使用蒙特卡罗哈德龙共振气体（MCHRG）模型研究了体积校正和共振衰减（正电荷与负电荷之间的相关关系）对净质子分布和净电荷分布的累积量的影响。 所需的体积分布是由Monte Carlo Glauber（MC-Glb）模型生成的。 除了净电荷分布的方差外，MCHRG模型具有更真实的体积校正，共振衰减和接受削减模拟，可以合理地解释STAR合作报告的净质子分布和净电荷分布的累积量数据。 MCHRG计算表明，体积校正和共振衰减都使净电荷分布的累积产物偏离Skellam期望：Sσ和κσ2的偏差由前者效应支配，而ω的偏差由后者的效应支配。 。

内容概要：本文探讨了在分时电价背景下，如何利用蒙特卡洛模拟法和拉格朗日松弛算法优化电动汽车的充电调度。首先，通过蒙特卡洛模拟法模拟出电动汽车的负荷曲线，得到无序充电功率曲线。接着，利用拉格朗日松弛算法，在考虑分时电价的情况下，优化充电策略，使电动汽车能够在电价较低的时间段充电，从而降低成本并平衡电网负荷。最终，通过对比无序充电和优化后的充电策略，展示了优化调度带来的显著效益。 适合人群：对电力系统优化、智能交通、电动汽车技术感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解电动汽车充电调度优化方法的研究人员，以及希望通过优化调度提升电网效率和降低用户成本的实际操作者。 其他说明：文中提到的方法不仅有助于减少用户的充电费用，还能有效缓解电网高峰负荷压力，促进能源的高效利用。未来还需进一步研究更多影响因素，如电池寿命、充电设施分布等，以实现更为精细的优化调度。

使用蒙特卡罗模拟确定航空公司应为航班出售的最佳超额机票数量，附有代码和文档。 首先，代码定义了几个参数，包括每张机票的利润（Profit）、机票价格（Tixprice）、每个超售座位因超售罚款而造成的损失（Loss）以及飞机的座位容量（Seatcap）。 接下来，代码定义了simulate_revenue() 函数，该函数将售出的机票数量作为输入，并返回单个航班产生的收入。 该函数通过二项分布模拟将要乘坐该航班的乘客数量，计算销售机票产生的收入，并在必要时减去超售罚款。 然后定义 run_simulation() 函数，该函数将要运行的模拟数量 (num_simulations) 和测试超额售票数量的值范围 (num_tickets_range) 作为输入。 该函数针对范围内的每个值运行simulate_revenue() 函数，并计算所有模拟的平均收入。 然后，该范围内每个值的平均收入将附加到结果列表中。 最后，代码运行 run_simulation() 函数，并使用超额售票数量的一系列值，并将预期利润绘制为超额售票数量的函数。 使用np.argmax()找到结果列表中最大值的索引，

利用MATLAB进行电动汽车充放电负荷计算的方法，特别是采用蒙特卡洛模拟法来预测大规模电动汽车的充电行为及其对电网的影响。文中提供了完整的MATLAB代码，涵盖了从参数初始化到最终负荷曲线可视化的全过程。关键步骤包括生成电动汽车的基本参数（如电池容量、充电启动时间），并通过蒙特卡洛循环计算每辆车的具体充电需求，最终汇总成总的负荷曲线。此外，代码还包括了详细的注释和高质量的图表输出，使得整个过程既直观又易懂。 适合人群：电气工程专业学生、从事智能电网研究的技术人员、对电动汽车充电负荷感兴趣的科研工作者。 使用场景及目标：适用于需要评估大量电动汽车接入电网后的负荷变化情况，帮助研究人员和工程师更好地理解和优化电动汽车充电系统的运行机制，特别是在城市交通规划和电力系统调度方面。 其他说明：该代码不仅可用于学术研究，还可以作为实际项目中的工具，支持参数敏感性分析，从而为电网规划提供科学依据。

