蒙特卡诺第30页

唯乐不可以为伪

第127篇作者：任圣晏2022年11月23日日本著名指挥大师，小泽征尔先生执棒日本斋藤纪念管弦乐团，在日本一家空旷的剧院，奏响了贝多芬的《艾格蒙特序曲》。这是一场特别的演出，是人类历史上的第一次。

d1e447062443·2022-12-09 00:22

AI：人工智能领域有影响力的开源社区/科技巨头研究机构/全球顶尖学府实验室的简介、课程学习(正确姿势薅羊毛)之详细攻略

之详细攻略目录全球顶尖学府的人工智能实验室CSAIL(MIT计算科学与人工智能实验室)的简介BAIR(伯克利人工智能研究室)的简介SAIL(斯坦福大学人工智能实验室)的简介CMRA(卡内基梅隆大学机器人学院)的简介MILA(蒙特利尔大学机器学习研究所

一个处女座的程序猿·2022-12-08 17:49

基于蒙特卡洛的大规模电动汽车充电行为分析（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️❤️目前更新：电力系统相关知识，期刊论文，算法，机器学习和人工智能学习。支持：如果觉得博主的文章还不错或者您用得到的话，可以关注一下博主，如果三连收藏支持就更好啦！这就是给予我最大的支持！本文目录如下：⛳️⛳️⛳️目录1概述2数学模型3运行结果4结论5参考文献6Matlab代码实现1概述充电计划通常由两个因素决定，充电可用性（充电情况）和充电策略[10]。由于日常电动汽车行驶

@橘柑橙柠桔柚·2022-12-08 16:41

谷歌&北大扩散模型（Diffusion Model）首篇综述来了！

AComprehensiveSurveyofMethodsandApplications）来自加州大学&GoogleResearch的Ming-HsuanYang、北京大学崔斌实验室以及CMU、UCLA、蒙特利尔

拉姆哥的小屋·2022-12-08 06:04

强化学习1——基本概念、MDP、价值迭代、策略迭代、蒙特卡洛

最近在学伯禹人工智能的强化学习课程，做了一点记录，主要也是为了便于理解和回顾。1.强化学习简介1.1基本概念强化学习是通过从交互学习来实现目标的计算方法。其交互过程是，在每一步t中，智能体与环境进行交互：智能体（agent）：获得观察O_t，获得奖励R_t，执行动作A_t；环境：获得行动A_t，给出观察O_{t+1}，给出奖励R_{t+1}；以上这种交互的一个完整的过程，我们可以称之为历史（His

AJSpade·2022-12-08 02:06

强化学习（RL)——Reinforcement learning

强化学习一、强化学习简介二、强化学习发展历程三、深度强化学习DRL四、马尔可夫决策过程五、值函数六、Q值七、蒙特卡洛（MC）与时序差分（TD）八、强化学习的代表算法1.Q-learning算法2.DQN

雨落i·2022-12-08 02:01

强化学习4——无模型预测(蒙特卡洛法和TD法)

文章目录强化学习——无模型预测与控制无模型的概念无模型预测蒙特卡洛法基本蒙特卡洛改进增量MC更新算法动态规划（DP）与蒙特卡洛（MC）的区别TemporalDifference（TD）学习TD和MC的区别强化学习

菜且凶残_2017·2022-12-08 02:57

强化学习[2]——常用算法描述

参考：《动手学强化学习》张伟楠、沈键、俞勇强化学习课程：https://www.bilibili.com/video/BV1oN4y1F7UM/强化学习入门第三讲蒙特卡罗方法：https://zhuanlan.zhihu.com

QKKKKathy·2022-12-08 02:21

强化学习[1]——基本概念

参考：《动手学强化学习》张伟楠、沈键、俞勇强化学习课程：https://www.bilibili.com/video/BV1oN4y1F7UM/强化学习入门第三讲蒙特卡罗方法：https://zhuanlan.zhihu.com

