转自:http://blog.csdn.net/xianlingmao/article/details/7768833 引入 我们会遇到很多问题无法用分析的方法来求得精确解,例如由于式子特别,真的解不出来.这时就需要找一种方法求其近似解,并且有手段能测量出这种解的近似程度 (比如渐进性,上下限什么的) 随机模拟的基本思想 现在假设我们有一个矩形的区域R(大小已知),在这个区域中有一个不规则的区域M(即不能通过公式直接计算出来),现在要求取M的面积? 怎么求?近似的方法很多,例如:把这个不规则的区…

http://cos.name/2013/01/lda-math-mcmc-and-gibbs-sampling/ http://blog.csdn.net/lin360580306/article/details/51240398 http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51373090 随机模拟(或者统计模拟)方法有一个很酷的别名是蒙特卡罗方法(Monte Carlo Simulation).这个方法的发展始于20世纪40年代,和原子弹制…

随机模拟 统计模拟中有一个重要的问题就是给定一个概率分布 p(x),我们如何在计算机中生成它的样本.一般而言均匀分布 Uniform(0,1)的样本是相对容易生成的. 通过线性同余发生器可以生成伪随机数,我们用确定性算法生成[0,1]之间的伪随机数序列后,这些序列的各种统计指标和均匀分布 Uniform(0,1) 的理论计算结果非常接近.这样的伪随机序列就有比较好的统计性质,可以被当成真实的随机数使用. 生成一个概率分布的样本 而我们常见的概率分布,无论是连续的还是离散的分布,都可以基于Unif…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51539739 吉布斯采样的实现问题 本文主要说明如何通过吉布斯采样来采样截断多维高斯分布的参数(已知一堆截断高斯分布的数据,推断其参数( μ , Σ )). 关于吉布斯采样的介绍文章都停止在吉布斯采样的详细描述上,如随机采样和随机模拟:吉布斯采样Gibbs Sampling(why)但并没有说明吉布斯采样到底如何实现的(how)? 也就是具体怎么实现从下面这个公式采样? 下面介绍如何为多维正态分布构…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51525308 吉布斯采样的实现问题 本文主要说明如何通过吉布斯采样进行文档分类(聚类),当然更复杂的实现可以看看吉布斯采样是如何采样LDA主题分布的[主题模型TopicModel:隐含狄利克雷分布LDA]. 关于吉布斯采样的介绍文章都停止在吉布斯采样的详细描述上,如随机采样和随机模拟:吉布斯采样Gibbs Sampling(why)但并没有说明吉布斯采样到底如何实现的(how)? 也就是具体怎么实现…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51373090 吉布斯采样算法详解 为什么要用吉布斯采样 通俗解释一下什么是sampling. sampling就是以一定的概率分布,看发生什么事件.举一个例子.甲只能E:吃饭.学习.打球,时间T:上午.下午.晚上,天气W:晴朗.刮风.下雨.现在要一个sample,这个sample可以是:打球+下午+晴朗...问题是我们不知道p(E,T,W),或者说,不知道三件事的联合分布.当然,如果知道的话,就没有…

案例:主要是基于"蒙特卡罗思想",求解排队等待时间问题 场景:厕所排队问题 1.两场电影结束时间相隔较长,互不影响: 2.每场电影结束之后会有20个人想上厕所: 3.这20个人会在0到10分钟之内全部到达厕所): 4.每个人上厕所时间在1-3分钟之间 首先模拟最简单的情况,也就是厕所只有一个位置,不考虑两人共用的情况则每人必须等上一人出恭完毕方可进行. 分析:对于每个人都有如下几个参数: 到达时间 / 等待时间 / 开始上厕所时间 / 结束时间 #!/usr/bin/env pytho…

总结于 <鸟哥的 Linux 私房菜 - 基础学习篇> ,图片也来自于此. 核心思想 目录树结构(directory tree) Linux 系统是基于目录树结构的,这是它的核心思想.目录,即文件夹.Linux 系统相当于一个文件夹,Linux 系统的所有数据要么对应一个文件夹,要么就是一个文件.比如,你新建一个用户,其实就是新建了一个文件夹.一个用户对应一个文件夹.目录树结构: 上图中 长方形是文件夹, 波浪形是文件,根目录是 / .这个 / 很巧妙,在 macOS 中,假设你下载文件 te…

还是在上次提到的数据之魅那本书,看到模拟这章,有个python模拟脚本,但书上不全,就自己简单写了下. 流程:在不同的平衡参数p(为0.5时为均匀的)下,模拟60次实验,每次投硬币8次,统计正面朝上的次数,并作图. import random import matplotlib.pyplot as plt repeats, tosses = 60, 8 # p为平衡参数,tosses为每次重复试验中投掷硬币的次数 # 返回当前平衡参数p的情况下,8次实验中正面的次数 def heads(toss…

本文是利用蒙特卡罗算法对马氏链过程的模拟.假设有10个状态,从每个状态到与之相邻状态的概率是相同的,仿真次数为1000,及进行了1000次状态转移.我们以动画的形式再现了状态转移的过程,并记录了到达每个状态的次数,具体实现如下: close all;clc;clear; figure; s=1; n=1000; r=1; % 圆圈的半径 title('等概率情况的计算机模拟') set(gcf,'doublebuffer','on'); % 设置图形渲染效果 xlabel('Please pre…