monte

Sequential Monte Carlo Methods (SMC) 序列蒙特卡洛/粒子滤波/Bootstrap Filtering

ProblemStatement我们考虑一个具有马尔可夫性质、非线性、非高斯的状态空间模型(StateSpaceModel)：对于一个时间序列上的观测结果{yt,t∈N}\{y_t,t\inN\}{yt,t∈N}，我们认为每个观测结果yty_tyt的生成依赖于一个无法直接观察的隐变量xt∈{xt,t∈N}x_t\in\{x_t,t\inN\}xt∈{xt,t∈N}，即：p(yt∣xt),t∈[1,
ppp8300885·2020-07-02 14:07

Simulated Annealing (SA) Algorithm，退火算法

1模拟退火算法（SimulatedAnnealingAlgorithm）介绍  模拟退火算法是一种通用概率演算法，用来在一个大的搜索空间内寻找命题的最优解，它是基于Monte-Carlo迭代求解策略的一种随机寻优算法
肥了个大西瓜·2020-07-01 20:36

蒙特卡罗(Monte Carlo)方法简介

蒙特卡罗(MonteCarlo)方法，也称为计算机随机模拟方法，是一种基于"随机数"的计算方法。一起源这一方法源于美国在第二次世界大战进研制原子弹的"曼哈顿计划"。MonteCarlo方法创始人主要是这四位：StanislawMarcinUlam,EnricoFermi,JohnvonNeumann（学计算机的肯定都认识这个牛人吧）和NicholasMetropolis。StanislawMarc
wuguangbin1230·2020-06-29 21:41

S.P.随机模拟（Python实现）

随机模拟（StochasticSimulation）逆变换法接受-拒绝法（acceptance-rejection）随机模拟计算圆周率π随机模拟（StochasticSimulation）随机模拟又称Monte-Carlo
姚巨龙·2020-06-29 09:18

MPSK通信系统的Monte Carl仿真（matlab实现，附源码）

目录实验目的实验内容实验原理1.PSK原理2.调制解调原理3.MonteCarlo仿真过程实验内容（一）未加信道纠错编码的QPSK调制通信系统（二）未加信道纠错编码的8PSK调制通信系统总结1.问题2.对于理论的理解3.感悟本文旨在记录自己的一次非常用心的课程作业，以及和大家分享研究成果，喜欢的别忘了点一个赞哦~~~实验目的提高独立学习的能力培养发现问题，解决问题，分析问题的能力学习Matlab的
来一块葱花饼·2020-06-29 06:26

概率算法（随机化算法）

概率算法大致分为四类：数值概率算法蒙特卡罗（Monte
Pineapple.52678·2020-06-29 05:27

伪蒙特卡洛(Quasi-Monte Carlo, QMC)随机

分享一道由群员“Melbourne”，外号“PaperMachine”，有数学小王子之称的小伙伴分享的题目！特别说明：本文非原创，经投稿者同意后发表。01PART算法介绍期望：在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。题目：在1*1的正方形中随机撒三个点，两两点都可构成长方形的一组
小浩算法·2020-06-28 23:27

Stata：蒙特卡洛模拟分析 (Monte Carlo Simulation)

作者：陈勇吏（上海交通大学）连享会-与君分享lianxh.cn 文章目录1.蒙特卡洛模拟（MC）简介连享会计量方法专题……2.两种常用的MC方法2.1postfile命令2.1.1`postfile`命令语法2.1.2postfile的使用方式连享会计量方法专题……2.2simulate命令3.Stata实现3.1Stata范例1：对数正态分布的均值和方差3.2Stata范例2：内生性偏误的影响参
arlionn·2020-06-22 15:47

Monte Carlo Integration

MonteCarloIntegrationMonteCarlointegrationusesadifferentperspectivefromQuadratureIntegrationtoconsidertheproblemofintegration.QuadratureIntegrationfromdiscretetocontinuous,mainlyusestheconceptoflimitc
陈鬼尘·2020-06-12 22:00