QKKKKathy·2022-12-08 02:16

蒙特卡洛原理及实例（附Matlab代码）

文章目录一、理论基础1.1伯努利大数定理1.2辛钦大数定理1.3切比雪夫大数定理1.4三者区别和联系二、蒙特卡洛法2.1蒙特卡洛的起源2.2蒙特卡洛的解题思路2.2蒙特卡洛法的应用三、几个小栗子3.1求解定积分

Satisfying·2022-12-07 18:29

实时高清渲染：全局光照（Global Illumination）[1]

Lambertiansurface：Lambertianreflectance：渲染方程：反射方程：自发光（Emitted）方程：照明问题建模：通用全局光照：Radiosity(辐射着色)：基本思想：再看公式：光线追踪：基本思想：蒙特卡洛积分与路径追踪

This is MX·2022-12-07 18:30

机器学习笔记之马尔可夫链蒙特卡洛方法(四)吉布斯采样

机器学习笔记之马尔可夫链蒙特卡洛方法——吉布斯采样引言回顾：MH采样算法基于马尔可夫链的采样方式细致平衡原则与接收率MH采样算法的弊端吉布斯采样方法吉布斯采样的采样过程吉布斯采样的推导过程吉布斯采样的代码实现引言上一节介绍了将马尔可夫链与蒙特卡洛方法相结合的算法

静静的喝酒·2022-12-07 13:52

图论物联网_图论算法-和图论算法相关的内容-阿里云开发者社区

数学建模需掌握的知识总纲数学建模需要掌握许多知识，这里我列出总纲：学建模中的算法穷举法神经网络模拟退火遗传算法图论算法蒙特卡洛算法所需基础知识高等数学线性代数(矩阵加减乘除)概率论与数理统计(概率论，参数估计

weixin_39644614·2022-12-07 12:08

MCMC 浅谈

2.蒙特卡罗算法假设现在我们有个如下所示的定积分需要进行计算，\[\theta=\int_{a}^{b}f(x)dx\]但是\(f(x)\)的原函数却非常难以获得。这时候采用蒙特卡罗算法进行随机模

p是马甲·2022-12-07 09:02

【人工智能】基于蒙特卡洛树搜索和策略价值网络的AI五子棋算法设计

基于蒙特卡洛树搜索和策略价值网络的AI五子棋算法设计摘要蒙特卡洛树搜索算法五子棋博弈的状态价值函数附1：详细论文说明下载：附2：实现代码下载（2022.10更新后代码）：摘要随着人工智能领域的发展，深度学习

别出BUG求求了·2022-12-07 05:14

人人视频android app,人人视频安卓版

杜蒙特专题视频就在这里，快下载软件观看更多相关视频并与她互动吧！

weixin_39554170·2022-12-07 05:44

蒙特卡洛方法计算π

其实用程序来解决是非常容易的importrandomfrommathimport*n=1000m=0foriinrange(n):x=random.random()y=random.random()z=sqrt(x**2+y**2)ifz<=1.0:m+=1pi=4*(m/n)print("PI=",pi)如有更好的解决办法可在评论区发表，或者邮箱发给作者邮箱：official@songboyi.

宋tongxue·2022-12-06 23:30

用蒙特卡洛法计算阴影部分面积

什么是蒙特卡罗在这里我就不多做介绍了，感兴趣的朋友可以看之前的几篇文章，更多具体的数学建模模型可以关注数模乐园公主号的更新，在这里我只介绍如果用蒙特卡罗方法来计算上图中阴影部分的面积，注意这只是蒙特卡罗方法的一个应用而已

数模乐园—数模君·2022-12-06 23:38

蒙特卡洛算法之随机数介绍

由具有已知分布的总体中抽取简单子样，在蒙特卡罗方法中占有非常重要的地位。总体和子样的关系，属于一般和个别的关系，或者说属于共性和个性的关系。

数模乐园—数模君·2022-12-06 23:07

用蒙特卡洛法实现对排队等待问题的计算机模拟

在日常生活中，我们每天都会遇到各种各样的排队。比如：银行中取款要排队，火车站买票要排队，超市、商场中购物付款要排队，预订旅馆或机票时也要排队，人们仿佛置身于一个排队的社会。所谓排队，就是等候消费服务的顾客在进入点前排队(意大利G·佩里切利)。排队的类型一般来说有以下几种：一个服务点。即只有一个点可供顾客选择等候服务，顾客只能按顺序一个接一个等侯，这样排队，顾客多的时候最混乱。现在这种排队类型已不多

