我应该在一些蒙特卡洛模拟中计算标准偏差函数。公式是这样的:我认为我的结果与应有的结果相去甚远。我的函数使用来自boost库的元组，它看起来像这样:doubleadd_square(doubleprev_sum,doublenew_val){returnprev_sum+new_val*new_val;}templatedoublevec_add_squares(constV&v){returnstd::accumulate(v.begin(),v.end(),0.0,add_square);}templateboost::tupleget_std_dev_and_error(const
所以我正在实现一个启发式算法，并且遇到了这个函数。我有一个1到n的数组(C上的0到n-1，w/e)。我想选择一些我将复制到另一个数组的元素。给定一个参数y，(0根据作者的说法，“l”是一个随机数:0所以我编写了函数的第一部分，y这是C测试代码。“x”是“l”参数。//hatehowcodetagworks,it'snotevenworkingnowintn=100;floaty=0.2;floatn_copy;for(inti=0;i下面是一些结果(截断了5位小数):0.033540.004840.000030.000290.000200.000280.002630.016190.00
我有一组数字~100，我希望对这组数字进行MC模拟，基本思想是我完全随机化该组，对前20个值进行一些比较/检查，存储结果并重复。现在实际的比较/检查算法非常快，它实际上在大约50个CPU周期内完成。考虑到这一点，为了优化这些模拟，我需要尽快生成随机集。目前我正在使用GeorgeMarsaglia的MultiplyWithCarry算法，它在17个CPU周期内为我提供一个随机整数，速度非常快。但是，使用Fisher-Yates洗牌算法我必须生成100个随机整数，约1700个CPU周期。这大大超过了我的比较时间。所以我的问题是是否有其他众所周知/强大的技术来进行这种类型的MC模拟，从而避免
我有一个方法，它使用随机样本来近似计算。此方法被调用了数百万次，因此选择随机数的过程是否高效非常重要。我不确定javasRandom().nextInt到底有多快，但我的程序似乎并没有像我希望的那样受益。选择随机数时，我执行以下操作(半伪代码)://Repeatthis300000timesSetset=newSet();while(set.length!=5)set.add(randomNumber(MIN,MAX));现在，这显然有一个糟糕的最坏情况运行时间，因为理论上的随机函数可以永远添加重复的数字，从而永远停留在while循环中。但是，这些数字是从{0..45}中选择的，因此在
我是这里的新成员，我将直接投入其中，因为我整个星期天都在努力解决这个问题。我是Python的新手，之前学习过C++编码，达到基础中级水平(这是一个为期10周的大学模块)。我正在尝试几种迭代技术来计算Pi，但两者都略有不准确，我不确定为什么。我在大学里学到的第一种方法-我敢肯定你们中的一些人以前见过这种方法。x=0.0y=0.0incircle=0.0outcircle=0.0pi=0.0i=0while(i它本质上是一个在两个轴上从-1到+1的平面上生成随机(x,y)坐标的生成器。然后如果x^2+y^2根据点的位置，incircle或outcircle的计数器增加。pi的值就是圆圈内外
我有两个随机变量X和Y，它们均匀分布在单纯形上:我想评估它们总和的密度:计算完上述积分后，我的最终目标是计算以下积分:为了计算第一个积分，我在单纯形中生成均匀分布的点，然后检查它们是否属于上述积分中的所需区域，并采用点的分数来评估上述密度。一旦我计算出上述密度，我就会按照类似的过程来计算上述对数积分以计算其值。然而，这是非常低效的，需要花费很多时间，比如3-4小时。谁能建议我用Python解决这个问题的有效方法？我正在使用Numpy包。这是代码importnumpyasnpimportmathimportrandomimportnumpy.randomasnprndimportmatp
这是我正在使用的更大代码的MWE。基本上，它对位于特定阈值以下的所有值在KDE(kerneldensityestimate)上执行蒙特卡罗积分(在这个问题BTW上建议了积分方法:Integrate2Dkerneldensityestimate)。importnumpyasnpfromscipyimportstatsimporttime#Generatesomerandomtwo-dimensionaldata:defmeasure(n):"Measurementmodel,returntwocoupledmeasurements."m1=np.random.normal(size=n)
我一直在尝试使用Python创建一个脚本，该脚本可以让我生成大量点以用于蒙特卡罗方法来计算Pi的估计值。到目前为止我的脚本是这样的:importmathimportrandomrandom.seed()n=10000foriinrange(n):x=random.random()y=random.random()z=(x,y)ifx**2+y**2到目前为止，我能够生成我需要的所有点，但我想得到的是运行脚本时生成的点数，以供以后计算使用。我不是在寻找非常精确的结果，只是一个足够好的估计。任何建议将不胜感激。 最佳答案 如果您正在进行
我有一个关于使用Python动态构建直方图的概念性问题。我想弄清楚是否有好的算法或现有的程序包。我编写了一个函数，它运行蒙特卡洛模拟，被调用1,000,000,000次，并在每次运行结束时返回一个64位float。下面是上述功能:defMonteCarlo(df,head,span):#Pickinitialtruckrnd_truck=np.random.randint(0,len(df))full_length=df['length'][rnd_truck]full_weight=df['gvw'][rnd_truck]#Loopusingotherrandomtrucksunti