理解 KL 散度的近似

Zhu（CSAGI/UniversityAI）原文链接：http://joschu.net/blog/kl-approx.html术语：散度（Divergence）;近似（Approximation）;Monte-Carlo
朱小虎XiaohuZhu·2020-05-08 23:48

增强学习（四） ----- 蒙特卡罗方法(Monte Carlo Methods)

增强学习（四）-----蒙特卡罗方法(MonteCarloMethods)1.蒙特卡罗方法的基本思想蒙特卡罗方法又叫统计模拟方法，它使用随机数（或伪随机数）来解决计算的问题，是一类重要的数值计算方法。该方法的名字来源于世界著名的赌城蒙特卡罗，而蒙特卡罗方法正是以概率为基础的方法。一个简单的例子可以解释蒙特卡罗方法，假设我们需要计算一个不规则图形的面积，那么图形的不规则程度和分析性计算（比如积分）的
dierica·2020-03-30 15:36

蒙特卡洛模拟(Monte Carlo Simulation)浅析

蒙特卡洛模拟作为一种常用的模拟技术，在PMBOK里经常可以看到它的身影，其主要出现在风险管理知识领域中的定量风险分析过程，是用于做项目定量风险分析的工具之一，同时蒙特卡洛模拟也可以用于估算进度或成本以及制定进度计划等。（全文共2741字，阅读大约需要10分钟。）蒙特卡洛模拟由于在PMBOK里讲得较为简单和抽象，理解起来稍微有点困难。为了让大家更加通透地理解蒙特卡洛模拟的作用及其过程原理，本文试图通
朱焕·2020-03-30 10:30

蒙特卡罗方法入门（Monte Carlo Method）

原文出处：阮一峰的日志（@ruanyf）欢迎分享原创到伯乐头条http://blog.jobbole.com/88465/本文通过五个例子，介绍蒙特卡罗方法（MonteCarloMethod）。一、概述蒙特卡罗方法是一种计算方法。原理是通过大量随机样本，去了解一个系统，进而得到所要计算的值。它非常强大和灵活，又相当简单易懂，很容易实现。对于许多问题来说，它往往是最简单的计算方法，有时甚至是唯一可行
hzyido·2020-03-01 21:15

AlphaGo与蒙特卡罗树搜索

简单的说Monte-CarloTreeSearch（MCTS）的意思就是讲蒙特卡罗抽样的思想用到树搜索上。在我了解到MCTS思想背后的简
辣么大大大大·2020-02-29 06:29

维京说21 简析AlphaGo中Monte-Carlo tree search算法原理

问题：AlphaGo中的Monte-Carlotreesearch是什么原理？
维京·2020-02-27 04:42

猿学－用蒙特卡罗法（MC）求解

本文要讨论的蒙特卡罗(Monte-Calo,MC)就是一种可行的方法。蒙特卡罗法这一篇对应Sutton书的第五章和UCL强化学习课程的第四讲部分，第五讲部分。1.不基于
猿学·2020-02-10 18:58

Learning to Win by Reading Manuals in a Monte-Carlo Framework

作者：S.R.K.Branavanbranavan@csail.mit.eduComputerScienceandArtificialIntelligenceLaboratoryMassachusettsInstituteofTechnologyDavidSilverd.silver@cs.ucl.ac.ukDepartmentofComputerScienceUniversityCollegeL
朱小虎XiaohuZhu·2019-12-29 06:42

期权的蒙特卡洛模拟

importseabornassnsfromCAL.PyCALimport*importnumpyasnpimportscipyspot=2.45strike=2.50maturity=0.25r=0.05vol=0.25defcall_option_pricer_monte_carlo
NILSTARK·2019-12-24 14:30

Monte Carlo Simulation

simulationcodesrandfollowsuniformdistributionbetween[0,1],randnfollowsnormaldistributionbetween[0,1].rand(2,1),rand(2)his(rand(100000,1))icdficdf('Normal',rand(100000,1),0.3,0.4)A=icdf('exp',rand(1000
满仓_·2019-12-17 07:25

