python蒙特卡洛算法模拟赌博模型

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python蒙特卡洛脚本模拟—挑战者号爆炸概率

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利用Python中的mock库对Python代码进行模拟测试

这篇文章主要介绍了利用Python中的mock库对Python代码进行模拟测试,mock库自从Python3.3依赖成为了Python的内置库,本文也等于介绍了该库的用法,需要的朋友可以参考下如何不靠耐心测试通常,我们编写的软件会直接与那些我们称之为“肮脏的”服务交互.通俗地说,服务对我们的应用来说是至关重要的,它们之间的交互是我们设计好的,但这会带来我们不希望的副作用——就是那些在我们自己测试的时候不希望的功能. 比如,可能我们正在写一个社交软件并且想测试一下“发布到Facebook…

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Metropolis 采样与蒙特卡洛算法

Metropolis 算法又叫 Metropolis 抽样,是模拟退火算法的基础,在早期的科学计算中蒙特卡洛方法(Monte Carlo)是对大量原子在给定温度下的平衡态的随机模拟,当蒙特卡洛算法计算量偏大. 1953 年,Metropolis 提出重要性采样,即以概率来接受新状态,而不是使用完全确定的规则,称为 Metropolis 准则,可以显著减小计算量. 假设前一状态为 x(n),系统受到一定扰动,状态变为 x(n+1),相应地,系统能量由 E(n) 变为 E(n+1). 定义系统由 x…