基于蒙特卡洛法的风光场景生成与概率距离快速削减方法仿真研究,MATLAB代码：基于概率距离快速削减法的风光场景生成与削减方法 关键词：风光场景生成 场景削减 概率距离削减法 蒙特卡洛法 仿真平台：MATLAB平台 主要内容：代码主要做的是风电、光伏以及电价场景不确定性模拟，首先由一组确定性的方案，通过蒙特卡洛算法，生成50种光伏场景，为了避免大规模光伏场景造成的计算困难问题，采用基于概率距离快速削减算法的场景削减法，将场景削减至5个，运行后直接给出削减后的场景以及生成的场景，并给出相应的概率 ,核心关键词：风光场景生成; 场景削减; 概率距离削减法; 蒙特卡洛法; 风电光伏模拟; 计算困难问题; 概率计算。,MATLAB: 风光场景模拟与削减方法，基于概率距离快速算法优化

matlab由频域变时域的代码OCT_MC FD-OCT A线或B扫描的蒙特卡洛模拟。 描述使用mcxyz_OCT中的最新版本。 为了： 您需要使用createSample Matlab文件为Monte Carlo模拟器生成数据。 使用新创建的文件运行.c代码。 使用lookSample生成Aline或B扫描。 注意：当对单层样品上的成像镜头使用长焦距（Rayleigth长度为5 mm）时，已验证模拟器是准确的。 但是，需要以较短的焦距（Rayleigth的长度为0.5 mm）实现准确的聚焦。 ===参考=== Zhao S.先进的蒙特卡罗模拟和机器学习，用于频域光学相干断层扫描。 zh。 2016：157 Lima IT，Kalra A和Sherif SS。 改进的时域光学相干断层扫描蒙特卡罗模拟的重要性抽样。 zh。 Biomedical OpticsExpress 2011年5月； 2：1069。 DOI：10.1364 / BOE.2.001069。 可从以下网站获取：[访问日期：2021年5月12日] Malektaji S，Lima IT，Escobar I.MR和Sher

基于蒙特卡罗树搜索的 Quoridor AI 是一个抽象的策略游戏，在 81 (9x9) 个正方形的棋盘上玩，目标是让你的棋子到棋盘的另一边。 这个玩 Quoridor 的 AI 代理基于 。 纯 MCTS 导致性能不佳。 应用一些启发式方法后，性能得到了显着提高。 我在树搜索的选择、扩展和模拟阶段（以及搜索后的后期处理）添加了启发式方法。 您可以在下面的“包含的一些启发式方法”部分中看到其中的一些。 如果您想查看所有启发式方法或其实现细节，请参阅源代码中的注释。 （找到“启发式”这个词。） 您可以在网站（或 Web 应用程序） 上与此 AI 对战。 网站上每个 AI 级别的每次移动推出次数如下。 等级 每次移动的卷展栏 新手 2,500 平均 7,500 好的 20,000 强的 60,000 最新版本 (v0.3) 中包含的一些启发式方法 Quoridor 的分支因子很

