Questions marquées «monte-carlo»

Questions sur les méthodes de Monte Carlo, méthodes qui nécessitent la génération répétée de nombres (pseudo, quasi) aléatoires pour calculer leurs résultats.

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PDE dans de nombreuses dimensions
Je sais que la plupart des méthodes pour trouver des solutions approximatives aux PDE évoluent mal avec le nombre de dimensions, et que Monte Carlo est utilisé pour des situations qui demandent environ 100 dimensions. Quelles sont les bonnes méthodes pour résoudre efficacement les EDP numériquement en ~ 4-10 dimensions? …
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Comment puis-je approximer une intégrale incorrecte?
J'ai une fonction f(x,y,z)f(x,y,z)f(x,y,z) telle que ∫R3f(x,y,z)dV∫R3f(x,y,z)dV\int_{R^3} f(x,y,z)dV est finie, et je veux approximer cette intégrale. Je connais les règles de quadrature et les approximations de Monte Carlo des intégrales, mais je vois quelques difficultés à les mettre en œuvre dans un domaine infini. Dans le cas de Monte Carlo, …
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En ce qui concerne la différenciation automatique, la transformation du code source (STC) est-elle plus efficace que la surcharge d'opérateur (OO)?
Nous travaillons sur un modèle bayésien pour un processus spatio-temporel, et utilisons un échantillonneur No-U-Turn (NUTS) qui nécessite un modèle pour la probabilité logarithmique et son gradient par rapport aux paramètres du modèle. Plus succinctement, nous avons une fonction de probabilité de log assez compliquée , impliquant des distributions statistiques, …
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Estimer l'entropie d'informations par échantillonnage Monte Carlo
Je recherche des méthodes permettant d'estimer l'entropie d'informations d'une distribution alors que les seules méthodes pratiques d'échantillonnage à partir de cette distribution sont les méthodes de Monte Carlo. Mon problème n'est pas différent du modèle Ising standard qui est généralement utilisé comme exemple d'introduction pour l'échantillonnage Metropolis – Hastings. I …
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Comment échantillonner des points dans l'espace hyperbolique?
L'espace hyperbolique dans le modèle du demi-espace supérieur de Poincaré ressemble à RnRn\Bbb R^n ordinaire mais avec la notion d'angle et de distance déformée d'une manière relativement simple. Dans l'espace euclidien, je peux échantillonner un point aléatoire uniformément dans une balle de plusieurs manières, par exemple en générant nnn échantillons …
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Méthode numérique de résolution d'équations qui fonctionne sur des fonctions calculées stochastiquement
Il existe de nombreuses méthodes numériques bien connues pour résoudre des équations de type par exemple la méthode de la bissection, la méthode de Newton, etc.f(x)=0,x∈Rn,f(x)=0,x∈Rn, f(x) = 0, \quad x \in \mathbb{R}^n, Dans mon application, est calculé avec une méthode stochastique (le résultat est une moyenne).f(x)f(x)f(x) Existe-t-il des méthodes …
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Confusion à propos de Quantum Monte Carlo
Ma question concerne l'extraction des observables des méthodes QMC, comme décrit dans cette référence . Je comprends la dérivation formelle de diverses méthodes QMC comme Path Integral Monte Carlo. Cependant, à la fin de la journée, je ne sais toujours pas comment utiliser efficacement ces techniques. L'idée de base de …
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Maximiser la fonction bruyante inconnue
Je souhaite maximiser une fonction , où θ ∈ R p .f(θ)f(θ)f(\mathbf \theta)θ∈Rpθ∈Rp\theta \in \mathbb R^p Le problème est que je ne connais pas la forme analytique de la fonction ou de ses dérivés. La seule chose que je peux faire est d'évaluer la fonction point sage, en branchant une …
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suggestion pour la gestion des cycles de simulation?
Ces questions peuvent être un peu hors sujet dans comp-sci. s'il est nécessaire, veuillez suggérer où il s'intègre. La question est de savoir comment gérer efficacement toutes les exécutions de simulation. disons, par exemple, une simulation nécessite de fixer 2 paramètres qui doivent être définis à une certaine plage de …
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