之字形回旋镖 概述 马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法用于从概率分布中进行采样，例如贝叶斯模型中的后验分布。 在ZigZagBoomerang.jl中实现的分段确定性蒙特卡洛（PDMC）方法具有相同的目标，不同的是，此处的分布是通过粒子的连续运动而不是一次移动一个点来进行探索的。 在此，粒子在随机时间改变方向，并在确定性轨迹上移动（例如，沿着恒定速度的直线，请参见图片） 校准随机方向的变化，以使粒子的轨迹采样正确的分布； 从轨迹可以估算出感兴趣的量，例如后均值和标准差。 是否改变方向的决定仅需要评估偏导数，该偏导数依赖于很少的坐标-坐标在马尔可夫毯子中的邻域。 这样就可以使用Julia的多线程并行性（或其他形式的并行计算）来利用多个处理器内核。 约里斯·比尔肯（Joris Bierken）的“以及我们关于话语是ZigZagBoomerang.jl所涵盖方法的理论和应用的良好起点。

【主要内容】随着人工智能领域的发展，深度学习、强化学习等算法被广泛应用于解决各种游戏博弈问题，通过训练神经网络来得到各种游戏的人工智能算法，人工智能来到了一个新的发展水平 【适合人群】 人工智能 【质量保障】任何问题私信我

论文研究-涨落后的城市道路交通拥挤蒙特卡洛预测.pdf,  阐述了城市道路交通系统涨落和触发的数学描述,建立出现涨落后城市道路交通系统的自组织过程动态数学模型;依据最大交通流导致路段最大饱和度原理将模型简化,并利用蒙特卡洛(MonteCarlo)方法,将模型应用于出现涨落后道路拥挤预测.

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工作空间分析是并联机构设计与评价中极其重要的工作.针对3-PRS并联机构工作空间描述及求解复杂的问题,采用蒙特卡洛方法进行工作空间的求解及分析.对运动特性及工作空间进行了分析,给出了计算工作空间的方法,并给出了具体的实现步骤.最后用计算实例验证了该方法的有效性.结果表明,蒙特卡洛方法研究3-PRS工作空间编程简单,并且工作空间中点的均匀性好;刀具的长度对工作空间的范围有很大影响;3个姿态角,X,Y的坐标等信息可以展现在一个二维图上,直观形象,方便查询.

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Markov链在统计计算中的应用，很实用。ppt课件