MATLAB模拟布丰投针实验 标签(空格分隔): 算法 Buffon's Needle 桌面上有距离为a的若干平行线,将长度为L的针随机丢在桌面上,则这根针与平行线相交的概率是多少?假定L < a. 思路:从针据横线的距离与夹角得出. 解决: 假设针的中点到最近横线的距离为y,则\(y\in[0,\frac{a}{2}]\); 因为投针是随机的,所以y服从均匀分布: \[ f(y) = \begin{cases} \frac{2}{a}, & \text{$0 \leq y \leq \fr

理论基础:大数定理,当频数足够多时,频率可以逼近概率,从而依靠概率与$\pi$的关系,求出$\pi$ 所以,rand在Monte Carlo中是必不可少的,必须保证测试数据的随机性. 用蒙特卡洛方法进行计算机模拟的步骤:[1] 设计一个逻辑框图,即模拟模型．[2] 根据流程图编写程序,模拟随机现象．可通过具有各种概率分布的模拟随机数来模拟随机现象．[3] 分析模拟结果,计算所需要结果. ex1.投针试验求$\pi$ %蒲丰投针实验的计算机模拟 format long; %设置15位显示精度 a=

  读了阮一峰的蒙特卡罗方法入门,用概率统计的方式求解棘手的数学问题还挺有意思的,尤其是利用正方形和它的内切圆之间的面积关系来建模求解圆周率的方法精巧又简单,比投针实验好理解也好实现多了.建模可不是Matlab或者MAST/VHDL语言的专利,既然tcl/tk脚本也有内置的随机数产成函数rand(),那么我用tcl/tk建模计算圆周率也应该不在话下. 建模思想 正方形内部有一个相切的圆,它们的面积之比是π/4. 在这个正方形内部,随机产生足够多的点,计算它们与中心点的距离,从而判断是否落在圆的内

http://cos.name/2013/01/lda-math-mcmc-and-gibbs-sampling/ 3.1 随机模拟 随机模拟(或者统计模拟)方法有一个很酷的别名是蒙特卡罗方法(Monte Carlo Simulation).这个方法的发展始于20世纪40年代,和原子弹制造的曼哈顿计划密切相关,当时的几个大牛,包括乌拉姆.冯.诺依曼.费米.费曼.Nicholas Metropolis, 在美国洛斯阿拉莫斯国家实验室研究裂变物质的中子连锁反应的时候,开始使用统计模拟的方法,并在最早

蒙特·卡罗方法(Monte Carlo method),也称统计模拟方法,是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明,而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法.是指使用随机数(或更常见的伪随机数)来解决很多计算问题的方法.与它对应的是确定性算法. 这个方法的发展始于20世纪40年代,和原子弹制造的曼哈顿计划密切相关,当时的几个大牛,包括乌拉姆.冯.诺依曼.费米.费曼.Nicholas Metropolis,在美国洛斯阿拉莫斯国家实验室研究裂变物质的中子连锁反

部分转载自:https://blog.csdn.net/daniel960601/article/details/79121055 圆周率π是一个无理数,没有任何一个精确公式能够计算π值,π的计算只能采用近似算法. 国际公认的π值计算采用蒙特卡洛方法. 一.蒙特卡洛方法 蒙特卡洛(Monte Carlo)方法,又称随机抽样或统计试验方法.当所求解的问题是某种事件出现的概率,或某随机变量的期望值时,可以通过某种"试验"方法求解. 简单说,蒙特卡洛是利用随机试验求解问题的方法. 二.π值的

http://cos.name/2013/01/lda-math-mcmc-and-gibbs-sampling/ http://blog.csdn.net/lin360580306/article/details/51240398 http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51373090 随机模拟(或者统计模拟)方法有一个很酷的别名是蒙特卡罗方法(Monte Carlo Simulation).这个方法的发展始于20世纪40年代,和原子弹制

看过Deep learning(convolutional neural network),看过RL(Q-learning).但是在两者结合这一块一直弄不明白. 我的疑问在于一直不明白DL是怎样识别出那个特定的物体,比如,木板或者小鸟.以及Q-learning怎样做决策. 后来才发现,DQN的核心思想并没有识别出特定物体. DQN里面的Deep learning部分,输入是原始图像,输出是action对应的Q值(类似于有这么多action类,每一类的概率值).原始图像就是当前state (cur

1. 蒙特卡罗方法(Monte Carlo method) 0x1:从布丰投针实验说起 - 只要实验次数够多,我就能直到上帝的意图 18世纪,布丰提出以下问题:设我们有一个以平行且等距木纹铺成的地板(如图), 现在随意抛一支长度比木纹之间距离小的针,求针和其中一条木纹相交的概率.并以此概率,布丰提出的一种计算圆周率的方法——随机投针法.这就是蒲丰投针问题(又译“布丰投针问题”). 我们来看一下投针算法的步骤: 取一张白纸,在上面画上许多条间距为a的平行线 取一根长度为l(l≤a) 的针,随机地向

问题引入 在做实验的时候,需要用到python和matlab工具来进行不同的处理,比如在run神经网络的时候,需要使用pytorch框架得到网络的各个参数,在得到参数后需要使用matlab进行聚类规划.之前的做法是用python脚本耦合其联系,两者通信的方式是通过文件.后来发现matlab有针对于python的api引擎,瞬间感觉打开了新世界的大门,只需要在python中调用相关的api,就可以完成matlab的工作,再也不用一个一个复制文件了. 解决思路 首先,我安装的是matlab R201

