在一个均匀分布的随机数中每一个体出现的概率是均等的出射粒子的属性应是互不相关的即每一粒子的属性的确定独立于其它的粒子的属性的确定均匀分布的随机数应满足均匀性(Uniformity):?所需的随机数的数量大[01]均匀分布的随机数的产生方法: 随机数的产生4模数m的选择:RANDU随机数产生器:Y=rndm(x): 周期:5x108X=RAND(IDUM)DO I=110 ….END DO
Monte Carlo模拟法是从计算机随机模拟出而非实际存在的数据中进行抽样统计所以该法也称为随机模拟方法另外尽管抽样的数据来源不同但采用的Monte Carlo模拟法与随机抽样统计分布方法的重复抽样的原理相同所以人们在很多的情况下并不对两者加以区分而是常常把这种一次一次不断重复的随机抽样方法统称为Monte Carlo模拟法随机抽样统计分析法与Monte Carlo模拟法计算VaR的所有方法实质
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级实验数据处理方法第二部分:Monte Carlo模拟蒙特卡罗方法(Monte Carlo simulation)引言(introduction)均匀随机数的产生(Random number generation)任意分布的随机变量的抽样Monte Carlo积分法常用Monte Carlo模拟软件的使用实验数据处理方法第二部分
实验数据处理方法第二部分:Monte Carlo模拟第八章 从概率分布函数的抽样(Sampling from Probability Distribution Functions)第八章 从概率分布函数的抽样(Sampling from Probability Distribution Functions)Monte Carlo算法的一个重要组成部分:描述所要模拟的物理系统的一些概率密度函数(PD
实验 Monte Carlo方法计算Pi实验要求:以OpenMP实现Monte Carlo计算Pi的并行程序实验分析: 通过蒙特卡罗算法计算圆周率的主导思想是:统计学(概率) 一个正方形有一个内切圆向这个正方形内随机的画点则点落在圆内的概论为P=圆面积正方形面积 1. 在一个平面直角坐标系下在点(11)处画一个半径为R=1的圆以这个圆画一个外接正方形其边长为R=1(R=1时圆面积即Pi
小信号测量的区间估计 小信号测量的区间估计实验数据处理方法第六章 参数估计(Parameter estimation)6. 3 小信号测量的区间估计42520221 小信号测量的区间估计6. 3 小信号测量的区间估计区间估计的目的:找出未知参数?的一个变化范围使得?的真值落入该范围的概率为?估计未知参数的估计值的精确性和可靠性区间估计(Interval Estimation):4252022
第六章 参数估计(Parameter Estimation)实验数据处理方法第六章 参数估计(Parameter estimation)第二部分:统计学方法42620221第六章 参数估计(Parameter Estimation)第六章 参数估计(Parameter estimation)什么是参数估计:假定我们对某一物理系统进行了测量得到了容量为n 的事例样本我们想从这一有限样本中获取有关
如果均值与方差的计算公式: 则:正态分布4项目风险案例分析 0现金流出18040净现金流量(税后)3953-16277表2 乙方案的主要经济技术指标 2005销售收入121960所得税96441累计净现净现金流量折现值(税后)第一年三角分布a:3112 b:3374 m:3276均匀分布a:2510 b:3260 m:3130商业类销售收入三角分
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第十六章 实验方法评价与数据处理分析结果的评价指标 1准确度及其表示方法 2精密度及其表示方法 3检测限及检测限的计算显著性检验法在食品分析中常遇到两个平均值的比较问题如测定平均值和已知值的比较不同分析人员不同实验室或用不同分析方法测定的平均值的比较对比性试验研究等均属于此类问题所以对这类问题常采用显著性检验法-----
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