提出一种可处理输入变量相关性的随机潮流方法。该方法基于Nataf变换和准蒙特卡洛模拟，使用奇异值分解处理对称非正定的相关系数矩阵。对IEEE 30节点系统和某实际大区域电网的仿真证明了所提方法的有效性和普适性。仿真结果表明：与传统基于Cholesky分解的排序方法相比，奇异值分解可在不增加计算代价的同时灵活处理非正定的相关系数矩阵；而相比于普通基于拉丁超立方的方法，所提方法收敛更快，相同样本规模下的计算精度更高，特别是输出变量标准差的精度。

蒙特卡洛算法，包括例子和代码

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采用改进准序贯蒙特卡洛法进行配电网可靠性评估，提出2个衡量储能平抑风光储联合发电系统有功功率波动的指标进行储能容量优化。结合储能容量优化结果，对比分析不同的风光储协调运行策略以及系统孤岛划分方案对配电网可靠性评估的影响。改造的IEEE RBTS BUS6算例分析表明：合理选择储能容量可以很好地平抑风光储联合发电系统的有功功率波动，同时减少能源浪费；风光储协调运行策略中，相比容量跟踪策略，负荷跟随策略可以提高系统的供电可靠性；不同的孤岛划分方案中，相比优先切除负荷量小的分散用电负荷，优先切除负荷量大的集中用电负荷，系统具有更高的供电可靠性。

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雷达恒虚警检测（CFAR）一维距离像蒙特卡洛仿真，探究不同信噪比下CFAR检测概率，在一维CFAR基础上修改程序得到。参考《雷达信号处理基础》一书。

蒙特卡洛模拟的基本步骤 建立合适的概率模型 进行多次重复试验 对重复试验结果进行统计分析（估计频率、均值等）、分析精度 重复试验的次数称为蒙特卡洛仿真次数，试验次数越多，精度越高 蒙特卡洛方法可以求解复杂系统的计算问题，如雷达检测系统的检测概率

多点路径规划指标cuOMT：自适应蒙特卡洛最优传输算法的CUDA / C ++实现 这项工作是根据许可的。 该存储库包含cuOMT ，这是一个使用自适应蒙特卡洛最优传输（MC-OT）算法的CUDA / C ++求解器。 请参阅以获取PyTorch实施。 大创意 自适应MC-OT算法旨在通过解决凸优化问题来解决高维最优运输问题。 基本上，在给定源分布和目标分布的情况下，最佳运输问题是找到最佳运输计划，以将源分布上的质量移动到目标分布。 例如，假设源分布由每个面包店制作的面包量组成，目标分布由每个咖啡馆所需要的面包量组成。 面包店和咖啡馆位于不同的地方，将面包从一个地点转移到另一个地点需要支付运输费用。 然后，最佳的运输问题是找到一种将面包从面包店运到咖啡馆的运输计划，从而使总运输成本降至最低。 每当需要找到将分配转换为另一种的“良好”映射（即OT映射）时，就会出现最佳传输问题。 例如，在深度学习领域，生成模型被设计为无限生成与给定数据集中的样本相似的许多样本。 如果我们将数据集的样本作为潜在分布（可能是高维）的iid采样，则通过在已知分布（例如均匀）和该潜在分布之间进行OT映射，首先可以