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蒙特卡罗方法（随机模拟方法）的算法实现.doc

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此代码实现了 DT Gillespie 于 1977 年发表在 Journal of Physical Chemistry 上的随机模拟算法（直接方法）。 默认React和分析解决方案对应于单细胞基因表达的简单模型 (Kaern et al., Nat.Rev.Genet., 2005)：Pro-->M-->P, with mRNA (M--> 0) 和蛋白质 (P-->0) 衰减，当假设基因持续表达（Pro 表示基因的启动子）并且细胞体积恒定并设置为统一时。 绘制了 mRNA 和蛋白质时间序列以及概率直方图。

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蒙特卡洛方法是一种比较简单的仿真模拟方法，其主要内容就是随机数的生成与分析概述。

Matlab程序 s=[]; f5=[]; for m=300:360 s1=((1-0.05)*m-(1+0.2)*sum(((m-300):-1:1).*binopdf(0:m-300-1,m,0.05)))/180-1; s=[s,s1]; if m<=305 f=0; else f=sum(binopdf(0:m-300-6,m,0.05)); end f5=[f5 f]; end x=300:360; plot(x,s,x,f5),grid

基于逐分钟降雨资料的降雨过程参数随机模拟，杨俊杰，谢云，本文通过对中国14个气象站1961-2000年逐分钟降水资料的分析，以伽马分布独立模拟次降雨过程的四个参数，包括次雨量，历时，最大5min雨