Pytania otagowane jako monte-carlo

Pytania o metody Monte Carlo, metody wymagające powtórnego generowania (pseudo-, quasi-) liczb losowych w celu obliczenia ich wyników.

4
Jak niezawodnie dodawać duże wyrażenia wykładnicze bez błędów przepełnienia?
Bardzo częstym problemem w Markov Chain Monte Carlo jest obliczanie prawdopodobieństw, które są sumą dużych terminów wykładniczych, ea1+ea2+...ea1+ea2+... e^{a_1} + e^{a_2} + ... gdzie składniki może wahać się od bardzo małych do bardzo dużych. Moje podejście na uwzględnieniu największego wykładniczego terminu , aby:aaaK:=maxi(ai)K:=maxi(ai)K := \max_{i}(a_{i}) e ' ≡ e się …
3
PDE w wielu wymiarach
Wiem, że większość metod znajdowania przybliżonych rozwiązań PDE skaluje się słabo wraz z liczbą wymiarów i że Monte Carlo jest używane w sytuacjach wymagających ~ 100 wymiarów. Jakie są dobre metody skutecznego numerycznego rozwiązywania PDE w ~ 4-10 wymiarach? 10-100? Czy są jakieś metody oprócz Monte Carlo, które dobrze skalują …
5
Jak mogę oszacować niewłaściwą całkę?
Mam funkcję taką, że jest skończone i chcę aproksymować tę całkę. ∫ R 3 f ( x , y , z ) d Vfa( x , y, z)f(x,y,z)f(x,y,z) ∫R3)fa( x , y, z) dV.∫R3f(x,y,z)dV\int_{R^3} f(x,y,z)dV Znam zasady kwadratury i przybliżenia całek Monte Carlo, ale widzę pewne trudności z ich implementacją …
2
Jeśli chodzi o automatyczne różnicowanie, czy transformacja kodu źródłowego (STC) jest bardziej wydajna niż przeciążenie operatora (OO)?
Pracujemy nad modelem Bayesian dla procesu czasoprzestrzennego i używamy samplera No-U-Turn (NUTS), który wymaga modelu prawdopodobieństwa logarytmicznego i jego gradientu w odniesieniu do parametrów modelu. Mówiąc bardziej zwięźle, mamy dość skomplikowaną funkcję logarytmu prawdopodobieństwa , obejmującą rozkłady statystyczne, produkty Kroneckera, wykładnicze, stosunki, instrukcje if-else itp., I musimy je podać i …
1
Zastępowanie integracji QuasiMonteCarlo Mathematiki w C ++
Mam program Mathematica, który wykonuje niektóre całki w 3 lub 4 wymiarach przy użyciu tej QuasiMonteCarlometody. Problem polega na tym, że uruchomienie zajmuje denerwująco dużo czasu, do momentu, gdy niektóre z tych obliczeń nie mogą się zakończyć w maksymalnym czasie pracy dostępnym w naszym klastrze HPC. Zastanawiam się więc nad …
3
W jakich okolicznościach integracja Monte Carlo jest lepsza niż quasi-Monte Carlo?
Proste pytanie: wykonać całkę wielowymiarową, biorąc pod uwagę, że zdecydowano, że jakaś metoda Monte Carlo jest odpowiednia, czy istnieje jakakolwiek zaleta, że ​​regularna integracja MC przy użyciu liczb pseudolosowych ma przewagę nad integracją quasi-Monte Carlo przy użyciu sekwencji quasirandom ? Jeśli tak, to jak rozpoznałbym sytuacje, w których ta korzyść …
2
Oszacuj entropię informacji za pomocą próbkowania Monte Carlo
Szukam metod, które pozwalają oszacować entropię informacji rozkładu, gdy jedynymi praktycznymi sposobami próbkowania z tego rozkładu są metody Monte Carlo. Mój problem jest podobny do standardowego modelu Isinga, który jest zwykle używany jako wstępny przykład do próbkowania Metropolis-Hastings. Mam rozkład prawdopodobieństwa na zbiorze , tzn mam p ( ) dla …
3
Jak próbkować punkty w przestrzeni hiperbolicznej?
Przestrzeń hiperboliczna w modelu górnej półprzestrzeni Poincaré wygląda jak zwykły ale z pojęciem kąta i odległości zniekształconym w stosunkowo prosty sposób. W przestrzeni euklidesowej mogę równomiernie próbkować losowy punkt w kuli na kilka sposobów, np. Generując niezależnych próbek Gaussa w celu uzyskania kierunku, i oddzielnie próbkować współrzędną promieniową poprzez równomierne …
2
Numeryczna metoda rozwiązywania równań, która działa na stochastycznie obliczonych funkcjach
Istnieje wiele dobrze znanych metod numerycznych rozwiązywania równań typu np. metoda bisekcji, metoda Newtona itp.f(x)=0,x∈Rn,f(x)=0,x∈Rn, f(x) = 0, \quad x \in \mathbb{R}^n, W mojej aplikacji oblicza się metodą stochastyczną (wynik jest średnią).f(x)f(x)f(x) Czy są jakieś metody rozwiązywania równań numerycznych, które dobrze radzą sobie w tej sytuacji? Doceniane są również linki …
2
Zamieszanie na temat Quantum Monte Carlo
Moje pytanie dotyczy wydobycia obserwowalnych metod QMC, jak opisano w tym odnośniku . Rozumiem formalne wyprowadzenie różnych metod QMC, takich jak Path Integral Monte Carlo. Jednak pod koniec dnia wciąż nie rozumiem, jak skutecznie korzystać z tych technik. Podstawową ideą wyprowadzania metod MC kwantowych jest dyskrecja, za pomocą aproksymacji Trottera, …
3
Maksymalizacja nieznanej głośnej funkcji
Interesuje mnie maksymalizacja funkcji , gdzie .f(θ)f(θ)f(\mathbf \theta)θ∈Rpθ∈Rp\theta \in \mathbb R^p Problem polega na tym, że nie znam formy analitycznej funkcji ani jej pochodnych. Jedyne, co mogę zrobić, to ocenić funkcję punktowo, wartość i w tym momencie uzyskać oszacowanie . Jeśli chcę, mogę zmniejszyć zmienność tych szacunków, ale muszę zapłacić …
3
Czerpać próbki ze skończonej mieszanki normalnych rozkładów?
Po kilku krokach aktualizacji bayesowskiej pozostaję z tylnym rozkładem postaci mieszaniny rozkładów normalnych,Oznacza to, że parametr \ theta jest pobierany z rozkładu, którego plik PDF jest podany jako ważona mieszanina normalnych plików PDF i nie jest sumą normalnych wartości RV. Chciałbym narysować próbki \ theta \ sim \ Pr (\ …
2
sugestia do zarządzania przebiegami symulacji?
Te pytania mogą być nieco nie na temat w comp-sci. jeśli to konieczne, proszę wskazać, gdzie to pasuje. Pytanie dotyczy tego, jak skutecznie zarządzać wszystkimi przebiegami symulacji. powiedzmy, na przykład, że symulacja wymaga ustalenia 2 parametrów, które należy zdefiniować w pewnym sugerowanym zakresie wartości. Aby znaleźć lepszy wynik uzyskany przez …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.