对于一个二维信号,比如灰度图像,灰度值的范围是0-255,因此只要根据像素灰度值(0-255)出现的概率,就可以计算出信息熵.    但是,对于一个一维信号,比如说心电信号,数据值的范围并不是确定的,不会是(0-255)这么确定,如果进行域值变换,使其转换到一个整数范围的话,就会丢失数据,请高手指点,怎么计算. 比如数字信号是x(n),n=1~N(1)先用Hist函数对x(n)的赋值范围进行分块,比如赋值范围在0~10的对应第      一块,10~20的第二块,以此类推.这之前需要对x(n)做

收藏吧,网上搜集的,费了老大劲了,推荐给有需要的人,^_^.   MATLAB课件2007北京交通大学.zip 4.87 MB   A Guide to MATLAB for Beginners and Experienced Users.pdf 7.47 MB   An Introduction To Programming And methods in Matlab.pdf 2.32 MB   Applied Econometrics using MATLAB.pdf 1.41 MB   A

摘要:本论文先介绍了多项式数据拟合的相关背景,以及对整个课题做了一个完整的认识.接下来对拟合模型,多项式数学原理进行了详细的讲解,通过对文献的阅读以及自己的知识积累对原理有了一个系统的认识.介绍多项式曲线拟合的基本理论,对多项式数据拟合原理进行了全方面的理论阐述,同时也阐述了曲线拟合的基本原理及多项式曲线拟合模型的建立.具体记录了多项式曲线拟合的具体步骤,在建立理论的基础上具体实现多项式曲线的MATLAB实现方法的研究,采用MATLAB R2016a的平台对测量的数据进行多项式数据拟合,介绍了M

MATLAB 与 音频处理 相关内容摘记 MATLAB 与 音频处理 相关内容摘记 1 MATLAB 音频相关函数 1 MATLAB 处理音频信号的流程 2 音量标准化 2 声道分离合并与组合 3 数字滤波 3 数据转换 5 基于MATLAB 的数字滤波实验6 MATLAB 音频相关函数 声音数据输入输出函数: 可以方便地读写au和way文件,并可控制其中的位及频率. wavread()和wavwriteO. 声音播放: wavplay():播放wav声音文件.当然,也可以把处理后的 wav文件

最近做一个项目,需要很多进行很多信号处理——小魏就是学软件的,对信号处理简直是个小白,最简单的实现就是傻瓜似的调用MATLAB的各种工具箱,达到目的就行. 同时,MATLAB是种解释性语言,执行效率比较低,不适用与通用编程平台,同时图形化编程也非常不方面,一举两得的是能在其他语言(VC++\Java)程序中调用MATLAB编写的函数. 好,牛刀小试,尝试在Java中调用MATLAB! 1)实验环境 机器中装有Eclipse和Matlab,并配置好环境变量. 小魏装的是Eclipse 3.7.1

Monte Carlo方法简介(转载)       今天向大家介绍一下我现在主要做的这个东东. Monte Carlo方法又称为随机抽样技巧或统计实验方法,属于计算数学的一个分支,它是在上世纪四十年代中期,为适应当时的曼哈顿计划需求而在美国Los Alamos实验室发展起来的,说白了就是美国为了造原子弹才逼出来的.Monte Carlo方法与一般的计算方法有很大的区别,一般计算方法对解决多维或因素复杂的问题非常困难,而Monte Carlo方法对解决这类问题却比较简单,因此Monte Carlo

蒙特卡罗(Monte Carlo)方法,也称为计算机随机模拟方法,是一种基于"随机数"的计算方法. 二 解决问题的基本思路 Monte Carlo方法的基本思想很早以前就被人们所发现和利用.早在17世纪,人们就知道用事件发生的"频率"来决定事件的"概率".19世纪人们用投针试验的 方法来决定圆周率π.本世纪40年代电子计算机的出现,特别是近年来高速电子计算机的出现,使得用数学方法在计算机上大量.快速地模拟这样的试验成为可 能.         为

转载 http://blog.sciencenet.cn/blog-324394-292355.html 蒙特卡罗(Monte Carlo)方法,也称为计算机随机模拟方法,是一种基于"随机数"的计算方法. 1.起源 这一方法源于美国在第二次世界大战进研制原子弹的"曼哈顿计划".Monte Carlo方法创始人主要是这四位:Stanislaw Marcin Ulam, Enrico Fermi, John von Neumann(学计算机的肯定都认识这个牛人吧)和 N

[声明]本博文的大部分内容摘录于网络,本人按照自己的思维习惯和文字风格进行了重新整理以便于理解和记忆. 鉴于篇幅,我打算先对蒙特卡罗分析的基本思想和历史渊源做一下简单的梳理,然后在下一篇博文中介绍SaberRD软件中的蒙特卡罗分析. 蒙特卡罗(Monte Carlo) 方法, 又称随机抽样法,统计试验法或随机模拟法.是一种用计算机模拟随机现象,通过仿真试验,得到实验数据,再进行分析推断,得到某些现象的规律或某些问题的解的方法. 蒙特卡罗方法的基本思想是,为了求解某一问题,首先建立一个与求解有关的