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在无外场的情况下，自由边界的 方格上，存在着某种粒子，它具备三种自旋状态-1,0,1。我们认为t_initial=200后系统达到稳定态。系统演化至t_max=1200步。 （1）分别绘制单粒子平均磁矩 、单粒子平均能量 与温度 之间的关系图。观察并讨论图中现象。 （2）根据（1）中的现象，合理选取不同的T，分别绘制系统达到稳定态后的演化过程中，系统总磁矩的分布曲线

作业共享MATLAB蒙特卡罗仿真估计BFSK系统的BER-bfsk_ber.rar 在二进制频移键控（BFSK）下，用蒙特卡罗仿真方法估计系统的BER 这是我用Matlab做的第一个通信系统仿真，内含注释供参考

蒙特卡洛序贯算法，增强算法性能，程序源代码，实用易用

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科学计算中的蒙特卡罗策略 中文版。刘军著。

异常值检测对于构建高度预测​​模型至关重要。 在这项研究中，我们通过建立基于确定正常样本的交叉预测模型并单独分析可疑样本的预测误差分布，提出了一种增强的蒙特卡罗异常值检测（EMCOD）方法。

马尔科夫链蒙特卡洛方法的PPT很有用（含代码），很全面 有助于理解马尔科夫链蒙特卡洛方法MCMC(Markov Chain Monte Carlo)

多假mhtmat算法实验室代码MCMCDA 该存储库包含论文“用于多目标跟踪的马尔可夫链蒙特卡罗数据协会”的 matlab 代码。 这段代码是从网上复制过来的，根据论文进行了小幅修改。 MCMCDA 是一种常用的多目标跟踪算法，用于计算机视觉和雷达信号处理。 其性能优于传统的多目标跟踪算法，如JPDA（联合概率数据关联）和MHT（多假设跟踪）。 纸张可在 。

彩色补偿的matlab代码mcl 蒙特卡洛定位（MCL）算法作为粒子滤波器的实现。 SIR算法的预测和更新步骤略有不同，用于3D状态空间（x，y，θ）中的跟踪问题和全局定位问题。 在MATLAB中进行仿真以进行数据分析，这是KTH应用估算课程的一部分。 背景 目标跟踪：我们要在每个时间步长重复估计对象的位置，因为它提供了有关目标如何从上一个时间步长移动，一些测量值以及目标的初始位置（目标位置）的[不准确]信息。第一个时间步的目标）。 通常，假设过程噪声与状态无关，我们可以将预测步骤分解为两个步骤（应用运动+扩散）。 我在此滤镜中将里程表用作运动模型。 重采样： -Vanilla（多项式）重新采样：执行重新采样步骤的最简单方法。 该方法使用N个随机变量和粒子集权重的累积分布函数（CDF）独立绘制粒子。 -系统重采样（Stochastic Universal re-sampling）：一种替代重采样的方法，除了具有更好的方差外，它还具有更好的速度。 两种重采样方法在过滤器中均可用。 数据关联：使用最大似然数据关联算法。 权重和离群值：计算了关联之后，权重和离群值检测方法可以使用诸如粒子平均