周末从早到晚讲了一天~一不小心搞得田辛老师都断更了。今天呢，田辛老师来给大家继续讲一个著名的项目管理工具：蒙特卡洛模拟。当然，田辛老师既然发到CSDN上面，无论如何要给出关于蒙特卡洛模拟的Python实现啦。下面就是我们今天的代码执行结果。什么是蒙特卡洛模拟？蒙特卡洛模拟是一种基于概率统计的方法，通过随机模拟来计算出某个事件发生的概率。在项目管理中，蒙特卡洛模拟主要用于计算项目工期、成本等关键指标的概率分布，帮助项目经理更好地进行风险管理和决策。让我们来看上面这张图，这张图是针对三个项目活动:活动1、活动2、活动3进行的蒙特卡洛模拟。模拟的依据是这三个活动的三点估算结果。然后让计算机进行了1,
蒙特卡罗法又叫做统计模拟法、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，通俗来说是可以使用随机数来解决很多计算问题的一种方法，很直观简单，尤其对于一些求解积分无解的情况，非常好使且简单粗暴。蒙特卡罗法求面积（定积分）以y=x²为例，我们需要求出x在[0,10]相对应的y在[0,100]所围成的曲线面积，在我们有了微积分的知识之后，我们可以通过对这个函数的原函数做差来求解(1/3*10³-1/3*0³=1000/3)，这种叫做解析解，也就是通过数学公式求出来的解。除了这种求积分的方法，我们接下来介绍的就是蒙特卡罗法。将大量随机点散落到整个矩形，然后计算散落在围成曲线
1.蒙特霍尔问题有一个美国电视游戏节目叫做“Let’sMakeaDeal”，游戏中参赛者将面对3扇关闭的门，其中一扇门背后有一辆汽车，另外两扇门后是山羊，参赛者如果能猜中哪一扇门后是汽车，就可以得到它。通常，当参赛者选定了一扇门时，节目的主持人蒙特霍尔（MontyHall）会打开剩余两扇门中的一扇（主持人知道门后是什么），让你看到门后的山羊，此时会询问参赛者是否换门，大部分参赛者认为这时关闭的两扇门中奖的概率是一样的，即都是1/2，通常他们不会改变他们第一次的选择。您是否觉得两个问题几乎一样呢？网上说法很多，我们以标准版：主持人事先知道答案，会打开一扇你没选择的门，且其背后一定是羊为条件，其他
使用蒙特卡罗方法计算圆周率1.概念蒙特卡罗方法使用随机数和概率来求解问题，该方法在数学，物理，和化学等方面有着广泛的应用。为了使用蒙特卡罗方法来计算圆周率π，我们绘制一个圆及其外接正方形，如下图所示，假设圆的半径r=1，那么圆的面积S=πr²等于π，外接正方形的面积为4,。任意产生正方形内的一个点，该点落在圆内的概率为：圆面积/正方形面积，即π/4（该点要么在圆内，要么在圆外，但一定在正方形内）编写程序，在正方形内随机产生10000个点，落在圆内点的数量用n来表示。因此n的值约为10000π/4.因此我们可以估算π的值约为4n/10000。还需要判断点（x,y）落在圆内：x²+y²代码实现:#
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁目录💥1概述📚2运行结果🎉3 参考文献🌈4Matlab代码实现💥1概述当所求问题的解是某个事件的概率，或者是某个随机变量的数学期望，或者是概率、数学期望有关的量时，通过某种试验的方法，得到该事件发生的频率，或者该随机变量若干个具体观察值的算数平均值，通过它得到问题的解。这就是蒙特卡罗方法的基本思想。本文利用蒙特卡洛模拟法计算随机潮流，计算电力系统安全性📚2运行结果 部分代码：fori=1:n %对PI节点的处理 h=h+1;
蒙特卡罗什么是采样概率密度函数probablitydensityfunction(PDF)累积概率分布函数cumulativeprobablitydistributionfunction(CDF)蒙特卡罗(MonteCarlo)蒙特卡罗应用一：求阴影部分面积蒙特卡罗应用二：求定积分*蒙特卡罗应用三：求期望乌拉姆--随机采样冯·诺依曼--接受拒绝采样马尔科夫链-蒙特卡罗采样(MCMC采样)参考什么是采样统计学中的采样指的是从总体中随机选择一部分样本进行观测和分析的过程。在采样过程中，要保证样本的代表性，即样本应该能够准确地反映总体的特征。通常，采样的目的是为了对总体进行推断，比如对总体的均值、方
比较器参数之Offsetvoltage(Vos)概念1、失调电压运放的输入失调电压包含两部分:系统失调和随机失调。前者来自于电路设计,即使电路中所有匹配器件都相同也会存在;为系统失调。（如电路钳位带来的。）后者来自于应匹配器件的失配。失调参数的计算：差动对的失调电压的计算：电流镜失配的计算：指标：共模抑制比1、当不匹配发生时，共模输出会造成差模干扰，影响输出！失配造成的共模干扰。2、有限尾电流源的抑制效果，可能在高频时共模的干扰不再受到抑制，会产生大的变化进而影响输出电压摆幅。因此共模干扰在高频时不能过大。或者低于一定值。比较器的时延仿真仿真2、蒙特卡洛仿真根据蒙特卡洛仿真来分析由于器件失配引
%%蒙特卡罗用于模拟三门问题clear;clc%%（1）预备知识%randi([a,b],m,n)函数可在指定区间[a,b]内随机取出大小为m*n的整数矩阵randi([1,5],5,8)%在区间[1,5]内随机取出大小为5*8的整数矩阵%25453142%33154212%41332251%53344544%42342424randi([1,5])%在区间[1,5]内随机取出1个整数%3%字符串的连接方式：(1)['字符串1','字符串2'](2)strcat('字符串1','字符串2')（第一期视频第一讲）['数学建模','学习交流']strcat('数学建模','学习交流')%num2s
目录1.匿名函数1.1.匿名函数的定义与分类1.2.匿名函数在积分和优化中应用2.嵌套函数2.1.嵌套函数的定义与分类2.2.嵌套函数彼此调用关系2.3.嵌套函数在积分和微分中应用3.微分和积分4.蒙特卡洛法4.1.圆周率的模拟4.2.计算N重积分（均匀分布）4.3.计算N重积分（等序列分布）1.匿名函数1.1.匿名函数的定义与分类匿名函数（Anonymousfunction）定义：f=@(X)exprx为指定的函数的自变量，Expr为具体的函数表达式。f=@(x)x.^2;ff=f(1:10)ff=149162536496481100g=@(x,y)x.^2+y.^2;gg=g(1:4,2:
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
