MATLAB代码：基于概率距离的场景快速削减法的风光场景生成与削减方法 关键词：风光场景生成 场景削减 概率距离削减法 蒙特卡洛法 参考文档：《含风光水的虚拟电厂与配电公司协调调度模型》完全复现场景削减部分 仿真平台：MATLAB平台 优势：代码具有一定的深度和创新性，注释清晰，非烂大街的代码，非常精品 主要内容：代码主要做的是风电、光伏以及电价场景不确定性模拟，首先由一组确定性的方案，通过蒙特卡洛算法，生成50种光伏场景，为了避免大规模光伏场景造成的计算困难问题，采用基于概率距离快速削减算法的场景削减法，将场景削减至5个，运行后直接给出削减后的场景以及生成的场景，并给出相应的概率，可移植以及可应用性非常强

风电光伏的场景生成与消减-matlab代码 可利用蒙特卡洛模拟或者拉丁超立方生成光伏和风电出力场景，并采用快速前推法或同步回代消除法进行削减，可以对生成场景数和削减数据进行修改，下图展示的为1000个场景削减至10个典型场景，并获得各场景概率。

代码主要是基于蒙特卡洛和copula函数生成考虑风光空间相关性的出力，并用kmeans进行场景缩减，得到典型日风光出力及其概率，并且可以改变场景生成数量及缩减场景的数量

关于克拉美罗下界(CRLB)-及不同DOA估计算法下的方差(性能)对比博文对应的代码，包括.m和.txt两种格式文件。

基于MATLAB的蒙特卡洛方法对可靠度的计算.doc

蒙特卡罗法(MC)广泛用于模拟光在皮肤组织中的传播。发展了基于四面体网格的蒙特卡罗(TMC)方法，提出了距离阈值的概念避免数值耗散导致的错误能量沉积。通过计算带有单根血管的两层皮肤模型比较了几何蒙特卡罗(GMC)、基于结构化网格的蒙特卡罗(VMC)和TMC。GMC 通过数学定义组织界面，避免了离散，精度最高，但不适用于复杂的界面。VMC 实施简单，但是对曲折表面的离散会导致显著的误差。TMC 使用边界适应性较好的四面体单元在计算的精度和灵活性上找到了平衡。计算结果表明，TMC 法对几何形状的空间适应性远强于VMC，在复杂界面区域的误差仅为VMC 法的10%~25%，是一种理想的边界区域离散化的方法。

在扩散蒙特卡洛方法中，根据几何形状，可以采用多种方式模拟连续扩散，例如球形行走（WOS），平面行走（WOP），矩形行走（WOR）等。 扩散方式在满足给定边界几何形状的情况下，保形一致，满足拉普拉斯方程。 在本文中，使用WOP和保形图，我们对WOS扩散进行了采样，并表明间接采样比直接WOS采样更有效。 这表明可以通过保形图进行快速扩散蒙特卡洛采样。

关于蒙特卡罗方法及其在信号处理中的应用博文相对应的代码，包含txt格式

在这项工作中，我们研究了在<math altimg =“ si1.gif” xmlns =“ http://www.w3.org/1998/Math/MathML”>处具有虚磁场iθ的二维和三维反铁磁伊辛模型。 θ = π </ math>。 为了执行系统的数值模拟，我们引入了一种不受符号问题影响的新几何算法。 我们对2D模型的结果与分析解决方案一致。 我们还提出了3D模型的新结果，这些结果定性地与平均场预测相一致。

通过考虑与速率常数参数和动力学模型结构误差相关的不确定性，在该研究中使用贝叶斯推断来评估α-pine烯的热异构化速率同意的后验分布。 α-pine烯的热异构化动力学模型显示具有数学上不适的系统，这使得难以应用基于梯度的优化方法进行速率常数评估。 贝叶斯推断将速率常数的后验概率分布与满足实验测量浓度的反应产物模型浓度和参数的先验概率分布的似然概率相关联。 马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）用于从后验分布中抽取样本，同时考虑贝叶斯推断关系。 本研究应用多项式随机游走Metropolis-Hastings来构建速率常数，置信区间和相关系数矩阵的直方图。 结果表明，考虑到不确定性，贝叶斯方法可以成功地应用于估计反应模型速率常数的置信区间。