python实现蒙特卡洛算法和拟蒙特卡洛方法(Halton和Sobol序列生成)求单位圆面积 目录 说明 代码 说明 一、蒙特卡洛求单位圆面积是一种模拟方法,通过随机数的落点情况,求可以求出圆的面积,基本步骤为: (1)设圆的半径为r,x和y都在(-r,r)区间产生随机数点。 (2)计算在半径为r的圆内的点的个数。 (3)通过统计...
利用计算机开展上述计算,仅需不到一分钟的时间,便可以完成十亿次“撒豆”,并得到相应的计算结果。计算的python代码及运行结果见下图。 图 计算所用python代码及计算结果 计算机时代的蒙特卡洛模拟无疑具有超高的计算效率,且其计算效率随着计算机技术的飞速发展而不断提升...
蒙特卡洛模拟Python代码 蒙特卡洛算法matlab案例 整数规划: clc,clear; c = [-40;-90]; A = [9 7;7 20]; b = [56;70]; lb = zeros(2,1); [x,fval]= intlinprog(c,1:2,A,b,[],[],lb); fval = -fval x 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 分支定界法或者割平面法求解纯或者混合整数...
from random import random from time import perf_counter 1. 2. 代码解析:from 是导入一个库中的一个函数,导入 random 库中的 random 函数,random() 函数可以随机生成一个实数,它在[0,1)范围内。导入 time 库中的 perf_counter 函数,perf_counter() 函数可以返回性能计数器的值,可以用作程序计时。 DARTS...
我们采用 Python 来做相关的代码实现,方便起见,我们先导入相关的依赖包(因为 MCTS 算法是在树结构上做检索,此处我们用到一个比较特别的依赖包treelib,用于方便地构建树结构): importpylabasplfromtreelibimportTreeimportnumpyasnp 简单起见,我们考虑来寻找一个一维函数的最大值,如下图所示: ...
python代码: import random # 生成 N 个随机点 N = 1000000 inside_circle = 0 for _ in range(N): x = random.uniform(0, 1) y = random.uniform(0, 1) if x**2 + y**2 <= 1: inside_circle += 1 # 估计圆周率 pi_estimate = 4 * inside_circle / N print(f"估计的圆周率:{pi_est...
假设一个班上有30名同学,都是1997年出生,问其中至少有两名同学生日相同的概率是多少?(假设没有平年和闰年的区别,一年只有365天)请编写python 程序,利用蒙特卡罗仿真方法来求解该问题。 问题1代码: 思路: 在0到1之间打一万个点 找出他们之间差值小于0.5的点数 ...
python def integrand(x): """ 被积函数f(x),可以根据实际情况进行修改 """ return x**2 # 示例:计算x^2的积分 4. 根据蒙特卡洛算法估算积分值 根据蒙特卡洛算法,积分值可以估计为样本点函数值的平均值乘以积分区域的面积。以下是实现这一计算的代码: python def monte_carlo_integration(n, a, b, inte...
我们首先会详细介绍蒙特卡洛模拟的理论基础,阐明其作为强大问题解决工具的核心原理。然后将通过Python实现来展示蒙特卡洛模拟的实际应用。 最后我们将重点讨论如何利用蒙特卡洛模拟来优化机器学习模型。特别是在超参数调优这一常见挑战中,蒙特卡洛方法如何提供有效的解决方案。
python代码:(2.7) 2 Gibbs 采样 当从条件分布采样比从联合分布采样更容易时, 我们常用Gibbs算法。Gibbs采样多用于多维度(2维以上),它的核心思想是:选定一维度i,固定其他维度的值不变对维度i进行采样,然后重复对所有维度做此处理。 其算法为: 1 给定X_t, 采集样本Y如下: ...