Als «monte-carlo» getaggte Fragen

Ein sehr verbreitetes Problem in der Markov-Kette von Monte Carlo ist die Berechnung von Wahrscheinlichkeiten, die sich aus großen Exponentialausdrücken zusammensetzen. ea1+ea2+...ea1+ea2+... e^{a_1} + e^{a_2} + ... wobei die Komponenten aaa Dose von sehr klein bis sehr groß reichen. Mein Ansatz...

Ich weiß, dass die meisten Methoden, um ungefähre Lösungen für PDEs zu finden, schlecht mit der Anzahl der Dimensionen skalieren und dass Monte Carlo für Situationen verwendet wird, in denen ~ 100 Dimensionen erforderlich sind. Was sind gute Methoden, um PDEs in ~ 4-10 Dimensionen effizient...

Ich habe eine Funktion so dass ∫ R 3 f ( x , y , z ) d V endlich ist, und ich möchte dieses Integral approximieren. f(x,y,z)f(x,y,z)f(x,y,z) ∫R3f(x,y,z)dV∫R3f(x,y,z)dV\int_{R^3} f(x,y,z)dV Ich kenne mich mit Quadraturregeln und Monte-Carlo-Approximationen von Integralen aus, sehe aber einige...

Ich habe ein Mathematica-Programm, das mit dieser QuasiMonteCarloMethode einige Integrale in 3 oder 4 Dimensionen ausführt . Das Problem ist, dass die Ausführung so lange dauert, bis einige dieser Berechnungen nicht mehr in der auf unserem HPC-Cluster verfügbaren maximalen Auftragszeit ausgeführt...

Ich habe ein (2-dimensionales) falsches Integral I=∫AW(x,y)F(x,y)dxdyI=∫AW(x,y)F(x,y)dxdyI=\int_A \frac{W(x,y)}{F(x,y)}\,\mbox{d}x\mbox{d}y wobei die Integrationsdomäne kleiner als , aber weiter eingeschränkt durch . Da und glatt sind undEINEINAx = [ - 1 , 1 ]x=[-1,1]x=[-1,1]y= [ - 1 , 1...

Wir arbeiten an einem Bayes'schen Modell für einen Raum-Zeit-Prozess und verwenden einen No-U-Turn-Sampler (NUTS), für den ein Modell für die Log-Wahrscheinlichkeit und den Gradienten in Bezug auf die Modellparameter erforderlich ist. Um es kurz zu machen, wir haben eine ziemlich komplizierte...

Ich habe eine Sammlung von Rechenmodellen, die als asynchrone zellulare Automaten beschrieben werden könnten. Diese Modelle ähneln dem Ising-Modell, sind jedoch etwas komplizierter. Es scheint, als würden solche Modelle davon profitieren, auf einer GPU anstatt auf einer CPU betrieben zu werden....

Eine recht einfache Frage: Um ein mehrdimensionales Integral zu erstellen, gibt es einen Vorteil, den eine reguläre MC-Integration unter Verwendung von Pseudozufallszahlen gegenüber einer Quasi-Monte-Carlo-Integration unter Verwendung einer Quasirandom-Sequenz hat, wenn man entschieden hat, dass...

Ich suche nach Methoden, mit denen sich die Informationsentropie einer Verteilung abschätzen lässt, wenn die einzigen praktischen Methoden zur Stichprobe aus dieser Verteilung Monte-Carlo-Methoden sind. Mein Problem ist dem Standard-Ising-Modell nicht unähnlich, das normalerweise als...

Kürzlich stieß ich auf einen Kommentar, in dem behauptet wurde, dass fast alle Forscher, die Monte-Carlo-Methoden anwenden, es falsch machen. Es wurde weiter ausgeführt, dass die bloße Auswahl verschiedener Samen für verschiedene Instanzen eines PRNG wie des Mersenne Twister nicht ausreicht, um...

Der hyperbolische Raum im Poincaré- Raummodell der oberen Hälfte sieht aus wie gewöhnliches , wobei jedoch der Begriff von Winkel und Abstand auf relativ einfache Weise verzerrt ist. Im euklidischen Raum kann ich einen zufälligen Punkt in einer Kugel auf verschiedene Arten gleichmäßig abtasten , z....

Es gibt viele bekannte numerische Methoden zum Lösen von Gleichungen vom Typ z. B. Halbierungsmethode, Newtonsche Methode usw.f(x)=0,x∈Rn,f(x)=0,x∈Rn, f(x) = 0, \quad x \in \mathbb{R}^n, In meiner Anwendung wird mit einer stochastischen Methode berechnet (das Ergebnis ist ein...

Meine Frage betrifft das Extrahieren von Observablen aus QMC-Methoden, wie in dieser Referenz beschrieben . Ich verstehe die formale Ableitung verschiedener QMC-Methoden wie Path Integral Monte Carlo. Letztendlich bin ich jedoch immer noch verwirrt darüber, wie ich diese Techniken effektiv...

Ich bin daran interessiert, eine Funktion maximieren , wobei θ ∈ R p ist .f( θ )f(θ)f(\mathbf \theta)θ∈Rpθ∈Rp\theta \in \mathbb R^p Das Problem ist, dass ich die analytische Form der Funktion oder ihrer Ableitungen nicht kenne. Das einzige , was ich tun kann , ist die Funktion punktweise zu...

Nach einigen Bayes'schen Aktualisierungsschritten bleibt mir eine hintere Verteilung der Form einer Mischung von Normalverteilungen,Das heißt, der Parameter \ theta wird aus einer Verteilung gezogen, deren PDF als gewichtete Mischung normaler PDFs angegeben wird und keine Summe normaler RVs ist....

Diese Fragen sind in comp-sci möglicherweise etwas unangebracht. Wenn es benötigt wird, schlagen Sie bitte vor, wo es passt. Die Frage ist, wie alle Simulationsläufe effizient verwaltet werden können. Nehmen wir zum Beispiel an, eine Simulation erfordert die Festlegung von 2 Parametern, die in...

Wann immer man eine Quasi-Monte-Carlo-Methode zur Kubatur oder Optimierung verwendet, scheint es eine Vielzahl von Sequenzen mit geringer Diskrepanz zu geben, die mit den Namen van der Corput, Halton, Hammersley, Faure, Niederreiter, Sobol ', assoziiert sind. und andere Namen, an die ich mich nicht...

Sei ein Ito-Prozess wobei ein Wiener-Prozess ist.XtXtX_tdXt=a(Xt,t)dt+b(Xt,t)dWtdXt=a(Xt,t)dt+b(Xt,t)dWt dX_t=a(X_t,t)dt + b(X_t,t)dW_t WtWtW_t Eine numerische Annäherung der Lösung dieser Gleichungen wird von Milstein

Ich versuche, den Rebinning-Algorithmus der Monte-Carlo-Integration von VEGAS ( Originalveröffentlichung ( Preprint von LKlevin) und Implementierungshinweise ) zu verstehen . Ich werde versuchen, zuerst zu erklären, was ich zu verstehen glaube, und dann meine Fragen zu stellen. Nehmen wir der...