使用matlab过程中经常会出现内存不足的问题,这里转载一篇来自http://blog.csdn.net/xiaojidan2011/article/details/8089532 的博文,解决这一问题. 做图像处理的,对matlab这工具软件一定不会陌生,他的高集成度为图像处理提供了很大的方便,但我们在使用时难免会出现内存不足的问题,2.3G的内存还不够处理一次简单图像,这确实很恐怖.但这里的警告并不是说真的物理内存用完了,一般out of memenry存在以下几种情况:1. 变量需要的存储

今天用Matlab跑程序,由于数据量太大,又出现 Out of memory. Type HELP MEMORY for your options.的问题.看到这篇文章非常实用,转过来方便查阅~ 用 Matlab 进行大规模科学计算或仿真时,内存是一个需要时常注意的问题.在matlab里运行 >>system_dependent memstats 就可以看到内存的使用状况.当你写的 Matlab 程序跳出“Out of Memory” 时,以下几点措施是需要优先考虑的解决方法: 1. 升级内存

这里还涉及到pdf.方差等概念,推荐去看<全局光照技术:从离线到实时渲染> 积累分布函数 cumulative distribution function (CDF) 蒙特卡洛估算 为了计算式蒙特卡罗估算量,就有必要从选择的概率分布中抽取随机样本. 逆推法 逆推法使用一个或多个均匀的随机变量映射到随机变量的期望分布中. 为了从该分布中获取样本,我们首先计算CDF P(x),在这个函数是连续的情况下,P表示为p的不定积分. 当从该分布中获取样本时,我们可以使用均匀随机数ξ,并根据CDF选取某一可

错误提示信息 (ntdll.dll) (MATLAB.exe中)处有未经处理的异常:0xC0000374:堆已损坏 该错误的表现是,matlab调用.mexw64函数时,第一次调用正常,第二次调用出现matlab闪退.或者卡死无反应的错误. 参考方案 我遇到同样的问题,我代码里写了一个数组,定义了1个大小.然后又对他赋50个值.报这样一个错. 后来我调整了数组的初始化的大小,就解决了这个问题了. 方案2 出错原因:越界了,覆盖了你的堆的内存块

1 目录 * MATLAB随机数的产生 - Uniform,Normal & Custom distributions * 蒙特卡洛仿真 * 产生股票价格路径 * 期权定价 - 经典公式 - 和蒙特卡洛方法比较 - 方差减小技巧 - Exotic Options * 多变量仿真 - Basket Option - Portfolio Value at Risk 2 重点内容讲解 2.1 蒙特卡洛仿真 - 依赖随机数生成 - rand,randn,randi 注:rand:产生平均分布随机数 ra

第1章 从随机变量采样 研究者提出的概率模型对于分析方法来说通常比较复杂,研究者处理复杂概率模型时越来越依赖计算.数值方法,通过使用计算方法,研究者就不用对一些分析技术做一些不现实的假设(如正态性和独立性). 大多数近似技术的关键是能够从分布中采样.需要采样来预测一个特别的模型在一些情景下是什么样的,找到在实验数据上应用模型的隐变量(参数)的合适值.大部分计算采样方法把从复杂分布采样的问题转化为简单采样分布的子问题.本章我们将介绍两种采样方法:逆变换方法和拒绝采样.这些方法适用于大多数单变量单值

蒙特卡洛马尔科夫链(MCMC) 标签: 机器学习重要性采样MCMC蒙特卡洛 2016-12-30 20:34 3299人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: 数据挖掘与机器学习(41)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   在以贝叶斯方法为基础的机器学习技术中,通常需要计算后验概率,然后通过最大后验概率(MAP)等方法进行参数推断和决策.然而,在很多时候,后验分布的形式可能非常复杂,这个时候寻找其中的最大后验估计或者对后验概率进行积分等计算往往非常困

(转于它处,仅供参考) 1.. Ctrl+C 中断正在执行的操作 如果程序不小心进入死循环,或者计算时间太长,可以在命令窗口中使用Ctrl+c来中断.MATLAB这时可能正疲于应付,响应会有些滞后. 2. figure命令新建一个绘图窗口 figure 可以打开一个空的绘图窗口,接下的绘图命令可以将图画在它里面,而不会覆盖以前的绘图窗口.当有多个figure窗口时,在命令窗口中执行如Plot等命令将覆盖当前figure窗口中的对象.所谓的当前figure窗口,也就是最后一次查看的窗口(可以用命令

clear 删除工作空间中的项目,释放系统内存 语法: clear clear name clear name1 name2 name3... clear global name clear -regexp expr1 expr2... clear global -regexp expr1 expr2... clear keyword clear('name1','name2','name3',...) clear functions clearvars -except 描述: clear 删除

