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有效地选择随机数
我有一个方法 它使用随机样本来近似计算 该方法被调用数百万次 因此选择随机数的过程是否高效非常重要 我不确定java有多快Random nextInt确实如此 但我的程序似乎并没有像我希望的那样受益 选择随机数时 我执行以下操作 以半伪代码
Java
Random
montecarlo
approximation
在循环中评估 Tensorflow 操作非常慢
我试图通过编码一些简单的问题来学习张量流 我试图使用直接采样蒙特卡罗方法找到 pi 的值 运行时间比我想象的要长得多for loop去做这个 我看过其他关于类似事情的帖子 并且我尝试遵循解决方案 但我认为我仍然一定做错了什么 下面附上我的代
python
tensorflow
montecarlo
使用 Monte Carlo 与 scipy.integrate.nquad 的不同积分结果
下面的 MWE 显示了集成相同 2D 核密度估计的两种方法 该估计是为这个数据 http pastebin com NtQH0yXb使用stats gaussian kde 功能 集成针对所有 x y 低于阈值点 x1 y1 它定义了积分上
python
scipy
montecarlo
integral
快速生成随机集,蒙特卡罗模拟
我有一组大约 100 个数字 我希望对这组数字执行 MC 模拟 基本思想是我完全随机化该组 对前大约 20 个值进行一些比较 检查 存储结果并重复 现在 实际的比较 检查算法非常快 它实际上在大约 50 个 CPU 周期内完成 考虑到这一点
c
Random
montecarlo
蒙特卡洛模拟代码:在 R 中生成给定大小的样本
我首先使用以下代码生成 500 个 0 到 1 之间均匀分布的随机数的样本 set seed 1234 X lt runif 500 min 0 max 1 现在 我需要编写一个伪代码 为 MC 模拟生成 N 500 的 10000 个样本
r
montecarlo
存储部分和的二叉树:名称和现有实现
Consider a sequence of n positive real numbers ai and its partial sum sequence si Given a number x 0 sn we have to find
c
datastructures
binarytree
montecarlo
Monte Carlo pi 近似的并行化
我正在编写一个 C 脚本来与 OpenMp 并行化 pi 近似 我认为我的代码运行良好 输出令人信服 我现在用 4 个线程运行它 我不确定的是 这段代码是否容易受到竞争条件的影响 如果是 我如何协调这段代码中的线程操作 代码如下 inclu
c
Multithreading
openmp
montecarlo
Openmp 代码的推力当量
我尝试在 open mp 中并行化的代码是蒙特卡罗 可归结为如下所示 int seed 0 std mt19937 rng seed double result 0 0 int N 1000 pragma omp parallel for
Multithreading
Random
Thrust
montecarlo
openmp
在给定建议函数的情况下使用重要性采样进行蒙特卡洛积分
给定拉普拉斯分布提案 g x 1 2 e x 和样本量n 1000 我想进行蒙特卡罗 MC 积分来估计 通过重要性采样 最终 我想在到达那里后计算 R 中 MC 估计的平均值和标准差 编辑 在回答以下问题后迟到 这是我到目前为止的 R 代码
r
sampling
montecarlo
integral
numericalintegration
VBA 中的蒙特卡罗模拟始终低估真实值
我构建的蒙特卡罗模拟遇到了一个奇怪的问题 它是一个嵌套循环 用于计算投资的预期价值 实际上是扑克锦标赛 为了进行演示 假设我们正在讨论单挑扑克锦标赛 这相当于抛硬币 假设每次抛硬币的投资回报率为 25 买入金额为 1 那么抛硬币 100 次
vba
montecarlo
计算平均置信区间而不存储所有数据点
对于大型n 请参阅下文了解如何确定足够大的值 根据中心极限定理 可以安全地将样本均值的分布视为正态 高斯 但我想要一个程序 为任何给出一个置信区间n 实现这一点的方法是使用 Student T 分布n 1自由程度 所以问题是 给定您一次收集
Math
languageagnostic
statistics
montecarlo
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