蒙特卡罗法求圆周率蒙特卡罗法也称统计模拟法、统计试验法。是把概率现象作为研究对象的数值模拟方法。是按抽样调查法求取统计值来推定未知特性量的计算方法。蒙特卡罗是摩纳哥的著名赌城，该法为表明其随机抽样的本质而命名。故适用于对离散系统进行计算仿真试验。在计算仿真中

实验任务采用Monte-Carlo法计算函数 y=x2 在0～10之间的积分值实验目的熟悉MPI_Reduce() 函数的用法实验方法该算法的思想是通过随机数把函数划分成小的矩形块，通过求矩形块的面积和来求积分值，我们生成n个0～10之间的随机数，求出该随机数所对应的函数值作为矩形的高，由

实验任务：基于蒙特卡罗思想用MPI程序实现对p值的并行求解实验目的：掌握蒙特卡罗算法并行化的实现方法实现方法：根据蒙特卡罗方法的思想，我们以坐标原点为圆心作一个直径为1的单位圆，再作一个正方形与圆相切，在这个正方形内随机产生count点，判断是否落在圆内，将落在圆内的点数目计作m，

变分法组态相互作用（CI）方法完全组态相互作用（FCI）方法约化密度矩阵重整化群方法（DMRG）截断的CI方法（CISD）耦合簇方法（CCSD）显含电子间距离的R12/F12方法多组态自洽场方法（MCSCF）多参考态组态相互作用（MRCISD）多参考态耦合簇方法（MRCCSD）价键理论方法微扰理论密度泛函理论（DFT）

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31162最近我们被客户要求撰写关于SV模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文做SV模型，选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。模拟SV模型的估计方法：  sim<-svsim(1000,mu=-9,phi=0.97,sigma

CartPole问题不一定非要使用成熟的强化学习方法和一些神经网络来解决，本节介绍了基于蒙特卡罗模拟的问题的简单解决方案，并使用了降维的特定策略。在这种情况下，定义环境状态的4个参数通过线性组合被压缩为了单个实值参数。2以下Python代码实现了这个想法。In[18]:np.

原文链接：http://tecdat.cn/?p=2687原文出处：拓端数据部落公众号 什么是MCMC，什么时候使用它？MCMC只是一个从分布抽样的算法。这只是众多算法之一。这个术语代表“马尔可夫链蒙特卡洛”，因为它是一种使用“马尔可夫链”（我们将在后面讨论）的“蒙特卡罗”（即随机）方法。MCMC只是蒙特卡

全文链接：https://tecdat.cn/?p=34556原文出处：拓端数据部落公众号蒙特卡罗方法的常见用途是对可能难以通过解析积分的函数执行数值积分。这可能看起来很奇怪，但直觉是相当简单的。关键是几何思维问题，并将其与概率连接。让我们采取一个简单的多项式函数，用y=x^2来说明这个想法。

在金融市场中，优化投资组合对于实现风险与回报之间的预期平衡至关重要。蒙特卡罗模拟提供了一个强大的工具来评估不同的资产配置策略及其在不确定市场条件下的潜在结果。我们的目标是开发一个蒙特卡罗模拟模型的投资组合优化。参与者将被要求构建和分析由各种资产类别(例如，股票，债

绪论\(\pi\)（圆周率）是数学和物理学普遍存在的常数之一，可以被定义为圆周长和直径之比或者圆的面积与半径平方之比（\(l=2\pir\)和\(S=\pir^2\)）。\(\pi\)是一个无理数，下面将用蒙特卡罗算法求\(\pi\)的数值近似。要求1.要求能算到小数点后面越多越好‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31162最近我们被客户要求撰写关于SV模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文做SV模型，选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。模拟SV模型的估计方法：  sim<-svsim(1000,mu=-9,phi=0.97,sigma

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从今天开始要研究SamplingMethods，主要是MCMC算法。本文是开篇文章，先来了解蒙特卡洛算法。Contents  1.蒙特卡洛介绍  2.蒙特卡洛的应用  3.蒙特卡洛积分   1.蒙特卡洛介绍   蒙特卡罗方法（MonteCarlomethod），也称统计模拟方法，是二十世纪四十年代中期由于科学技

全文链接：http://tecdat.cn/?p=6962最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫转换模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。假设有时间序列数据，如下所示。经验表明，目标变量y似乎与解释变量x有关。然而，乍一看，y在水平中间波动，所以它似乎并不总是有稳定的关系（背后有多个状态）上面的样本

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31162最近我们被客户要求撰写关于SV模型的研究报告，包括一些图形和统计输出本文做SV模型，选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。模拟SV模型的估计方法：sim<-svsim(1000,mu=-9,phi=0.97,sigma=0.15)pr

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交叉验证应用于时间序列需要注意是要防止泄漏和获得可靠的性能估计本文将介绍蒙特卡洛交叉验证。这是一种流行的TimeSeriesSplits方法的替代方法。时间序列交叉验证TimeS

原文链接：http://tecdat.cn/?p=2687在贝叶斯方法中，马尔可夫链蒙特卡罗方法尤其神秘它们肯定是数学繁重且计算量大的过程，但它们背后的基本推理，就像数据科学中的许多其他东

 全文链接：http://tecdat.cn/?p=6962假设有时间序列数据，如下所示。经验表明，目标变量y似乎与解释变量x有关。然而，乍一看，y在水平中间波动，所以它似乎并不总是有稳定的关

原文链接：http://tecdat.cn/?p=2687在贝叶斯方法中，马尔可夫链蒙特卡罗方法尤其神秘 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。它们肯定是数学繁重且计算量大

蒙特卡罗方法（英语：MonteCarlomethod），也称统计模拟方法，是1940年代中期由于科学技术的发展和​​电子计算机​​​的发明，而提出的一种以概率统计理论为指导的数值计算方法。是

ABC,activitybasedcosting基于活动的成本计算法，主要用于对现有流程的描述和成本分析。与价值链分析法类似，将现有的业务进行分解，找出基本活动。基于活动成本分析法着重分