#David Silver Reinforcement Learning # 笔记4 MC-TD

1.Monte-CarloReinforcementLearning蒙特卡洛方法直接从环境中选择一条路，然后走到重点才结束，最后用平均的returnG值來更新值函数。
feiyu87·2019-12-14 21:31

Stata: Monte Carlo 模拟之产生符合特定分布的随机数

 作者：陈勇吏(上海交通大学安泰经济与管理学院) Stata连享会：知乎||码云|CSDN Stata连享会 计量专题||精品课程||推文||公众号合集点击查看完整推文列表  连享会计量方法专题……这一部分我们将讨论随机数的产生原理，以及随机数的代码实现方式。在介绍随机数之前，我们先简单介绍一下蒙特卡洛模拟和随机数的概念。假设是一个随机变量，其分布函数为，概率密度函数为。我们可能会对感兴趣（是一个
stata连享会·2019-11-06 23:12

随机模拟-Monte Carlo积分及采样（详述直接采样、接受-拒绝采样、重要性采样）

转载请注明出处http://www.jianshu.com/p/3d30070932a8作者：@贰拾贰画生1.MonteCarlo积分蒙特卡洛方法的思想很简单，就是用随机投点法来模拟不规则图形的面积。比如在1*1的矩形中，有一个不规则的图形，我们想要直接计算该图形的面积很困难，那怎么办呢？我们可以拿N个点，随机抛在1*1的矩形框中，数一下落入该不规则图形中的点的个数count，那么该不规则图形的面
贰拾贰画生·2019-11-06 06:39

Stata: 蒙特卡洛模拟(Monte Carlo Simulation)没那么神秘

作者：侯新烁湘潭大学[编译](知乎||码云)Stata连享会精品专题||精彩推文资料参考来源：TheStataBlog»MonteCarlosimulationsusingStata通过计算机模拟，从总体抽取大量随机样本的计算方法统称为“蒙特卡罗法（MonteCarloMethod，简记为MC）”，这个名字来源于摩纳哥的蒙特卡洛赌场（MonteCarloCasino），这是最早使用这个方法的一位美
stata连享会·2019-11-01 00:39

蒙特卡罗方法、蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS）初探

1.蒙特卡罗方法（MonteCarlomethod）0x1：从布丰投针实验说起-只要实验次数够多，我就能直到上帝的意图18世纪，布丰提出以下问题：设我们有一个以平行且等距木纹铺成的地板（如图），现在随意抛一支长度比木纹之间距离小的针，求针和其中一条木纹相交的概率。并以此概率，布丰提出的一种计算圆周率的方法——随机投针法。这就是蒲丰投针问题（又译“布丰投针问题”）。我们来看一下投针算法的步骤：取一张
郑瀚Andrew.Hann·2019-10-09 14:00

Stata：蒙特卡洛模拟分析 (Monte Carlo Simulation)

作者：陈勇吏（上海交通大学）Stata连享会 计量专题||精品课程||推文||公众号合集点击查看完整推文列表连享会：内生性问题及估计方法专题连享会-内生性专题现场班-2019.11.14-17 2019金秋十月-空间计量专题班，杨海生主讲，成都  本文介绍Stata中做蒙特卡洛模拟的两种常用方法。第一种方法是使用postfile命令，第二种方法是simulate命令，并举了两个具体的例子，说明如何
stata连享会·2019-09-15 09:18

Monte-Carlo Dropout，蒙特卡罗 dropout

Monte-CarloDropoutMonte-CarloDropout（蒙特卡罗dropout），简称MCdropout。
wuliytTaotao·2019-09-12 16:00

monte_carlo方法（maze代码实现）

首先，在上文的Maze方法中要实现随机采样的方法，这里采用了简单的随机采样方法（用U(0,1)U(0,1)U(0,1)来模拟随机动作，这好像就是所谓的重要性采样方法吧）#续Maze#随机取样defgen_randompi_sample(self,num):state_sample=[]action_sample=[]reward_sample=[]for_inrange(num):s_tmp=[]
oO蛋蛋Oo·2019-04-11 21:59