数模乐园—数模君·2022-12-06 23:07

【5】强化学习之时序差分方法（Sarsa和Q-learning）

目录1、时序差分预测1）与动态规划方法的比较2）与蒙特卡罗方法的比较3）时序差分预测伪代码2、Sarsa算法：在线策略的时序差分方法3、Q-learning算法：离线策略的时序差分方法4、Q-learning

Water-drop-conquer·2022-12-06 12:35

蒙特卡洛采样_马尔可夫链蒙特卡洛采样（MCMC）

1.前言1.1.采样的用途概率推断在人工智能领域中广泛运用于不确定性的推理与经验学习，然而，实用的概率模型通常是非常复杂且维度很高的，进行精确的概率推断时常常会带来很高的计算代价。采样方法就是一种高效的近似推断方法。假设我们要求f(x)对p(x)的期望，如式(1)所示，一种简单的方法就是，先得到从p(x)中采样的样本点，然后进行求平均，那么就得到了期望的近似估计，当采样点足够多时，结果会无限的接近

weixin_39743824·2022-12-06 00:26

蒙特卡洛法（三）马尔科夫链蒙特卡洛法

马尔科夫链蒙特卡洛法适合于随机变量是多元的、密度函数是非标准形式的随机变量各分量不独立的情况。

Lebron杨·2022-12-06 00:24

蒙特卡洛原理

蒙特卡洛方法的基本原理是，事件的概率可以用大量试验中发生的频率来估计，当样本容量足够大可以认为该事件的发生频率即为其概率．因此，可以先对影响其可靠度的随机变量进行大量的随机抽样，然后把这些抽样值一组一组地代入功能函数式

qq_34911636·2022-12-05 23:22

初探强化学习（1）蒙特卡洛采样

文本从这个网页搬来的：https://zhuanlan.zhihu.com/p/3381036921.蒙特卡洛的概念蒙特卡洛原来是一个赌场的名称，用它作为名字大概是因为蒙特卡洛方法是一种随机模拟的方法，

难受啊！马飞...·2022-12-05 23:50

马尔可夫蒙特卡罗 MCMC 原理及经典实现

大家马上会想到吉布斯Gibbs采样，今天我们来分享一种比较实用的采样方法：马尔可夫蒙特卡罗方法，吉布斯采样是其中的一种。

Anne033·2022-12-05 23:16

大白话论《马尔科夫链蒙特卡洛采样》MCMC原理

1、技术优势与传统均匀采样不同，马尔科夫链蒙特卡洛采样通过调整建议采样分布函数，逼近于目标函数。从建议分布中采样，就相当于对目标函数的采样。

lamusique·2022-12-05 23:44

每天一个数学建模算法-12/3

今天开始介绍蒙特卡罗算法，它也被称统计模拟法、统计试验法。是把概率现象作为研究对象的数值模拟方法。

数模ok·2022-12-05 18:39

【Python】用蒙特卡洛树搜索（MCTS）解决寻路问题

文章目录用蒙特卡洛树搜索（MCTS）解决寻路问题关于蒙特卡洛树搜索寻路问题和寻路算法数据结构与定义寻路算法的基本假设权值计算改进后的权值存储和加权随机策略测试运行结果分析总结用蒙特卡洛树搜索（MCTS）

百万光年·2022-12-05 17:18

数电知识点整理

1：逻辑代数基本定理：代入定理，反演定理，对偶定理；2：逻辑函数：输入与输出之间的函数关系，真值表，逻辑函数表达式，逻辑图，波形图，卡诺图；3：最小项：n变量，m为n个因子的乘积，最大项：m为n个因子的和

warren@伟_·2022-12-05 13:45

生态学模拟对广义线性混合模型GLMM进行功率（功效、效能、效力）分析power analysis环境监测数据...