《基于Stochastic FDTD与Monte Carlo方法的电磁统计特性计算》 在现代电磁学研究领域，理解和模拟随机媒质中的电磁行为是一项重要的任务。Stochastic Finite-Difference Time-Domain (SFDTD) 和 Monte Carlo 方法是解决这类问题的两种强大工具。本文将深入探讨这两种方法的原理、应用及其在计算电磁学中的结合。 让我们了解FDTD方法的基础。FDTD（有限差分时间域）是一种数值方法，用于求解麦克斯韦方程，从而预测和分析电磁场的动态行为。它将空间和时间离散化，通过更新相邻网格点的电磁场来迭代计算。在常规FDTD中，媒质属性是均匀且确定性的。然而，在Stochastic FDTD中，媒质参数如介电常数或磁导率被视为随机变量，使得模型能够反映实际中非均匀性和随机性。 Stochastic FDTD的关键在于引入随机过程来描述媒质的不规则性。通过统计平均，可以获取随机媒质的平均电磁响应，这在例如地表散射、大气湍流和多径传播等场景中非常有用。SFDTD方法通常涉及到统计建模、随机数生成以及数值稳定性的考虑。 接下来，我们转向Monte Carlo方法。这是一种基于概率抽样的计算技术，广泛应用于物理、工程、金融等多个领域。在电磁学中，Monte Carlo方法常用于模拟粒子的随机运动，如电子散射或光子传输。通过大量独立的随机试验，我们可以估算复杂的积分或求解概率问题。在随机媒质中，Monte Carlo可以处理单个粒子的随机行为，而SFDTD则关注整个系统级别的统计特性。 将Stochastic FDTD与Monte Carlo方法相结合，可以在微观粒子行为和宏观电磁响应之间建立桥梁。例如，Monte Carlo可以用来模拟粒子在随机媒质中的传播路径，然后这些路径信息可以输入到SFDTD中，以计算出整体的电磁场分布。这种联合使用的方法可以更精确地预测和解释实验数据，尤其是在复杂环境下的电磁现象。 压缩包中的"SFDTD"文件可能包含了实现这种结合的代码。这样的代码库通常包括以下部分： 1. 随机数生成模块：用于创建符合特定概率分布的随机媒质参数。 2. FDTD核心算法：执行空间和时间步进，更新电磁场。 3. 随机媒质处理模块：将随机参数集成到FDTD算法中。 4. Monte Carlo模拟器：追踪粒子的随机轨迹。 5. 统计后处理：对计算结果进行平均，提取电磁统计特性。 掌握和理解这些代码，对于研究和开发涉及随机媒质的电磁应用具有重要意义，如无线通信中的多径效应、地球物理探测、生物医学成像等。通过深入学习和实践，我们可以利用这些工具来解决实际问题，推动科学进步。

这个脚本描述了一个 MATLAB 函数 `MASWaves_inversion`，它用于通过手动反演分析表面波色散曲线，特别是用于MASW（多道面波分析）方法。下面是该函数的主要目的、输入、输出和关键子函数的简单说明： ### 目的： `MASWaves_inversion` 用于通过比较理论的瑞利波相速度色散曲线和实验数据进行反演分析。该函数能够计算理论色散曲线，并评估理论与实验曲线之间的失配度，还允许用户在每次迭代后选择是否保存当前结果。 ### 主要步骤： 1. **计算理论色散曲线**： - 根据层模型的属性（包括 `h`、`alpha`、`beta`、`rho` 和 `n`），函数会计算瑞利波基阶模式的色散曲线，并且该曲线的波长与实验曲线的波长保持一致。 2. **绘制理论与实验曲线**： - 函数会将计算得到的理论色散曲线与输入的实验色散曲线进行对比，并绘制两者的对比图。 3. **评估失配度**： - 函数会计算理论色散曲线和实验曲线之间的失配度（误差），并输出该误差用于反演分析。 ### 输入参数： - `c_test`: 测试的瑞利波

蒙特卡洛 本项目包含两个主要的函数 MCS 和 MCI，用于模拟紫外非视距光通信的蒙特卡洛仿真模型。使用这些函数可以计算光子在不同散射阶次下的接收功率和信道脉冲响应。 在 MATLAB 中运行 打开 MATLAB 并运行 startup.m 脚本以设置路径： % 获取项目根目录的路径 projectRoot = fileparts(mfilename('fullpath')); % 构建 src 文件夹的路径 srcFolderPath = fullfile(projectRoot, 'src'); % 添加 src 文件夹到 MATLAB 路径中 addpath(srcFolderPath); % 输出确认路径已添加 disp(['Added to path: ', srcFolderPath]); 调用 MCS 或 MCI 函数进行仿真计算。