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行业-电子政务-基于蒙特卡罗仿真的家庭居民用电负荷研究.zip

蒙特卡罗法模拟matlab源程序，简易源程序用于描述蒙特卡罗法基本原理。

matlab最简单的代码 learningSampling Sampling examples using Matlab :Monte Carlo, reject, importance sampling, MCMC, MH , Gibbs 基于MATLAB学习采样计算： 包括Monte Carlo,拒接-接受采样，重要性采样，MCMC,MH,Gibbs.(MCMC,MH,GIBBS,只给出网上已经有的代码的地址) 例子目的都是计算一个区域的面积 1.test1：均匀采样 2.test2:接受拒绝采样 3.test3:重要性采样 4.test4.MCMC,MH,Gibbs：采样(注意没有实现) PS 1.例子目的都是计算一个0-1区间的正方形区域的面积,都是最简单化的模型。因为输出都是0-1，这样利于理解 2. MCMC,MH,Gibbs：采样(注意没有实现) 因为我的研究前提是：A.不知道概率密度函数，只知道是否在范围内. B.求概率，而不是概率密度函数的参数估计或者贝叶斯网络的参数估计

根据钙钛矿结构的特点，提出了一种基于双格子系统的动力学蒙特卡罗KMC方法（kinetic monte carlo）。与传统的SOS（solid-on-solid）模型不同，该方法从单个原子事件出发，模拟沉积原子在表面的吸附、扩散和成键的动力学过程。应用该方法模拟了Ba-TiO3薄膜在（001）面的同质外延生长过程，分析沉积原子动能对BaTiO3薄膜生长过程中形核率、岛密度、三维形貌、缺陷率以及成键率的影响，为优化工艺参数、制备高性能铁电薄膜提供依据。

此应用程序以交互方式模拟在 1) 发牌、2) 翻牌和 3) 转牌后，桌上每位玩家在给定各自的底牌的情况下赢得一手德州扑克的概率。 最后，在河牌之后，这个程序显示了这手牌的实际结果。 蒙特卡洛模拟用于近似（每轮之后）1）每位玩家的手牌分布和2）每位玩家获胜的概率。 为每个感兴趣的分布生成经​​验条形图，并在每轮下注后以颜色编码的多子图显示。

蒙特卡罗matlab仿真代码Semiparametric_Adaptive_Estimation_of_the_GARCH_Model_Using_Matlab 使用 Matlab 对 GARCH 模型进行半参数自适应估计 我们报告了用于 GARCH 模型的半参数（自适应）估计的 Matlab 代码； 此外，我们报告了蒙特卡罗模拟，该模拟表明半参数估计器比拟最大似然估计器更有效。 GARCH 模型的半参数（自适应）估计理论在 Drost 和 Klaassen (1997)，计量经济学杂志，第 81 卷，第 193-221 页中有所报道。 为简洁起见，这里没有报告半参数估计的理论细节，我们请读者参考 Drost 和 Klaassen (1997) 了解理论细节。 我们将 t5-student 创新用于 GARCH 过程。 其他细节：所有Matlab代码文件必须包含在同一个文件夹中，并且该文件夹必须添加到Matlab路径中。 包含 Monte Carlo 模拟的主要 Matlab 文件名为“MainFile.m”。 此存储库中包含的所有其他 Matlab 文件——即“MLE_normal_

蒙特卡罗matlab仿真代码Maximum_Likelihood_Estimation_of_the_GARCH_Model_Using_Matlab 用 Matlab 估计 GARCH 模型的最大似然 我们报告了用于 GARCH 模型最大似然估计的 Matlab 代码； 此外，我们报告了蒙特卡罗模拟，该模拟表明最大似然估计量收敛到真实参数。 我们将 t5-student 创新用于 GARCH 过程。 其他细节：所有Matlab代码文件必须包含在同一个文件夹中，并且该文件夹必须添加到Matlab路径中。 包含 Monte Carlo 模拟的主要 Matlab 文件名为“MainFile.m”。 此存储库中包含的所有其他 Matlab 文件 - 即“MLE_t5_NEW.m”和“mycon.m” - 是用于估计 GARCH 模型参数的辅助文件。

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蒙特卡罗方法及其在粒子输运问题中的应用1-4 第一章 蒙特卡洛方法概述 第二章 伪随机数 第三章 由已知分布的随机抽样 第四章 蒙特卡洛方法在积分计算中的应用