功率计算基于蒙特卡罗模拟。它包括用于(i)对给定模型和设计进行功效分析的工具；(ii)计算功效

拓端研究室TRL·2022-12-05 02:30

基于蒙特卡罗树搜索的智能行程规划系统设计（二）一个简单的DEMO

@基于蒙特卡罗树搜索的智能行程规划系统设计基于蒙特卡罗树搜索的智能行程规划系统设计DEMO0.1github链接.https://github.com/blue-sky-sea/MCTS-TRAVEL-PLAN

水树悠太·2022-12-04 22:14

机器学习笔记之马尔可夫链蒙特卡洛方法(一)蒙特卡洛方法介绍

机器学习笔记之马尔可夫链蒙特卡洛方法——蒙特卡洛方法介绍引言回顾：近似推断蒙特卡洛方法采样方法介绍基于概率分布的采样方法拒绝采样拒绝采样的缺陷与自适应拒绝采样重要性采样附：自适应拒绝采样代码引言从本节开始

静静的喝酒·2022-12-04 17:38

聚类数目的多种确定方法与理论证明

聚类数目的多种确定方法与理论证明前言一：确定聚类中心数目的基础方法二：方法修正三：实验内容四：关于蒙特卡洛方法的有效性证明五：总结与展望前言上一篇文章我们主要是自己实现了kmeans++算法的底层逻辑，

月~时光之笛·2022-12-04 17:58

神经网络中的可视化

为了能透视这个“AI黑箱”中的过程，加拿大蒙特利尔一家公司开发一个3D可视化工具ZetaneEngine。

一粒西林·2022-12-04 17:04

潮流能模型matlab,CMPPF_IEEE34 实现半不变量法概率潮流计算，并与蒙特卡洛模拟法作比较 matlab 272万源代码下载- www.pudn.com...

文件名称:CMPPF_IEEE34下载收藏√[54321]开发工具:VisualC++文件大小:66KB上传时间:2016-08-29下载次数:30提供者:王弘详细说明：实现半不变量法概率潮流计算，并与蒙特卡洛模拟法作比较

凯莉-卡洛尔·2022-12-04 09:05

强化学习笔记：AlphaGo(AlphaZero) ，蒙特卡洛树搜索（MCTS）

1AlphaZero的状态围棋的棋盘是19×19的网格，可以在两条线交叉的地方放置棋子，一共有361个可以放置棋子的位置，因此动作空间是A={1,··,361}。比如动作a=123的意思是在第123号位置上放棋子。AlphaGoZero使用19×19×17的张量表示一个状态。张量每个切片(Slice)是19×19的矩阵，对应19×19的棋盘。一个19×19的矩阵可以表示棋盘上所有黑子的位置。如果一

UQI-LIUWJ·2022-12-03 19:04

Python使用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测|附代码数据

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=20678在本文中，预测股价已经受到了投资者，政府，企业和学者广泛的关注。然而，数据的非线性和非平稳性使得开发预测模型成为一项复杂而具有挑战性的任务在本文中，我将解释如何将GARCH，EGARCH和GJR-GARCH模型与Monte-Carlo模拟结合使用，以建立有效的预测模型。金融时间序列的峰度，波动率和杠杆效应特征证明了GARCH的合理性。

·2022-12-03 12:19

MATLAB代码：峰谷电价引导下电动汽车充电负荷优化-基于NSGA-II

算法峰谷电价参考文档：《基于峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化》基本复现；仿真平台：MATLAB主要内容：代码主要做的是基于NSGA-II的电动汽车充电负荷优化，首先，在研究电动汽车用户充电需求的前提下，利用蒙特卡洛方法对

