1、定积分的MC计算
事实上，不少的统计问题最后都归结为定积分的近似计算问题。
下面考虑一个简单的定积分
为了说明问题，我们首先介绍两种求的简单的MC方法，然后给出几种较为复杂而更有效的MC方法。
2021-12-24 22:44:35
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弗雷德里克·马尔尚
德州扑克
这是单挑限制德州扑克的命令行实现。 已实施 UCT 蒙特卡罗搜索算法。
2021-12-24 22:26:20
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蒙特卡洛算法实例MATLAB代码pyhmc：Python中的汉密尔顿蒙特卡洛
该软件包是Aki
Vehtari编写的matlab工具箱中函数hmc2.m和hmc2_opt.m的直接端口。
该代码最初是基于功能hmc.m从写由伊恩·牛逼Nabney。
涉及“窗口”的算法部分是从Radford
Neal编写的该函数的C代码中得出的。
最初的Python由Kilian
Koepsell制造，随后由Robert
T.
McGibbon进行了现代化。
作者
基利安·科普塞尔
罗伯特·麦克吉本
该软件根据BSD许可证分发（请参阅LICENSE文件）。
例子
如果要从5维高斯绘制样本，则可以执行以下操作：
import
numpy
as
np
def
logprob(x,
ivar):
logp
=
-0.5
*
np.sum(ivar
*
x**2)
grad
=
-ivar
*
x
return
logp,
grad
from
pyhmc
import
hmc
ivar
=
1.
/
np.random.rand(5)
samples
=
hmc(logprob,
x0=np.random.ra
2021-12-24 19:20:29
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