파이썬으로 MCMC에 관해 도움을 줄 수 있습니까? 이 도구 (MCMC)를 사용하여 5 개 또는 6 개의 매개 변수가있는 모델을 맞추기를 원합니다. 나는 많은 것을 수색했다. 그러나 그것을하는 방법을 조사 할 학습 방법이 없다! 좀 도와주세요 나는 카이 제곱 방정식을 사용하지만 각 매개 변수에 100 단계의 범위가 포함 된 5 개의 매개 변수를 계산할 때
한계 분포 및 상관 행렬을 알고있는 변수를 시뮬레이션하려고합니다. 나는 우리가 코 퓰라 (copula)와 같은 패키지를 사용할 수 있다는 것을 알고 있지만 그것에 대해 어떻게 해야할지 익숙하지 않습니다. 누군가가 여기에 대한 대답에서 그리기 #mean(w1)=0.6, sd(w1)=0.38; w1 is normally distributed
#mean(w2)
나는 C++에서 GBM 함수를 만들었고 초기 값 100부터 시작해서 주가가 너무 많이 나가고 있다고 믿습니다. [50,400]에서 출력 할 수 있습니다. 나는 내 코드에서 내가 뭘 잘못하고 있는지 모르겠다. 나는 무작위 표준 정규 숫자를 뿌리는 방식에 문제가 있다고 생각한다. 기능을 살펴보고 내가 고치거나 변경하는 것이 있으면 알려주십시오. 하나의 초기 주
Nataf Transform을 사용하여 상관 관계가있는 다 변수 시뮬레이션을하고 있습니다. Monte Carlo 시뮬레이션을 수행하기 위해 Python (중급 지식)으로 코드를 개발했지만 컴퓨터에서는 많은 시간이 걸립니다. 누구든지 다음 라인을 최적화하는 데 도움을 줄 수 있습니까? # Exponential distribution (stats package
나는 코딩에 익숙하지 않고 옥타브 (아래)에서 이전에 생성 된 코드에서 파이썬으로 애니메이션을 만들려고 노력해 왔습니다. 지금까지 나는 모호하지 않은 산점도를 그리는 것 외에는 성공하지 못했습니다. 모든 도움말이나 도움을 주시면 감사하겠습니다. clear;
N = 100;
NT = 200;
for i=1:N
x(i)
나는 지금 간단한 보드 게임을위한 MCTS 실시에 종사하고있다. 거의 제대로됐다고 생각하지만, 반복 할 때마다 시간 또는 숫자 (i)를 1 회 이상 반복 할 때마다 시간이 나옵니다. 게임이 멈 춥니 다. 누군가가 그 문제가 무엇인지에 대해 확실한 생각이 있다면 나는 기뻐할 것입니다. // method to find best turn
Node fin
몬테카를로 근사법을 사용하여 pi의 정밀도 (소수점 이하 자릿수)를 계산하는 함수를 만들려고합니다. 근사값을 파이의 리터럴 값과 비교하고 일치하지 않는 경우 재귀 적으로 많은 수의 재판으로 다시 시도하기 위해 함수를 재귀 호출합니다. 근사에 대한 임상 시험의 수를 제어하도록되어 변수 x가 1로 함수가 호출 될 때마다 초기화됩니다 때문에이 문제가있어 def
트리가 충분히 깊어서 터미널 노드가 선택되기 시작했다면, 제로 이동 "재생"을 수행하고 결과를 역 전파해야한다고 가정했을 것입니다. 그러나 IEEE survey of MCTS methods은 선택 사항이 단계는 "가장 긴급한 확장 가능한 노드"를 찾아야하고 다른 반례는 찾을 수 없습니다. 나는 그들을 어떻게 든 배제해야만 하는가? 여기에서 옳은 일은 무엇입
는 N 난수를 생성하고 배열에 저장하는 기본 반복을 고려 (우리가 배열 함축에 관심이없는 하나 있다고 가정하고 또한 우리가 모르는 호출 rand(N)) function random_numbers(N::Int)
array = zeros(N)
for i in 1:N
array[i] = rand()
end
array
end
내 노트북의 코어
임의로 생성 된 x와 y의 점이 -1과 1 사이에있을 때 제곱과 원의 비율을 찾아 몬테카를로 시뮬레이션을 복제하려고합니다. 문제가 있습니다. x 및 y에 대한 난수 생성은 모든 루프에 대해 동일한 값인 을 반환하기 때문에 발생합니다. cmd를에서 import java.util.Scanner;
public class monte
{
public