蒙特卡罗、肿瘤、成像为实现对早期肿瘤进行无损诊断及全面的量化估计，本课题提出了以光声成 像方法为基础，结合尺度信息、吸收分布信息和弹性信息实现对肿瘤发展情况的 全面量化估计。其中介绍了光声成像技术，并通过光声信号进行的分析得到肿瘤 的尺寸信息，然后用 k-wave 仿真实现对仿体进行设置并获得光声信号这一过程， 通过获得的光声信号计算仿体尺寸，从而验证计算方法的准确性。

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仿真方面很有用的一本书，希望能给大家的学习带来帮助。

大气中的分子和气溶胶对紫外光具有强烈的散射作用，因此紫外光在大气中可实现非视距传输。在紫外探测中,收发端的距离较近，为了研究探测过程中紫外光的传输特性，通过蒙特卡罗方法建立多次散射模型，并采用指向概率法对模型进行优化。在收发端轴线共面以及非共面的情况下，对探测到的脉冲响应以及能量密度进行仿真分析，并针对不同大气条件进行仿真。仿真结果表明：紫外激光探测与远距离目标探测不同，偏转角对近距离目标探测的影响较大；在散射系数和吸收系数较大时，收发端距离较近目标的回波信号较强。由仿真结果可以得到紫外光在大气中的传输特性，为今后紫外激光探测的具体设计提供了理论依据。

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具有Monte Carlo集成功能的Python库。 缩放以支持x尺寸 要使用该函数，请调用mcintegrate.integrate(f, n, lims, **kwargs) ，其中f是x参数的函数， n是每个框的迭代次数（用作最小迭代次数）l，而lims是积分的极限（函数或数字）。 kwargs名单 start是积分开始的x维坐标。 该算法将围绕此点扩展，直到限制所定义的形状被封装并且积分收敛为止。 默认情况下是原点。 wedge是集成的形状的一部分。 例如， wedge=[3,8]表示该函数将集成形状的“第三高度”。 由于集成作业可以分布在多个线程中，因此使多处理变得更加容易。 默认情况下， boxSize为1 。 详细说明每个迭代中集成的框的大小。 数值多维导数函数也包括在内： partialDiff(f, position, axis, dimensions, de

序贯蒙特卡洛matlab代码受控SMC 这些文件夹包含MATLAB代码，这些代码实现了Jeremy Heng，Adrian Bishop，George Deligiannidis和Arnaud Doucet的arXiv报告“受控顺序蒙特卡洛”的数值结果。 StateSpaceModels /和StaticModels /文件夹包含与每个数值示例相对应的子文件夹。 每个子文件夹都有一个README.txt文件，该文件将说明如何在其中运行脚本。

目前解释得比较清晰的一篇文章，对深度学习，卷积神经网络原理有帮助

神经网络模型讲义 蒙特卡洛算法和模拟退火的单纯形法