原文地址:http://www.bfcat.com/index.php/2012/11/speed-up-app/ 这篇文章原文是matlab网站上的,我把它翻译过来同时自己也学习一下.原文见这里 这篇文章主要使用到了如下几种加速方法: 这篇文章原文是matlab网站上的,我把它翻译过来同时自己也学习一下.原文见这里 这篇文章主要使用到了如下几种加速方法: 预分配空间 向量化 移除重复运算 我们要加速的程序是这样的.代码首先生成一个 x1 x2为横纵坐标的2D网格. 这个程序是要循环遍历所有初始

clear 删除工作空间中的项目,释放系统内存 语法: clear clear name clear name1 name2 name3... clear global name clear -regexp expr1 expr2... clear global -regexp expr1 expr2... clear keyword clear('name1','name2','name3',...) 描述: clear 删除工作空间内所有的变量,释放系统内存 clear name 仅仅删除工

转载自:维基百科  蒙特卡洛方法 https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%92%99%E5%9C%B0%E5%8D%A1%E7%BE%85%E6%96%B9%E6%B3%95 蒙特卡洛方法[编辑] 维基百科,自由的百科全书     蒙特卡洛方法(英语:Monte Carlo method),也称统计模拟方法,是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明,而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法.是指使用随机数(或更常见的伪随机数)来

1.蒙特卡罗模拟简介 蒙特卡罗模拟,也叫统计模拟,这个术语是二战时期美国物理学家Metropolis执行曼哈顿计划的过程中提出来的,其基本思想很早以前就被人们所发现和利用.早在17世纪,人们就知道用事件发生的"频率"来决定事件的"概率".19世纪人们用投针试验的方法来决定圆周率π.本世纪40年代电子计算机的出现,特别是近年来高速电子计算机的出现,使得用数学方法在计算机上大量.快速地模拟这样的试验成为可能. 蒙特卡洛模拟是一种通过设定随机过程,反复生成时间序列,计算参

命令行下运行 Matlab 及 函数 首先参考命令行下matlab的运行参数的定义与作用:http://www.cnblogs.com/beanocean/p/3677404.html 创建示例程序:test.m function test(x, y) fprintf(num2str(x+y)) end cmd下cd到test.m所在路径,输入如下命令: matlab -nojvm -nodesktop -nodisplay -r test 即可以简单界面形式启动matlab.查看任务管理器可发

① cat(dim,A,B)按指定的维度,将A和B串联,dim是维度,比如1,2.1指列,2指行: ②numel(A),返回数组中,元素的个数 ③gpuArray(A),在gpu中产生一个数组A,一般来说,在这句代码之前,A已经被创建在cpu中了,不过gpuArray的括号里仍然要写A这个名字. ④gather(A),当GPU跑完程序后,用gather函数将数据从GPU取回到MATLAB工作空间,存在内存中,CPU可以调用. ⑤randperm(n),返回一个行向量,这个行向量里包含从1到n之间

本文译自A Brief Introduction to Markovs Chains 译者按: 前面一篇文章讲的是蒙特卡洛积分,也就是通过生成符合特定分布的随机变量来近似计算积分值,例如: \(E = \int f(x)p(x)dx\) 上面的式子可以理解成求函数 \(f(x)\) 的期望,因此根据大数定理,我们生成符合 \(p(x)\) 分布的 N 个随机变量,然后用: \(E(f(x))=\frac{\sum\limits_{n=1}^N f(x_n)}{N}\) 来近似计算函数的期望,也就

准备总结几篇关于 Markov Chain Monte Carlo 的笔记. 本系列笔记主要译自A Gentle Introduction to Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 文章下给出的链接. Monte Carlo Approximations Monte Carlo Approximation for Integration 理论部分 本文主要参考 Monte Carlo Approximations 蒙特卡洛方法是用来近似计算积分的,通过数值方法也可以计

采样反射函数 BxDF::Sample_f()方法根据与相应的散射函数相似的分布来选择方向.在8.2节中,该方法用于寻找来自完美镜面的反射和透射光线;在这里讲介绍实现其他类型的采样技术. BxDF::Sample_f()在[0,1)范围内取得两个使用反演法取得的样本,其中这些样本是使用分层采样或者低偏差采样生成的,所以这些样本本身具有很好的分布性. 这个方法默认采用余弦加权的半球采样.这个样本分布对于大多数BRDF会产生正确的结果. Spectrum BxDF::Sample_f(const V

原文:NeurIPS 2018 | 腾讯AI Lab详解3大热点:模型压缩.机器学习及最优化算法 导读 AI领域顶会NeurIPS正在加拿大蒙特利尔举办.本文针对实验室关注的几个研究热点,模型压缩.自动机器学习.机器学习与最优化算法,选取23篇会议上入选的重点论文进行分析解读,与大家分享.Enjoy! NeurIPS (Conference on Neural Information Processing Systems,神经信息处理系统进展大会)与ICML并称为神经计算和机器学习领域两大顶级学

作者 | Doreen 01 问题描述 预先知道事物未来的状态总是很有价值的! √ 预知台风的路线可以避免或减轻重大自然灾害的损失. √ 敌国打过来的导弹,如果能够高精度预测轨迹,就能有效拦截. √ 操控无人机,需要知道下一刻飞机的方向.速度不断修正,才能精准控制.回避各种风险. 这是一个状态估计问题 如下图所描绘的,在 k 个(一个或多个)时间点上, 基于初始的状态信息 一系列观测数据 给定控制输入 以及系统的运动和观测模型,力求预测系统在每一时刻的真实状态 图 1.1: 状态估计问题示意图