«monte-carlo» 태그된 질문

Markov Chain Monte Carlo의 가장 일반적인 문제는 지수 지수가 큰 컴퓨팅 확률과 관련이 있습니다. ea1+ea2+...ea1+ea2+... e^{a_1} + e^{a_2} + ... 여기서의 구성 요소 매우 큰 매우 작은 범위 일 수있다. 내 접근 방식은 가장 큰 지수 항 하여 다음과 같습니다.aaaK:=maxi(ai)K:=maxi(ai)K := \max_{i}(a_{i}) a′=K+log(ea1−K+ea2−K+...)a′=K+log(ea1−K+ea2−K+...)a' =K + log\left( e^{a_1 - K} + …

24 monte-carlo  floating-point  statistics 

필자는 PDE에 대한 근사 솔루션을 찾는 대부분의 방법이 차원 수에 따라 확장 성이 낮으며 Monte Carlo가 ~ 100 차원을 요구하는 상황에 사용된다는 것을 알고 있습니다. ~ 4-10 차원에서 PDE를 효율적으로 수치 적으로 해결하는 좋은 방법은 무엇입니까? 10 ~ 100? 몬테카를로 외에 차원의 수에 맞게 확장 할 수있는 방법이 있습니까?

14 pde  monte-carlo  high-dimensional 

∫ R 3 f ( x , y , z ) d V 가 유한 하도록 함수 가 있으며이 적분에 근접하고 싶습니다. 에프( x , y, z)f(x,y,z)f(x,y,z) ∫아르 자형삼에프( x , y, z) dV∫R3f(x,y,z)dV\int_{R^3} f(x,y,z)dV 직각 규칙과 몬테 카를로 적분의 근사치에 익숙하지만 무한 영역에서 구현하는 데 어려움이 있습니다. 몬테 카를로 …

13 monte-carlo  quadrature 

우리는 시공간 프로세스를 위해 베이지안 (Bayesian) 모델을 연구하고 있으며 로그 확률에 대한 모델이 필요하고 모델 매개 변수에 대한 기울기가 필요한 NUTS (No-U-Turn No Sampler)를 사용하고 있습니다. 간결하게, 우리는 통계 분포, 크로네 커 곱, 지수, 비율, if-else 문 등을 포함하는 상당히 복잡한 로그 확률 함수 을 가지고 있으며 그것을 제공해야하며 NUTS에 …

12 monte-carlo  automatic-differentiation 

비동기 셀룰러 오토마타로 설명 할 수있는 계산 모델 모음이 있습니다. 이 모델은 Ising 모델과 비슷하지만 약간 더 복잡합니다. 마치 그러한 모델이 CPU가 아닌 GPU에서 실행되는 것이 도움이 될 것 같습니다. 불행히도 그러한 모델을 병렬화하는 것은 매우 간단하지 않으며 어떻게 진행 해야하는지 명확하지 않습니다. 나는 그 주제에 관한 문헌이 있다는 것을 …

12 parallel-computing  monte-carlo  gpu 

(2 차원) 부적절한 적분이 있습니다 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 여기서 적분 도메인 는 , 작지만 의해 더 제한됩니다 . 이후 및 반반이며x = [ − 1 , 1 ] y = [ − 1 , 1 ] F ( x , y ) > 0 F W W ≠ 0 F ( …

12 monte-carlo  quadrature 

이 QuasiMonteCarlo방법을 사용하여 3 또는 4 차원으로 일부 적분을 수행하는 Mathematica 프로그램이 있습니다. 문제는 HPC 클러스터에서 사용할 수있는 최대 작업 시간으로 이러한 계산 중 일부를 완료 할 수없는 시점까지 실행하는 데 시간이 오래 걸린다는 것입니다. 그래서 C ++로 프로그램을 다시 작성하는 것을 고려하고 있습니다. 나는 GSL 문서를 보았고 유사 시퀀스 …

12 libraries  monte-carlo  c++  mathematica 

간단한 질문 : 다차원 적분을 수행하는 것은 일종의 몬테 카를로 방법이 적합하다고 결정한 경우 의사 난수를 사용하는 정규 MC 통합이 유사 시퀀스를 사용하는 준 몬테 카를로 통합보다 유리하다는 이점이 있습니까? ? 그렇다면이 장점이 작용하는 상황을 어떻게 인식 할 수 있습니까? (그렇지 않다면 왜 일반 몬테카를로 통합을 사용하는 사람이 있습니까?)

