montecarlo

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    我試圖在Jonh Stachurski的書(專門教授經濟學家如何使用Python)中完成練習。其中之一就是如何計算和繪製累積的經驗分佈。他們提供了一個叫ecdf計算經驗分佈函數 # Filename: ecdf.py # Author: John Stachurski # Date: December 2008 # Corresponds to: Listing 6.3 class EC

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    兩個重疊的圓的面積實際上我有兩個相交的圓如圖中 我想找到分別使用在Matlab蒙特卡羅方法中的每個部分的面積指定。 代碼沒有正確繪製矩形或圓圈 我想我的x和y的計算出了什麼問題,我對解決它的幾何方程沒有太多的瞭解,所以我需要關於方程。 這是我到目前爲止的代碼: n=1000; %supposing that a rectangle will contain both circles so :

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    在我的方法找到Y = X^4下方的區域中的結構域2≤X≤4,我將使用與座標(2,0),(4,0),(2, 256)和(4, 256)一個假設矩形。我將在這個矩形內生成隨機的xy座標,並找到落在由y ≤ x^4定義的區域內的座標數量與落在整個矩形內的座標數量之間的比率。乘以這個矩形的面積應該給我圖下面的區域。 我很努力地在定義的矩形中生成隨機十進制xy座標。任何幫助將不勝感激:) 我只是剛開始在學校

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    我已經在python中編寫了MCTS AI,現在我試圖改進它的第一次迭代。我被告知我需要改進我的部署功能。 AI的目的是玩點和盒子的遊戲。 現在,在收到遊戲狀態後,展開會隨機播放剩餘的遊戲。 首次展示: while not state.is_terminal: state.apply_move(choice(state.legal_moves)) 我不知道我怎樣才能通過改變部署功能

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    我正在使用python來使用拒絕接受方法來採樣離散MC分佈。由於曲線類似於power law,我決定在它周圍設置一個簡單的信封(在x = 77處)以使代碼更快。代碼不按預期執行,不過,因爲它示出了用於與在整個區域上的簡單的矩形圖中,相比於包絡:here x是data.rank,0-5000 之間y是數據.freq 任何人都可以發現代碼有問題嗎?兩個直方圖的輸出應該相等。謝謝! #!/usr/bin

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    簡短版本: 如果我有一個MoG模型,其中有n個組件,每個組件具有單獨的權重w^n。 我有一個樣本。我希望計算這個樣本來自MoG的概率。我可以很容易地評估個別gaussians,但我不知道如何考慮他們的權重或聚合他們的分數。 加長版: 我使用MATLAB中的一個MOG模型機器學習算法。我正在採樣蒙特卡羅樣式,因此需要進行重要性重新加權,這涉及評估從MoG模型中抽取特定樣本的可能性。我可以輕鬆評估單個

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    我正在計算正確的Monte Carlo Pi程序時遇到問題。 基本上,pi只在此刻才顯示最多2個小數點,並且我覺得計算出錯了,因爲最接近的pi計算數字變得更高是2.98-3.04。 我的代碼粘貼在下面。 static void Main(string[] args) { double n; double count; double c = 0.0; dou

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    我正在嘗試爲小遊戲的AI實現MCTS算法。該遊戲是一個RPG模擬。 AI應該決定在戰鬥中發揮什麼樣的動作。這是一場轉身基地戰(FF6-7風格)。沒有涉及的運動。 我不會詳述,但我們可以放心地假設,我們可以確定地知道在任何特定情況下輪到玩家時會選擇什麼樣的動作。 當一方沒有活着的單位時(4v4),遊戲結束。它可以採取任何轉數(也可能永遠不會結束)。在傷害計算中有很多RNG元素可以處理(攻擊可以命中/

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    我在python中實現的第一個項目是Monte Carlo模擬棒狀滲透。代碼不斷增長。第一部分是棒滲透的可視化。在寬度*長度的區域中,用一定長度的直杆的定義密度(棒/面積)用隨機開始座標和方向繪製。由於我經常使用gnuplot,因此我將生成的(x,y)開始和結束座標寫入文本文件,以便在之後進行gnuplot繪圖。 然後,我發現here一個很好的方式來分析圖像數據使用scipy.ndimage.me

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    我正在編寫一個代碼,用Octave中的蒙特卡羅模擬來給出一組給定的邊界條件的拉普拉斯算法。我寫了最初的代碼來尋找單一的解決方案,但是這需要運行好幾次,然後平均得到一個很好,順利的解決方案。這是我需要幫助的部分,因爲我不知道如何去做。我寫的代碼是: a=20; s=1 for (m=s:s:a-s); for (n=s:s:a-s); x=m; y=n; for (i=1:5000