用matlab求积分方程代码粗糙的赫斯顿 该项目实现了（El Euch＆Rosenbaum，2018）和（El Euch＆Rosenbaum，2019）的（非通用）粗糙Heston模型。 令S（t）表示基础资产的时间t价格，模型在风险中性测度下表示以下内容 其中r是无风险利率，q是股息收益率，其中 执行 Matlab的实现基于如（Gerhold et al。，2019）建议的使用傅里叶变换的数值积分，以及（Lord＆Kahl，2006）建议的最佳积分轮廓。 为了计算特征函数，我们求解了出现在（El Euch＆Rosenbaum，2019）和使用（Diethelm，2004）的方案的Volterra积分方程。 实现假定。 请参阅文件“ get_started.m”以开始自己使用该代码。 在文件夹“ validation_and_test_scripts”中，您将找到更多脚本来验证代码并尝试各种设置。 备注：该代码是使用Matlab 2019a开发的，不一定适用于旧版本。 插图 下面我们举例说明该模型下的一些微笑： 参数是 然后我们定义log-moneyness：= log（strike

matlab分时代码粗略波动率模型的实施 该项目实现了[1]中使用的随机波动率模型以及这些的快速神经网络近似。 让我们从解释我们使用的模型开始。 因此，让S（t）表示某些（基础）资产的时间t价格，让r（t）和q（t）分别表示无风险利率和股息收益率（均假设为时间的确定性函数）。 在一些标准假设下，我们得到 在风险中性措施下。 这里的V（t）是瞬时方差过程，我们用W表示布朗运动。 然后，在该项目中，我们考虑下面描述的V（t）的（风险中性）模型。 其中一个（Heston）是非粗糙波动率模型，其他三个是适当的粗糙波动率模型。 赫斯顿 [2]的Heston模型假设 在哪里 粗糙的赫斯顿 [3]的粗略Heston模型假设 在哪里 粗糙的贝戈米 [4]的粗略的Bergomi模型假设 在哪里 扩展的粗糙Bergomi 扩展的粗略Bergomi模型假设 在哪里 和 但是，根据以下参数重新表达它是很自然的： 这也是代码中使用的参数化。 代码包含什么 该代码首先为上述四个模型中的每一个实现了用于对S（t）上的看跌期权和看涨期权进行定价的定价算法。 您应查阅代码或白皮书以获取有关所使用的方法和方案的描述。 该

目前计算不一致决策表的分布约简、 最大分布约简和分配约简的方法均基于可辨识属性矩阵, 在大数据集下耗时较多.为此, 提出转化算法, 将计算原不一致决策表的上述3 种约简转化为计算3种一致决策表的Pawlak约简.通过应用针对后者的高效启发式算法,有效地减少了计算时间.此外,引入λ-约简的概念, 通过调节λ 的值, 能得到一族反映决策矢量不同水平相似程度的知识约简.该方法降低了分布约简对决策表区分能力的过高要求, 较上述3种约简更为灵活.

使用粗糙集进行聚类的Python实现 ###说明整数特征的粗糙聚类-请参见/ code / README_rough_sets浮点特征的粗糙k均值聚类-请参见/ code / README_rough_kmeans ＃＃＃＃输入 Both algorithms take as input a dictionary with : list pairs (float/integer features) ＃＃＃＃用法 /tests/rough_clustering_tests.py - example usage and tests for known 2-class clustering problem in UCI Statlog Data set for credit risk /tests/rough_kmeans_tests.py - example u

Surface Plasmons on Smooth and Rough Surfaces and on Gratings by Raether. SPR经典教材

Rough Sets _ A Tutorial

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现实生活中有许多含糊现象并不能简单地用真、假值来表示﹐如何表示和处理这些现象就成为一个研究领域。早在1904年谓词逻辑的创始人G.Frege就提出了含糊(Vague)一词，他把它归结到边界线上，也就是说在全域上存在一些个体既不能在其某个子集上分类，也不能在该子集的补集上分类。

这是一个除了wake和rosetta软件外，另外一个粗糙集属性简约软件，非常好用。不过是全英文的哦，要有点英文底子，这个软件比rosetta更好用一些。

Numerical simulation methods for rough surface scattering.pdf