MonteCarlo.jl：Julia中的古典和量子蒙特卡洛模拟

随着半导体技术不断发展和制作工艺的不断进步，半导体器件开始进入纳米时代。由小尺寸化带来的物理效应，如量子效应等在大规模及超大规模集成电路中产生的影响开始变得不可忽略。传统的数值模拟模型，如漂移扩散模型和流体力学模型求解小尺寸半导体器件越来越不准确。蒙特卡罗法作为一种模拟粒子运动的数值方法开始广泛运用于半导体器件的模拟研究。蒙特卡罗法是利用随机数对物理过程进行模拟的方法，该方法在物理、数学、化学等领域具有广泛应用。本文研究了蒙特卡罗模拟半导体器件内部载流子运动的原理，设计程序模拟半导体器件。设计过程中采用矩形网格对器件结构进行划分，用有限差分法对载流子在空间上进行离散，电荷分配则采用单位云(CIC)方法。

针对本文给出的基金资产配置策略问题，本文建立了均值-方差模型，蒙特卡罗模拟方法以及遗传算法的资产配资投资效益优化模型，对企业购买股票以及合理进行资金的配置具有一定的指导作用。

matlab代码影响BS型号 基于BS模型和蒙特卡洛模拟的中国可转换债券定价研究。 中国所有可转换债券都有向下修订的条款，以避免债券持有人行使回售权。 这将鼓励发行人和主要股东进行下调。 结果，这可能使可转换债券定价模型不适用于中国。 基于可转换权利是欧洲期权且新发行不会影响股票价格和波动性的假设，并考虑到所有可能影响可转换债券定价的因素，我使用蒙特卡洛模拟对可转换债券进行定价。 实证研究表明，在考虑修订预期的情况下，可转换债券的价格被明显低估，而在未考虑修订预期的情况下，可转换债券的价格被轻微地高估。 和 有关可转换债券定价模型的参考。 以雨虹转债（128016）为例，预测该可转换债券在2019-07-16的价格。 基于BS模型模拟10000条路径以执行蒙特卡洛模拟。 详细的想法可以参考上面的两个PDF。 将MATLAB连接到Wind以获取所需的数据，而不是手动输入以实现相同的目标。 通过指定可转换债券代码和时间间隔，程序可以自动从Wind中获取所需的数据，并在一段时间内的每个交易日进行价格预测。 数据可视化可用于显示路径，结果条件的饼图，结果的统计分析以及预测价格和真实价格之间的比

本程序用蒙特卡洛仿真的方法在不同的信噪比下，传输N个符号的差错概率与理论差错概率的比较

蒙特卡洛从入门到方法介绍，详细的课程课件分享。蒙特卡洛方法是一个很重要的算法。

分层抽样法 同样是利用贡献率大小来降低估计方差的方法。它首先是把样本空间 D 分成一些小区间D1, …, Dm，且诸Di不交， ，然后在各个小区间内的抽样数由其贡献大小决定。对积分贡献大的Di抽样多，可提高抽样效率。如果能够提出较好抽样区间的分配和各子区间内抽样次数的分配方案，分层抽样法估计积分可以达到非常令人满意的效果。

免责声明：该项目仍处于开发阶段，尽管已测试和验证了基本功能，但许多功能仍然缺失，需要实施（请参阅问题列表）。 YAMCT（还有另一个蒙特卡洛工具箱） 在这里，我们走了另一个工具箱，用于在高度散射的介质（如生物组织）中进行光模拟。可能完全没有必要考虑。有太多其他人可能会提到的东西。但是，当我开始寻找这样的工具箱时，我对人们在过去几年中在网络上发布的非用户友好版本感到非常失望。由于用户界面不良，无法使用它们，或者由于它们仍在CPU上运行，因此它们的运行速度非常慢。 这是我的尝试，目的是在NVIDIA卡上构建一个具有CUDA加速功能的蒙特卡洛模拟工具箱，该界面基于令人惊叹的ImGui项目，它具有友好的用户界面，可以优雅地处理多层组织，可以动态生成几何图形，也可以直接从GUI中创建几何图形，并结合了多种照明配置文件在一次模拟中，并通过已建立的h5标准将其导出为可从不同软件（如Python，MAT

本论文为本博主参加第一届天府杯数学建模竞赛的作品，建模，算法，论文完全由博主一人完成，文章结构有点瑕疵，但觉得模型和算法值得分享，成绩为二等奖总分第一，与一等奖和特等奖相差2分。

简单建立对蒙特卡洛的理解。蒙特卡罗法也称统计模拟法、统计试验法。是把概率现象作为研究对象的数值模拟方法。