「已注销」·2022-12-03 07:57

电力系统随机潮流概率潮流计算MATLAB程序包含蒙特卡洛模拟法、半不变量法＋级数展开

电力系统随机潮流概率潮流计算MATLAB程序包含蒙特卡洛模拟法、半不变量法＋级数展开（Gram-Charlie，Cornish-Fisher）；考虑光伏不确定性（Beta分布），以IEEE34节点为例，

「已注销」·2022-12-03 07:27

2022年NPDP新版教材知识集锦--【第四章节】（2）

具体活动：2.2卡诺模型(KanoMetho

张佩服的石头·2022-12-02 22:40

python金融量化分析_【Python金融量化】VaR系列（四）：蒙特卡洛方法估计VaR

所以本文总结一种可以对向前k日VaR进行估计的方法，蒙特卡洛方法。需要说明的是，通过蒙特卡洛方法

weixin_39713219·2022-12-02 17:27

python实现VaR和CVaR的计算

python实现VaR和CVaR的计算1.引言2.问题2.1问题描述2.2问题解析3.数据导入与数据预处理4.VaR的计算4.1参数法4.2蒙特卡洛法4.3历史模拟法4.4不同方法的VaR比较5.CVaR

独行者~·2022-12-02 17:18

贝叶斯变分推断

在面对高维的参数空间时，基于蒙特卡洛抽样的方法难以直接评估或样本。而贝叶斯变分推断技术将后验推断问题巧妙地转化为优化问题进行求解，具有更好的收

丶无尘·2022-12-02 17:00

（Matlab实现）基于蒙特卡诺和拉格朗日乘子法的电动车调度【有序、无序充放电】

目录1概述2蒙特卡洛模拟方法介绍3拉格朗日乘子法4规模化电动汽车充电负荷预测计算方法5Matlab代码实现1概述电动汽车EV(ElectricVehicle)具有清洁环保、高效节能的优点,不仅能缓解化石能源危机

电气辅导帮·2022-12-01 17:43

《逻辑综合(logic synthesis)入门指南》

持续更新，记得收藏哦~~目录逻辑综合概述技术概述一、翻译二、高阶优化2.1常数传递和冗余消除2.2算术运算优化2.3公共子表达式消除2.4资源共享2.5状态编码和状态机优化三、逻辑表达方法3.1真值表3.2卡诺图

潘鸿洋·2022-12-01 15:14

蒙特卡洛树搜索(MCTS)

阿尔法狗下棋的时候，做决策的不是策略网络和价值网络，而是蒙特卡洛树搜索(MonteCarloTreeSearch,MCTS)。训练好的策略网络和价值网络均能单独地直接做决策。

DeepGeGe·2022-12-01 10:21

蒙特卡洛法（Monte Carlo）电动汽车负荷预测matlab程序设计

电动汽车充电负荷的时间分布预测规模化电动汽车充电负荷在未来某一天随时间特性的分布规律是研究电动汽车发展对配电网影响以及充电站选址定容问题的前提与基础。电动汽车充电负荷的分布情况与车主的行为特征有关，不同类型的电动汽车车主出行规律以及充电习惯不一样，车主选择充电开始的时间、充电开始时，电池的剩余电量或者车辆行驶里程等决定了充电负荷的具体分布。因此，本章从影响电动汽车充电负荷分布的因素入手，将电动汽车

电磁MATLAB·2022-11-30 16:32

生成对抗网络：从架构到训练

近日，帝国理工学院、蒙特利尔大学等研究机构共同发表论文并梳理了生成对抗网络，该论文从最基本的GAN架构及其变体到训练过程和训练技巧全面概述了生成对抗网络的概念、问题和解决方案。

zchang81·2022-11-30 11:50

使用PyTorch实现简单的AlphaZero的算法（3）：神经网络架构和自学习

神经网络架构和训练、自学习、棋盘对称性、PlayoutCapRandomization，结果可视化从我们之前的文章中，介绍了蒙特卡洛树搜索(MCTS)的工作原理以及如何使用它来获得给定棋盘状态的输出策略

deephub·2022-11-30 10:42

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