stochastic

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    我習慣於在半開區間[0,1)返回浮點值的僞隨機數生成器。 我已經看到了一些可以在閉區間[0,1]返回值的RNG參考,例如, this implementation of the Mersenne Twister。 由於數學原因,我可以看到爲什麼要排除一個或兩個端點的原因,例如, exponentially_distributed=-logf(1.0-rng()) 總會讓步,如果0.0<=rng()

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    我需要運行一段隨機時間的python腳本,暫停它,獲取堆棧回溯,並取消暫停它。我一直在尋找一種方法來做到這一點,但我沒有看到明顯的解決方案。

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    已經實施了排序選擇(「RS」)和隨機通用採樣(「SUS」)[Baker,1987]我現在想介紹Elitism(重新引入適合的最後一代成員到下一代)觀察其宣稱的好處。 有參考SUS和精英合併,如Melanie Mitchell在遺傳算法介紹。但是我遇到了一個(非常模糊的)在線參考文獻,建議避免這兩種方法的結合。我想知道,在後一種情況下,不正確的實施是否是兩種方法不兼容的原因。 因此,如果有更有經驗的

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    求解線性微分方程用隨機係數我有一個差動系統等 DX/DT = A X(t)+ B Y(t)的 DY/DT = C x(t)+ D y(t) 其中A,B,C和D是實常數。現在我需要研究系統的行爲,如果A不是一個常數,而是一個在給定範圍內均勻分佈的隨機數。我只需要定性檢查。我對隨機積分沒有背景,因此我不知道這實際上是否與伊藤積分有關(和這個問題https://mathematica.stackexch

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    我想用Haskell進行隨機模擬,但我不知道如何。我讀過Hutton的「Haskell編程」,我很喜歡編寫確定性的函數程序。但是,我不知道如何開始編寫那些在R或python等命令式語言中很容易的隨機模擬。是否有我可以閱讀的教程或入門教材,或者是否有人可以提供關於入門的一些提示?

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    理想情況下,希望圖書館能夠很好地處理在屏幕上創建圖形。目前這些將是隻讀的,但最終我們可能想要根據用戶GUI操作重新繪製。 故事的另一面是SDE。如果您有任何關於使用Java進行隨機數學預測的SDE計算和建模經驗,我們將不勝感激。可能的性能折衷方案有哪些? 如果可能的話,寧願依賴廣泛使用的庫。有什麼想法嗎?

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    特別是在視頻更新頻繁的實時光線追蹤器的情況下? 顯而易見的答案似乎是「是」,但我想知道是否有任何方法可以加速蒙特卡羅方法的有效性。

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    我寫Android應用給每個客戶端長的用戶ID通過以下公式: long userID = (long) (Math.random() * 2 * Long.MAX_VALUE - Long.MAX_VALUE); 我是否利用正確MAX_VALUE即採取一切可能的長值的優勢? 我有兩個重複的用戶ID與10k,100k或1m用戶的機會是什麼?我怎麼計算這個?

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    我對Python很新,但對於大學的論文,我需要應用一些模型,最好使用Python。我花了幾天的時間閱讀附加的代碼,但是我無法幫助,有什麼不對,它不會創建一個隨機過程,看起來像漂移的標準布朗運動。我的參數如mu和sigma(預期的回報或漂移和波動)往往只會改變噪音過程的斜率。這是我的問題,它看起來像噪音。希望我的問題是不夠具體,這是我coode: import math from matplotl

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    我一直試圖瞭解隨機爬山者一段時間,但沒有任何運氣。我瀏覽了一本關於啓發式的書,並得到了一個僞代碼。我不明白概率函數應該是什麼樣子。我知道新解決方案是隨機抽取的,並且基於某種概率被接受,但我沒有得到的是如何編程這個概率。 感謝 僞代碼 - 從如何解決這個問題:現代啓發式掃描 - Zbugniew Michalewicz,大衛·福格爾 procedure stochastic hill-climber