蒙特卡罗采样

当前话题为您枚举了最新的 蒙特卡罗采样。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

Matlab学习采样的基础示例蒙特卡罗、拒绝和重要性采样
使用Matlab学习采样的基础示例:包括蒙特卡罗、拒绝采样、重要性采样。这些示例计算0-1区间内正方形区域的面积,展示了简化模型的应用。具体示例有:1. 均匀采样,2. 接受拒绝采样,3. 重要性采样。针对MCMC、MH和Gibbs采样,建议参考在线代码资源。注意,MCMC、MH和Gibbs采样的实现需另行查阅。
差分进化蒙特卡罗采样实参数空间的简单贝叶斯计算
这段代码实现了马尔可夫链蒙特卡罗算法,自动有效地将提议分布的协方差结构调整为目标分布。它确保目标分布保持为马尔可夫链的平稳分布。该算法详细描述在Cajo FT Ter Braak的文章中:“遗传算法差分进化的马尔可夫链蒙特卡罗版本:实参数空间的简单贝叶斯计算”(Stat Comput,2006),可在此获取:http://www.stat.columbia.edu/~gelman/stuff_for_blog/cajo.pdf
蒙特卡罗算法助力数学建模
掌握蒙特卡罗算法,赋能数学建模实践,提升建模能力。
Matlab实现蒙特卡罗法
使用Matlab编写蒙特卡罗法的源代码。
Matlab开发美式蒙特卡罗模拟算法
Matlab开发:基于蒙特卡罗模拟的美式衍生产品定价算法。这种方法在金融领域中广泛应用,通过模拟随机路径来估计期权价格。
MATLAB实现蒙特卡罗算法及详细解析
本资源提供了MATLAB实现的蒙特卡罗算法代码及详细解析。蒙特卡罗方法,即随机模拟法或统计试验法,由冯·诺伊曼在二战期间首创,利用计算机模拟实际概率过程并进行统计处理。相比传统数学方法,这种方法新颖直观、易于操作,能够解决复杂问题。
Matlab代码积分-EBL的蒙特卡罗模拟
介绍了作者毕业设计相关的Matlab代码积分简介。代码仅供参考,如需使用请联系作者。代码实现了电子束曝光的Monte Carlo仿真,包括二维和三维追踪图、能量沉积图、胶层内的能量沉积图、背散射电子与透射电子的区分以及背散射系数的计算。运行环境为Matlab R2020a及以上版本,适用于Windows操作系统。
使用蒙特卡罗模拟进行预测的方法.zip
如何使用蒙特卡罗模拟进行预测的详细指南,这是一个关于如何利用蒙特卡罗模拟技术进行精确预测的资源下载文件。
Matlab GUI小程序欧式期权蒙特卡罗模拟
这是一个用Matlab编写的GUI小程序,专门用于执行欧式期权的蒙特卡罗模拟。
MATLAB硬球填料蒙特卡罗模拟工具包
MATLAB算法和工具源码,适用于毕业设计和课程设计作业。所有源码均经过严格测试,保证直接运行可用。如有任何使用问题,请随时联系我们,我们将第一时间为您解答。