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贴一个蒙特卡洛方法的matlab程序,供大家使用。
# S3 ?/ B$ o& h1 H V祝大家比赛都能取得好成绩 ( x0 o$ j/ z7 I. H
8 D! j, k4 |, r3 z1 D
- [" z4 p( G+ x E9 w8 `. d" d% Example Monte Carlo Simulation in Matlab 7 P, Z' ^8 n$ f" o0 e7 V% ?+ s
% Function: y = x2^2/x1 " Q3 S0 @4 a- C1 K$ q1 G
%
2 v# k4 U# p1 M# t, i% Generate n samples from a normal distribution
5 D& ?4 i# Y) p0 ?% r = ( randn(n,1) * sd ) + mu / A( n1 D% U9 n& f1 z3 o
% mu : mean ) _; m8 f0 u' v" n8 g/ l! J
% sd : standard deviation
8 L7 p. U2 A1 ~ p%
, e3 R& n/ a9 j- ?# _% Generate n samples from a uniform distribution
* }$ G7 a: {' o; e% r = a + rand(n,1) * (b-a)
$ P8 N$ i' b; g. b5 z5 o9 p% a : minimum j5 E! x* R9 P2 v" l* [" h( s
% b : maximum
+ L# q) w3 J7 w0 \7 f2 Xn = 100000; % The number of function evaluations . D5 A- T% @; L
% --- Generate vectors of random inputs 1 R2 X; V* r3 y
% x1 ~ Normal distribution N(mean=100,sd=5)
7 O% T- q- I2 O% x2 ~ Uniform distribution U(a=5,b=15) 4 k! k$ r! w1 _* U2 B
x1 = ( randn(n,1) * 5 ) + 100; O1 Q8 { ]: @
x2 = 5 + rand(n,1) * ( 15 - 5 );
$ Z/ C& \% Y; ^: r8 U% --- Run the simulation + N1 b. \9 d& i! M9 w8 f! Q/ R- S
% Note the use of element-wise multiplication 5 N8 m& e/ z u4 @+ H5 b; q
y = x2.^2 ./ x1;
( G, k& t* X: Z% V! p! j) z' c6 ]% --- Create a histogram of the results (50 bins)
4 G3 `3 H' f, Ghist(y,50);
, J3 P1 u ?% _% --- Calculate summary statistics / V0 ?. T5 I. ]
y_mean = mean(y) " y! I* T0 h5 W& W( @
y_std = std(y) ( O: _8 W% i8 J* \: x
y_median = median(y) |
zan
|