Tag: montecarlo

Monte-Carlo-Methoden sind stochastische (probabilistische) – Systeme, die viele Stichproben ableiten von Eigenschaften eines komplexen Systems.

Aktienkurs-Simulation von R-code - Langsam - Monte Carlo

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Ich ausführen muss, um einen Aktienkurs-simulation mit R-code. Das problem ist, dass der code ist ein bisschen langsam. Im Prinzip brauche ich um zu simulieren, der Aktienkurs für jeden Zeitschritt (täglich) und speichern Sie es in eine

Schnellste Weg, um füllen numpy-array mit Zufallszahlen

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Gibt es einen schnelleren Weg, um ein numpy-array gefüllt mit Zufallszahlen als die integrierten numpy.random.rand(count) Funktion? Ich weiß, dass die eingebaute Methode ist die Verwendung des Mersenne Twister. Möchte ich nutzen, numpy für die monte-carlo-Simulationen, und das

Ant colony optimization mit .NET

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Ich bin auf der Suche nach einem .NET-Klassenbibliothek oder .NET-Framework, das die ant colony optimization. Kannst du mir irgendwelche links, Ressourcen, etc. über diesem Thema. Ich glaube nicht, dass die ant tag ist angemessen für diese Frage.

Monte-Carlo-Methode in Python

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Habe ich versucht, die Python verwenden um ein Skript zu erstellen, dass mir erlaubt die Generierung von großen Nummern der Punkte, die für den Einsatz in der Monte-Carlo-Methode zu berechnen, eine Schätzung Pi. Das Skript habe ich

Code für Monte-Carlo-simulation: erzeugen, Proben von gegebener Größe in R

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Begann ich, durch die Generierung einer Stichprobe von 500 gleichmäßig verteilte Zufallszahlen zwischen 0 und 1 mit dem folgenden code: set.seed(1234) X<-runif(500, min=0, max=1) Nun muss ich schreiben, ein psuedocode erzeugt 10000 samples von N=500 für eine

Fehler in der rep: invalide 'mal' argument

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Wenn ich versuche, führen Sie den folgenden code für 10000 Iterationen erhalte ich die folgende Fehlermeldung.Fehler in rep(G1[, 2], G1[, 3]) : 'invalid' - mal' - argument. So don T wissen, wie man den code ändern um

Die Wahl von Zufallszahlen effizient

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Ich habe eine Methode, die verwendet zufällige Stichproben, um eine Ungefähre Berechnung. Diese Methode wird aufgerufen, Millionen mal, so ist es wichtig, dass der Prozess von der Auswahl der Zufallszahlen ist effizient. Ich bin mir nicht sicher,

Monte-Carlo-Simulation mit Python: erstellen Sie ein Histogramm über die Fliegen

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Habe ich eine konzeptionelle Frage auf den Aufbau einer Histogramm-on-the-fly mit Python. Ich versuche herauszufinden, wenn es einen guten Algorithmus oder vielleicht ein vorhandenes Paket. Schrieb ich eine Funktion, die ausgeführt wird, eine Monte-Carlo-simulation, die aufgerufen wird

Befestigungs-set.Samen für eine ganze session

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Ich bin mit Hilfe von R zu konstruieren, ein Agenten-basiertes Modell mit einer monte-carlo-Verfahren. Dies bedeutet, dass ich viele Funktionen, die mit einem Zufallsgenerator in irgendeiner Form. Um reproduzierbare Ergebnisse, die ich beheben muss der Samen. Aber,

Die Umsetzung der sequentiellen monte-carlo-Methode (particle Filter)

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Ich bin daran interessiert, die einfachen Algorithmus für Partikel filter hier gegeben: http://www.aiqus.com/upfiles/PFAlgo.png Es scheint sehr einfach, aber ich habe keine Idee, wie es zu tun praktisch. Jede Idee, wie es zu implementieren (nur um besser zu

Monte-Carlo-Baum Suchen der UCT-Implementierung

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Können Sie mir erklären, wie zu bauen, der Baum? Ich ganz verstanden, wie die Knoten ausgewählt werden, aber eine schönere Erklärung würde mir wirklich helfen, die Umsetzung dieses Algorithmus. Ich habe bereits ein Brett, die das Spiel