聲明 轉:> https://blog.csdn.net/u010159842/article/details/78959515 介紹 蒙特卡洛(Monte Carlo)方法是二十世紀四十年代中期由於科學技術的發展和電子計算機的發明,而被提出的一種以概率統計理論為基礎的數值計算方法 ...
如果我們要求 f x 的積分,可化成, int frac f x p x p x dx p x 是x的概率分布,假設 g x frac f x p x ,然后在 p x 的分布下,抽取x個樣本,當n足夠大時,可以采用均值來近似 f x 的積分, int f x dx approx frac g x g x ... g x n n . 接受 拒絕采樣 就算我們已知 p x 的分布,也很難得到一堆符合 ...
2018-12-17 21:59 0 5956 推薦指數:
聲明 轉:> https://blog.csdn.net/u010159842/article/details/78959515 介紹 蒙特卡洛(Monte Carlo)方法是二十世紀四十年代中期由於科學技術的發展和電子計算機的發明,而被提出的一種以概率統計理論為基礎的數值計算方法 ...
有一個概率密度函數p(x),求解隨機變量x基於此概率下某個函數f(x)的期望,表示如下: 如果概率分布形式比較簡單的話,我們可以采用解析的方法: 如果f(x)過於復雜的話,直接求解就非常復雜,我們采用蒙特卡洛的方法。根據大數定理,當采樣數量足夠大的話,采樣樣本可以無限近似地表示原分布 ...
一、引入 拒絕采樣,重要性采樣的效率在高維空間很低,隨維度增長其難度也指數型增長,主要適用於一維的采樣。對於二維以上可以用馬氏鏈。馬爾可夫鏈蒙特卡洛采樣方法就是在高維空間采樣的方法。 馬爾可夫鏈就是滿足馬爾可夫假設的一組狀態序列$\left \{ x_{t ...
目錄 馬爾科夫鏈蒙特卡洛采樣(MCMC)入門 之一 馬爾科夫鏈蒙特卡洛采樣(MCMC)入門 之二 1、從隨機變量分布中采樣 研究人員提出的概率模型對於分析方法來說往往過於復雜。越來越多的研究人員依賴數學計算的方法處理復雜的概率模型,研究者通過使用計算的方法,擺脫一些分析技術所 ...
目錄 馬爾科夫鏈蒙特卡洛采樣(MCMC)入門 之一 馬爾科夫鏈蒙特卡洛采樣(MCMC)入門 之二 將概率模型應用到數據中,常需要復雜的推理過程,需要用到復雜的、高維的分布。馬爾科夫鏈蒙特卡洛理論(MCMC)是一種通用的計算方法,通過迭代地對生成的樣本進行求和代替復雜的數學推理。比較棘手 ...
MCMC(一)蒙特卡羅方法 MCMC(二)馬爾科夫鏈 MCMC(三)MCMC采樣和M-H采樣 MCMC(四)Gibbs采樣 在MCMC(三)MCMC采樣和M-H采樣中,我們講到了M-H采樣已經可以很好的解決蒙特卡羅方法需要的任意概率分布的樣本集的問題 ...
,那么利用經典積分方法是得不到積分結果的,但是蒙特卡洛積分方法告訴我們,利用一個隨機變量對被積函數進行采樣 ...
原文發在我的知乎 蒙特卡洛算法 使用概率來求π(圓周率)和定積分,在不使用任何公式和特殊計算方法的前提下,實現小數點后多位的准確率,真的驚艷到我了。 我第一次接觸蒙特卡洛算法,是在做數據采樣的時候,這個名字是20世紀40年代美國在第二次世界大戰中研制原子彈的“曼哈頓計划”計划 ...