强化学习经典算法笔记(三)：蒙特卡罗方法Monte Calo Method

强化学习经典算法笔记——蒙特卡罗方法强化学习经典算法笔记(零)：贝尔曼方程的推导强化学习经典算法笔记(一)：价值迭代算法ValueIteration强化学习经典算法笔记(二)：策略迭代算法PolicyIteration  前三篇都是在环境模型已知的情况下求解最优算法，但是很多情况下，环境的模型是未知的，我们不清楚状态之间如何转移，回报的概率是多少，甚至不清楚全部的状态空间长什么样子。这种情况下，如
赛艇队长·2019-04-09 17:46

蒙特卡罗方法（Monte Carlo method）

GitHub地址：戳我看源码>>>>蒙特卡罗方法概述蒙特卡罗方法又称统计模拟法、随机抽样技术，是一种随机模拟方法用事件发生的“频率”来决定事件的“概率”。用数学方法在计算机上大量、快速地模拟试验，以获得问题的近似解。为象征性地表明这一方法的概率统计特征，故借用赌城蒙特卡罗命名。应用求PI值思路PI用蒙特卡罗算法的思想就是随机往正方形里打点，圆内的点个数之和近似于圆的面积，打点总数近似于正方形的面积
阿昕_·2019-01-11 14:20

概率机器人（Probabilistic Robotics）笔记 Chapter 8: 栅格定位与蒙特卡洛定位（Grid and Monte Carlo Localization）

1.简介本章介绍两个全局定位算法，与第七章介绍的高斯方法有所不同：可以处理原始传感器数据，不用提取特征，也可以处理负信息。非参数化，不受限于EKF的单模型分布。可以解决全局定位问题，有时甚至可以解决绑架问题。第一个算法叫栅格定位。它使用一个直方图滤波器来表示后验置信。缺点是，如果栅格划分很细，则计算量很大。如果划分粗糙，则离散化时信息丢失会影响滤波器表现。第二个算法叫蒙特卡洛定位（MCL）算法，也
DaqianC·2018-11-13 00:06

概率机器人（Probabilistic Robotics）笔记 Chapter 8: 栅格定位与蒙特卡洛定位（Grid and Monte Carlo Localization）

1.简介本章介绍两个全局定位算法，与第七章介绍的高斯方法有所不同：可以处理原始传感器数据，不用提取特征，也可以处理负信息。非参数化，不受限于EKF的单模型分布。可以解决全局定位问题，有时甚至可以解决绑架问题。第一个算法叫栅格定位。它使用一个直方图滤波器来表示后验置信。缺点是，如果栅格划分很细，则计算量很大。如果划分粗糙，则离散化时信息丢失会影响滤波器表现。第二个算法叫蒙特卡洛定位（MCL）算法，也
DaqianC·2018-11-13 00:06

AI学习笔记——强化学习之Model-Free Prediction--解决未知环境下的预测问题

1.Monte-Carlo（蒙特卡洛）策略估计Monte-Carlo(MC)方法广泛应用于数学、物理和金融等领域。比如在物理学中研究离子运动轨迹，我们就可以采用Monte-Carlo方法进行多
weixin_33928467·2018-10-17 23:00

强化学习中的各类算法

通过价值选行为：Q-learning、Sarsa、DeepQNetwork直接选行为：PolicyGradients想象环境并从中学习：ModelBasedRL回合更新：基础版的PolicyGradients、Monte-CarloLearning
Oliver Cui·2018-10-08 19:40

蒙特卡洛方法（Monte-Carlo Simulation）

目录布封投针问题（Buffon'sneedleproblem）蒙特卡洛方法（Monte-CarloSimulation）估算PI估计不规则图形的面积随机抛点采样估计样本采集拒绝采样（rejectsample
hearthougan·2018-09-01 17:22