11 monte-carlo 

분포에서 샘플링하는 실용적인 방법이 Monte Carlo 방법 일 때 분포의 정보 엔트로피를 추정 할 수있는 방법을 찾고 있습니다. 저의 문제는 일반적으로 Metropolis-Hastings 샘플링의 입문 예제로 사용되는 표준 Ising 모델과 다릅니다. 나는 집합 대한 확률 분포를 가지고있다. 즉, 각각 의 a∈ A 에 대해 p ( a ) 를 가진다 . …

10 monte-carlo  random-sampling 

Poincaré 상반신 공간 모델 의 쌍곡선 공간은 일반 RnRn\Bbb R^n 처럼 보이지만 각도와 거리 개념이 비교적 간단한 방식으로 왜곡됩니다. 유클리드 공간에서 나는 여러 가지 방법으로 공에서 랜덤 포인트를 균일하게 샘플링 할 수 있습니다. 예를 들어 방향을 얻기 위해 nnn 독립적 가우시안 샘플을 생성 하여 [ 0 , 1 에서 s …

10 computational-geometry  monte-carlo  geometry  random-sampling 

방정식을 푸는 방법은 잘 알려져 있습니다 예를 들어, 이분법, 뉴턴 법 등f(x)=0,x∈Rn,f(x)=0,x∈Rn, f(x) = 0, \quad x \in \mathbb{R}^n, 내 응용 프로그램에서 는 확률 론적 방법으로 계산됩니다 (결과는 평균입니다).f(x)f(x)f(x) 이 상황을 잘 처리하는 수치 방정식 해결 방법이 있습니까? 비슷한 상황에 대한 토론에 대한 링크도 감사합니다. 내가 계산할 수에 정밀도 에 …

10 monte-carlo  nonlinear-equations  stochastic  numerics 

내 질문은 이 참조 서에 설명 된 것처럼 QMC 방법에서 관찰 가능 항목을 추출하는 것에 관한 것 입니다. Path Integral Monte Carlo와 같은 다양한 QMC 방법의 공식 파생을 이해합니다. 그러나 하루가 끝날 무렵에도 이러한 기술을 효과적으로 사용하는 방법에 대해 여전히 혼란스러워합니다. Quantum MC 방법의 도출에 대한 기본 아이디어는 트로터 근사법을 …

10 monte-carlo  quantum-mechanics 

함수 를 최대화하는 데 관심이 있는데 여기서 θ ∈ R p 입니다.f(θ)f(θ)f(\mathbf \theta)θ∈Rpθ∈Rp\theta \in \mathbb R^p 문제는 함수 또는 파생 함수의 분석 형식을 모른다는 것입니다. 내가 할 수있는 유일한 방법은 값에 연결하여, 포인트 - 현명한 기능을 평가하는 것입니다 잡음 추정 얻을 F를 ( θ * ) 그 시점에서. 원하는 경우 …

10 optimization  monte-carlo  simulation 

일부 베이지안 업데이트 단계 후에, 나는 정규 분포의 혼합물 형태의 후 분포 인 즉, 모수 θ 는 PDF가 일반 PDF의 가중치 혼합으로 제공되고 정규 RV의 합이 아닌 분포에서 가져옵니다. 샘플을 그리고 싶습니다 θ ∼ Pr ( θ | data )Pr ( θ | 데이터 ) =∑나는=1kwiN( μ나는,σ2) .Pr(θ|데이터)=∑나는=1케이승나는엔(μ나는,σ2).\Pr(\theta| \text{data} ) …

10 monte-carlo  probability 

이 질문은 comp-sci에서 약간 주제가 아닐 수 있습니다. 필요한 경우 어디에 맞는지 제안하십시오. 문제는 모든 시뮬레이션 실행을 효율적으로 관리하는 방법에 관한 것입니다. 예를 들어, 시뮬레이션에는 특정 제안 된 값 범위에서 정의되어야하는 2 개의 매개 변수를 수정해야합니다. 예를 들어 시뮬레이션 결과와 실험 데이터를 비교하여 두 매개 변수 쌍으로 생성 된 더 …

9 monte-carlo  data-management