montecarlo

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我开始自己学习C语言，并决定构建计算扑克股票的程序。我试图用蒙特卡罗计算公平，但我得到错误的结果。所以这里是一个例子：我拿着JsTs（黑桃杰克和黑桃10）。我有两个对手分配特定的手牌。第一个对手只能使用AA（任何Ace-Ace口袋，总共6种不同组合），第二个对手使用KK +（任何Ace-Ace或King-King口袋）。所以计算过程从随机选择一个范围开始（对于对手1这总是AA）。然后我决定在该范

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从以上几个密度的启动卷分发颗粒的功能

从本质上讲，我希望做的是建立一个星系的正体仿真的初始条件。我试图去的纸在这里找到http://arxiv.org/abs/1204.0513。在距离r从中心和形式RHO的密度函数（R形式RHO（R），用于密度的的表面密度函数：本文描述了两种密度函数，z），其中z是（x，y，z）坐标中的z分量。我做了迄今为每个粒子（星）是：使用蒙特卡洛方法与第一函数从星系中心获得的距离使用蒙特卡罗方法与

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计算蒙特卡洛模拟中样本的平均值

我做了n个样本的蒙特卡洛模拟。对于每个样品I，I需要计算值Xi所以大概，我将得到的结果是： X = [X1，X2，...，XN] （这里Xi可以是矩阵或数字）。现在我想计算这些样本的平均值，我称之为Xmean。所以我需要得到这样的东西： Xmean = [X1，（X1 + X2）/ 2，（X1 + X2 + X3）/ 3 ...，（X1 + X2 + ... + Xn ）/ N] 在Python

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使用Monte-Carlo方法计算n球的体积

我想在MATLAB中创建一个计算R^n中的n球体积的函数。为此，我使用Monte-Carlo方法在n立方体中随机生成点，然后使用n球内的点与所有生成点相乘的比率乘以n立方体的体积。这里是我迄今为止产生的代码： function [ approximate_volume ] = MonteCarloHypersphereVolume(radius, dimension, number_of_gene

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PyMC3中的简单动态模型

我试图在PyMC3中组合一个动态系统模型来推断两个参数。该模型是基本SIR，在流行病学常用： DS/DT = - R0 * G * S * I 的di/dt = G * I（R *，S - 1）其中r0和g是要推断的参数。到目前为止，我无法做得很好。我所见过的将马尔可夫链组合在一起的唯一例子会产生关于递归太深的错误。这是我的示例代码。 # Time t = np.linspace(0, 8,

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蒙特卡洛定位的移动机器人

我执行的Monte-Carlo定位为我的机器人，它被赋予地图的环境和它的起始位置和方向。我的方法如下：一致在每一步产生围绕给定的位置500米的颗粒然后：运动更新所有与里程计的颗粒（我的当前方法是下一页末= oldX + odometryX（1 + standardGaussianRandom）等）使用声纳数据（公式为每个传感器概率* = gaussianPDF（realReading）其中

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了解MCTS节点选择

我目前正在尝试为我的项目实施MCTS，但我不确定是否理解了正确选择节点的想法。在游戏开始时，在我随机选择一个动作之后，将整个树展开到游戏结束点，然后进行反向传播，这个节点显然比所有其他游戏更好，因为它是1/1（如果我们得到了胜利）与他们的0/0。 MCTS如何逃离该陷阱并且不会被随机选择的节点卡住？我的意思是，如果我们用UCB找到最好的节点来扩展，它总是会选择我们首先选择的节点（因为它导致了胜利

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在C中使用非线程安全的随机数发生器修正pi monte carlo的OpenMP pragmas

我需要一些帮助，以通过一个给定的随机数生成器并行化monte carlo方法的pi计算，这不是线程安全的。第一条：This SO线程没有帮助我。我自己试试看下面的#pragma omp语句。我认为i，x和y变量应该由每个线程初始化，而不应该是私有的。 z是圆圈中所有匹配的总和，所以它应该在for循环之后的隐含barriere之后求和。认为主要问题是随机数发生器的静态var。我做了一个关键部分

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R - 蒙特卡罗方法的椭圆区域

我需要用蒙特卡罗方法计算日食的面积（a = 6 b = 3）。此外，我必须做一个内部点红色和黑色的结果图（图）。最后我有“常规结果”比较“蒙特卡洛结果” 的公式为(x^2)/36+(y^2)/9=1 的方法必须有10万个回复。这就是我所做的。显然它不起作用。 set.seed(157619) n <- 100000 xmin <- (-6) xmax <- (+6) ymin <

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引用Matlab中的随机种子

我在Matlab中编写了一个代码模型，旨在计算总投资和总生产力等几个总体结果。为了表明获得的结果不是随机种子的问题，我需要运行蒙特卡洛模拟。我知道如何在Matlab中修复种子，但我不知道如何运行Monte Carlo，例如M = 200，这样我就可以很容易地在我感兴趣的结果中引用随机种子的值。