蒙特卡洛方法 （Monte Carlo Method）

蒙特卡洛（MonteCarlo,MC）方法不需要环境的全部信息，而只需要“experience”，这里的“experience”指的是states、actions和环境的rewards的采样序列。在机器学习领域，不需要环境动态性的先验知识是非常重要的一个优点，蒙特卡洛方法从真实的或者仿真的experience中进行学习，虽然它也需要一个环境模型用来产生样本转换，但它不像动态编程一样需要所有可能转换
BLueberry_Pie·2018-09-01 09:22

强化学习（四）用蒙特卡罗法（MC）求解

本文要讨论的蒙特卡罗(Monte-Calo,MC)就是一种可
刘建平Pinard·2018-08-17 18:00

强化学习系列（五）：蒙特卡罗方法（Monte Carlo)

一、前言在强化学习系列（四）：动态规划中，我们介绍了采用DP(动态规划）方法求解environmentmodel已知的MDP（马尔科夫决策过程），那么当environmentmodel信息不全的时候，我们会采用什么样的方法求解呢？蒙特卡洛方法（MonteCarlo)、时间差分（TemporalDifference，TD)、n-stepBootstrapping都可以用来求解无模型的强化学习问题，本
LagrangeSK·2018-07-27 14:10

python：二维正方形晶格Ising模型的 Monte Carlo 模拟

研究5×5,10×10,20×20,40×40,80×80五种系统大小下，平均磁矩与温度的关系，如图1所示。模拟时先弛豫50步，再以后1000步做统计。考虑外磁场为0的情况，并且统计时对总磁矩取绝对值。从图中可以发现，随着温度的升高，二维Ising模型存在从铁磁相到顺磁相的转变，临界温度近似为2.3,并且系统变大，相变点附近平均磁矩的变化越陡峭。不同系统大小下平均磁矩随温度的变化代码：import
W杂货铺W·2018-07-10 00:04

应用Bulter-Volmer方程与Monte Carlo 模型分析CO电氧化动力学

KineticsanalysisoftheCOelectrooxidationbyBulter-VolmerequationandManteCarlosimulationBulter-Volmer方程：i=ic−ia=FAk0[cO(0,t)exp−βF(E−E0′)RT−cR(0,t)exp(1−β)F(E−E0′)RT]i=ic−ia=FAk0[cO(0,t)exp⁡−βF(E−E0′)RT−
Chem-To-Math·2018-06-29 05:42

matlab--蒙特卡罗Monte Carlo

MonteCarlo：以某个事件的出现概率估算随机事件的概率。另一种是得到随机事件的数字特征，将其作为问题的解。用于求问题的准确解，但求到的解可能不正确。正确的可能性随着计算时间的增加而增加。随机数：随机数在概率算法设计中扮演着十分重要的角色。在现实计算机上无法产生真正的随机数，因此在概率算法中使用的随机数都是一定程度上随机的，即伪随机数。产生随机数最常用的方法是线性同余法。由线性同余法产生的随机
佳悦·2018-02-05 20:58

利用蒙特卡洛(Monte Carlo)方法计算π值

圆周率π是一个无理数，没有任何一个精确公式能够计算π值，π的计算只能采用近似算法。国际公认的π值计算采用蒙特卡洛方法。蒙特卡洛方法蒙特卡洛(MonteCarlo)方法，又称随机抽样或统计试验方法。当所求解的问题是某种事件出现的概率，或某随机变量的期望值时，可以通过某种“试验”方法求解。简单说，蒙特卡洛是利用随机试验求解问题的方法。π值的计算构造一个单位正方形和一个单位圆的1/4，往整个区域内随机投
JimmieZou·2018-01-21 16:54

利用蒙特卡洛(Monte Carlo)方法计算π值

圆周率π是一个无理数，没有任何一个精确公式能够计算π值，π的计算只能采用近似算法。国际公认的π值计算采用蒙特卡洛方法。蒙特卡洛方法蒙特卡洛(MonteCarlo)方法，又称随机抽样或统计试验方法。当所求解的问题是某种事件出现的概率，或某随机变量的期望值时，可以通过某种“试验”方法求解。简单说，蒙特卡洛是利用随机试验求解问题的方法。π值的计算构造一个单位正方形和一个单位圆的1/4，往整个区域内随机投
JimmieZou·2018-01-21 16:54

