montecarlo

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我需要分析一些模拟数据具有以下结构mclapply使用： h c x1 y1 x1c10 1 0 37.607056431 104.83097593 5 1 1 27.615251557 140.85532974 10 1 0 34.68915314 114.59312842 2 1 1 30.090387454 131.60485642 9 1 1 39.27442939

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蒙特卡洛方法崩溃？

我有一个很大的问题想实现蒙特卡洛法在此功能： D=log(T) 凡T是测量时间，所以T>0，并且，很明显，它具有正态分布。我有T 10个测定值在实验中，所以计算： m_T (mean of T) = 3.0 seconds s_T (standard deviation of T)= 1.5 seconds 而且，与此参数I模拟T和，然后，d： T = Normal(m_T, s_T)

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CUDA和蒙地卡罗与定义的本地行为

我有一个奇怪的行为在CUDA中的问题。我目前正在开发一个关于粒子轨迹的蒙特卡洛模拟，我正在做以下事情。我的粒子在给定日期t（n）的位置p（n）取决于我的粒子在前一日期t（n-1）的位置t（n-1）。事实上，假设值v（n）是从值p（n-1）计算出来的。这里是我的代码一个简单的例子： __device__ inline double calculateStep(double drift, doub

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股票价格模拟R代码 - 慢 - 蒙特卡罗

我需要使用R代码执行股票价格模拟。问题是代码有点慢。基本上我需要模拟每个时间步骤（每日）的股票价格并将其存储在矩阵中。一个例子假设股票过程是几何布朗运动 for(j in 1:100000){ for(i in 1:252){ S[i] <- S[i-1]*exp((r-v^2/2)*dt+v*sqrt(dt)*rnorm(1)) } U[j,] <-

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Heston Simulation Monte Carlo：Slow R code

我需要模拟股票价格，它跟随随机波动过程（Heston Model）。我已经问过，如何加速我的循环，但对于这种情况，由于V [i-1]的依赖性，我无法使用一些提示。基本上的代码是： V是股票的波动性，S是股票价格。和：a，b，c ...常量。下面是代码： V[1] <- 0.04 S[1] <- 40 U <- matrix(NA, nrow=100000, ncol=200, byrow

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将int无效转换为无符号整型

此代码是为赋值给出的。但是，蝙蝠在计算pi蒙特卡洛函数中存在错误。从int到unsigned int的转换错误统计无效。林不知道这是否是有意的，但我一直无法纠正这个问题。如果你想知道这个函数是线程示例的一部分。任何建议是非常感谢 void *compute_pi(void *s) { int seed; int ii; int *hit_pointer; int local_hits;

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从一个集合中快速选择位

我想从已知的位掩码中选择一些随机位。理想情况下，我也想按随机顺序选择这些比特，但任务可以分成稍后的选择和洗牌。数据的一些附加特征：位掩码是64位长数选择的比特的是4，8，16，或32 40之间通常和60位将设置（总是至少一半）我需要数以百万计的单位掩码随机选择的（结果用于统计模拟）这里的面具和东西我期望（随机选择4位）的例子： mask 011111101111101111111011

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由于输出的不同蒙特卡罗积分结果

我最近刚刚发现了一个C++的bug /特性，我不能完全理解，并希望有人在这里有更好的C++知识可以指向正确的方向。下面您会发现我尝试使用蒙特卡罗积分找出高斯曲线下的区域。配方是：生成大量的正态分布的随机变量（平均值为零，标准差为1）。正方形这些数字。取所有广场的平均值。平均值将是对曲线下面积的非常接近的估计（在高斯情况下，它是1.0）。下面的代码包含两个简单的功能：rand_uni，它返

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Python 4维球体上点的均匀分布

我需要4维球体上点的均匀分布。我知道这并不像挑选3个角度和使用极坐标那样微不足道。在3名维我使用 from random import random u=random() costheta = 2*u -1 #for distribution between -1 and 1 theta = acos(costheta) phi = 2*pi*random x=costheta

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Bakeoff第1部分Python vs Cython vs Cython类型化内存视图：LDA by Gibbs Sampling

更新：内存视图获胜。 Cython使用键入的内存视图：0.0253449 特别感谢lothario谁指出了几个关键的变化。可笑。当然现在的问题是，似乎不能对它们做多少算术（和和乘法）。原始发布受Implementing Topic Model with Python (numpy)的启发，这非常慢。我认为这是一个很好的主意，可以对其进行集成。不过，我只能想出如何用cython减半时间。这里有