据帧上使用rnorm函数。我不知道如何编写代码来为每行导致使用nsim列和nrow行的sim-dataframe应用rnorm。 dfsim <- rnorm (n=nsim, mean=df[[?]], sd=df[[?]]) 举个例子： > head(df) An object of class "SpatialLinesDataFrame

0热度

1回答

从Octave代码创建动画python

我是新来的编码，并试图从以前生成的代码在八度（下）中创建一个python动画。到目前为止，我还没有取得任何成功，除了绘制一个无生气的散点图。任何提示或帮助将不胜感激。 clear; N = 100; NT = 200; for i=1:N x(i) = 0; y(i) = 0; end plot(x,y,'o');

1热度

1回答

问题与使用C++

蒙特卡洛方法我有应该进行粗略的π使用蒙特卡洛方法的程序，以及将码是如下发现π：然而 #include <iostream> #include <cstdlib> #include <cmath> int main() { double x=0, y=0, piEstimate=0, precision=0; int N; int nIn=0, nOut=0;

1热度

1回答

蒙特卡洛风格来评估整体MATLAB

我知道我们可以利用蒙特卡罗方法，通过“扔”点上右上角近似PI并计算其中有多少是圆等内部.. 我想这样做，对于每函数f，所以我在矩形“扔” 随机点[A，b]×[0;最大（F）]，我如果我的random_point_y测试低于f（random_point_x），然后我将总数除以f以下的点数。下面是代码： clear close all %Let's define our function f