Bootstrap抽样和Monte Carlo思想

写在前面总是搞不懂、记不住这些名字好像很厉害的算法思想，这篇文章主要写一下Bootstrap抽样和蒙特卡罗算法思想。一、Bootstrap抽样1、基本思想Bootstrap抽样的基本思想是在全部样本未知的情况下，借助部分样本的有放回多次抽样，构建某个估计的置信区间，抽象地说，通过样本得到的估计并没有榨干样本中的信息，bootstrap利用重采样，把剩余价值发挥在构建置信区间上。2、算法流程对于一个
nana-li·2018-01-17 10:51

人工智能期末复习笔记2018-01-03

极大极小过程alpha-beta剪枝Monte-Carlo博弈极大极小过程极大极小过程的想法非常直白，即：我方走步，则选择极大值；对方走步，则选择极小值。
铅绘_LittleWorld·2018-01-03 21:40

Markov Chain Monte Carlo

转载至https://zhuanlan.zhihu.com/p/25610149[数据分析]MarkovChainMonteCarloMarkovChainMonteCarlo简称MCMC，是一个抽样方法，用于解决难以直接抽样的分布的随机抽样模拟问题。在基础概率课我们有学过，已知一个概率分布函数F(X)，那么用电脑产生服从Uniform分布的随机数U，代入，那么就是服从F(X)的随机变量。这个方法
漫流小溪·2017-10-17 20:14

Monte Carlo , 蒙特卡洛算法

简介1.MonteCarlomethod蒙特卡洛方法,一种用于物理仿真与计算统计的算法,它基于随机采样.1.1例子可以用于计算任意积分的值.∫10f(x)dx当f(x)过于复杂,无法用公式得出解析解时,就可以通过随机采样来逼近它的解.以f(x)=x2举例.图1-1定积分∫10x2dx计算步骤见下:因为f(x)的两个边缘为(0,0)与(1,1),所以我们圈出一个正方形.这个正方形的面积就是1用mat
yichudu·2017-09-27 15:37

Monte Carlo光线跟踪模拟塔式太阳能热发电接收面板上的辐射能密度分布

版权申明：本文是根据作者自己的项目经历提炼出来的光线跟踪方法在塔式太阳能发电仿真模拟上的应用，涉及具体的实现细节和背后原理。纯原创。如转载请注明出处。目录目录坐标系定日镜调整镜面上产生入射光线定日镜微表面slopeerror欢迎使用Markdown编辑器写博客快捷键Markdown及扩展表格定义列表代码块脚注数学公式UML图离线写博客浏览器兼容坐标系场地的坐标系如图，为了迎合DirectX的习惯，
hct_zju·2017-05-20 15:22

深度增强学习David Silver（四）——Model-Free Prediction

本节课主要介绍：Monte-CarloLearningTemporal-DifferenceLearningTD(λ)Lecture03讲到了已知环境的MDP，也就是做出行动之后知道到达哪个状态及奖励，
cs123951·2017-05-15 12:54

五子棋AI：MCTS初探

wikipediaSelection采用UCT（UpperConfidenceboundsappliedtoTrees）函数：来自：https://spin.atomicobject.com/2015/12/12/monte-carlo-tree-search-alg
MCTS2016·2017-04-02 01:11

5 蒙特卡洛方法 （Monte Carlo Method）

【上一篇4动态编程（DynamicProgramming,DP）】【下一篇6Temporal-Difference（TD）Learning】与上一节动态编程（DP）方法不同的是，蒙特卡洛（MonteCarlo,MC）方法不需要环境的全部信息，而只需要“experience”，这里的“experience”指的是states、actions和环境的rewards的采样序列。在机器学习领域，不需要环境
cute_Lily·2017-03-27 15:07
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