Hybrid Monte Carlo sampling.SAMPLES = HMC(F, X, OPTIONS, GRADF) uses a hybrid Monte Carlo algorithm to sample from the distribution P ~ EXP(-F), where F is the first argument to HMC. The Markov chain starts at the point X, and the function GRADF is the gradient of the `energy function F.
標(biāo)簽： Carlo Monte algorithm sampling
上傳時間： 2013-12-02
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Sequential Monte Carlo without Likelihoods 粒子濾波不用似然函數(shù)的情況下 本文摘要:Recent new methods in Bayesian simulation have provided ways of evaluating posterior distributions in the presence of analytically or computationally intractable likelihood functions. Despite representing a substantial methodological advance, existing methods based on rejection sampling or Markov chain Monte Carlo can be highly inefficient, and accordingly require far more iterations than may be practical to implement. Here we propose a sequential Monte Carlo sampler that convincingly overcomes these inefficiencies. We demonstrate its implementation through an epidemiological study of the transmission rate of tuberculosis.
標(biāo)簽： Likelihoods Sequential Bayesian without
上傳時間： 2016-05-26
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32qam modulation with gray code on Monte Carlo
標(biāo)簽： modulation Monte Carlo gray
上傳時間： 2016-06-03
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蒙特卡羅方法完整教程. 蒙特卡羅(Monte Carlo)不同于確定性數(shù)值方法，它是用來解決數(shù)學(xué)和物理問題的非確定性的（概率統(tǒng)計的或隨機(jī)的）數(shù)值方法。Monte Carlo 方法（MCM），也稱為統(tǒng)計試驗方法，是理論物理學(xué)兩大主要學(xué)科的合并：即隨機(jī)過程的概率統(tǒng)計理論（用于處理布朗運動或隨機(jī)游動實驗）和位勢理論，主要是研究均勻介質(zhì)的穩(wěn)定狀態(tài)。它是用一系列隨機(jī)數(shù)來近似解決問題的一種方法，是通過尋找一個概率統(tǒng)計的相似體并用實驗取樣過程來獲得該相似體的近似解的處理數(shù)學(xué)問題的一種手段。運用該近似方法所獲得的問題的解in spirit更接近于物理實驗結(jié)果，而不是經(jīng)典數(shù)值計算結(jié)果。 關(guān)鍵詞: 蒙特卡羅 仿真 模擬打靶 概率
上傳時間： 2016-06-06
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very good matlab of Monte Carlo
標(biāo)簽： matlab Monte Carlo very
上傳時間： 2016-06-09
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monte Carlo的matlab仿真的差錯率
標(biāo)簽： matlab monte Carlo 仿真
上傳時間： 2014-12-22
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This a matlab code that simulate the monte-Carlo simulation of using 16-QAM with OFDM system under AWGN case.
標(biāo)簽： monte-Carlo simulation simulate matlab
上傳時間： 2013-12-14
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Monte Carlo Integration Algorithm 統(tǒng)計算法
標(biāo)簽： Integration Algorithm Monte Carlo
上傳時間： 2014-12-03
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目標(biāo)跟蹤中的粒子濾波器進(jìn)行了100次Monte Carlo 仿真（輸出航跡圖和誤差曲線）
標(biāo)簽： Monte Carlo 100 目標(biāo)跟蹤
上傳時間： 2013-12-26
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以簡單Ising模型為例子實現(xiàn)monte Carlo模擬的 源程序
標(biāo)簽： Ising monte Carlo 模型
上傳時間： 2016-08-27
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