前言 MC方法的关键在于如何对想要的分布进行采样，获得采样点。换句话说就是如何生成满足指定分布的随机数。在该系列文章中，我们有一个默认的假设就是已经有了一个能产生均匀分布随机数的机制，不管它是硬件生成的真随机数，还是算法模拟的伪随机数。关于伪随机数的生成算法，如线性同余法或者移位寄存器法，请参考文献 相关章节。 MC方法基本介绍 在概率应用中，如果某个分布 p mathbf x 的解析表达式很复 ...
2017-04-06 00:14 0 1598 推荐指数：
1. 随机模拟 随机模拟(或者统计模拟)方法有一个很酷的别名是蒙特卡罗方法(Monte Carlo Simulation)。这个方法的发展始于20世纪40年代，和原子弹制造的曼哈顿计划密切相关，当时的几个大牛，包括乌拉姆、冯.诺依曼、费米、费曼、Nicholas Metropolis ...
理论基础：大数定理，当频数足够多时，频率可以逼近概率，从而依靠概率与$\pi$的关系，求出$\pi$ 所以，rand在Monte Carlo中是必不可少的，必须保证测试数据的随机性。 用蒙特卡洛方法进行计算机模拟的步骤：[1] 设计一个逻辑框图，即模拟模型 ...
主讲人 网络上的尼采 （新浪微博: @Nietzsche_复杂网络机器学习） 网络上的尼采(813394698) 9:05:00 今天的主要内容：Markov Chain Monte Carlo，Metropolis-Hastings，Gibbs Sampling，Slice ...
RL 博客：http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=3189881&do=blog&view=me&from= ...
第四章学习笔记 结构可靠性分析的Monte Carlo方法 Monte Carlo方法是所有基于随机抽样方法的总成，包括直接Monte Carlo方法，重要抽样法（Importance sampling），子集模拟（Subset simulation），分层抽样法（Stratiied ...
强化学习读书笔记 - 05 - 蒙特卡洛方法(Monte Carlo Methods) 学习笔记： Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 ...
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22862 原文出处：拓端数据部落公众号 如何使用Python通过蒙特卡洛模拟自动计算风险值（VaR）来管理投资组合或股票的金融风险。 金融和投资组合风险管理中的VaR？ VaR是 "风险价值 "的缩写，是许多公司和银行用来确定其公司内部 ...
蒙特卡罗方法（Monte Carlo method） 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，以概率和统计理论方法为基础的一种计算方法，是使用随机数 ...
