蒙特卡洛算法在水动力水质模型_DYRESM_CAEDYM_参数优选中的应用.docx

运用OpenMP和CUDA优化蒙特卡洛算法.doc

设mx(x)是一个一致的75%正确的蒙特卡洛算法

蒙特卡洛算法实例整理 以及一些课件 很多很全面

利用MATLAB实现蒙特卡洛算法，方法比较简单，适用于初学者

用简便、经济、可靠的方法产生随机数是蒙特卡洛法应用的关键．用Logistic迭代方程产生随机数，不仅简单可靠，而且符合要求，改进了蒙特卡洛算法，为工程可靠性计算提供了一种新的方法．对高阶段充填体进行了力学分析，采用微元应力分析法，推导了分层充填力学计算公式．用改进蒙特卡洛算法分析了高阶段充填体稳定性，并应用于某铜矿5号采场高阶段充填设计．研究结果表明，充填体暴露高度越高，充填体内应力越大，充填体暴露长度越小，充填体向上下盘围岩转移应力的效果越显著，因此缩短采场长度有利于充填体稳定性和降低充填成．图6，表2

蒙特卡洛算法，包括例子和代码

完整代码，可直接运行

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

Markov链在统计计算中的应用，很实用。ppt课件