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贴一个蒙特卡洛方法的matlab程序,供大家使用。
@% M% a( ~1 Q2 C4 C' B3 ?6 s祝大家比赛都能取得好成绩
! }9 z1 b2 u1 B3 n" l
' h" ]6 Q) R" n. X
: |5 _% F1 j4 v% u" J1 Y% Example Monte Carlo Simulation in Matlab
0 p( x `8 w0 @3 J% Function: y = x2^2/x1
& ?* z8 g, X1 _5 ^$ ?% _% 8 ~3 b$ X I( Q
% Generate n samples from a normal distribution
[& v9 q5 m0 U3 U% r = ( randn(n,1) * sd ) + mu
" S$ P8 ~% J, g1 B; e2 Y% mu : mean 8 c7 d- \, i: S6 E
% sd : standard deviation # U9 u5 g* `- |5 r
%
+ A$ V9 ~, h2 I! `! V8 z( z* t# A% Generate n samples from a uniform distribution
, C; I+ K+ @; s+ U0 E. Y% r = a + rand(n,1) * (b-a) 4 Y( H" o, I9 D& h, C* k3 J8 p
% a : minimum 1 m! @$ k3 G! ^, W- c, s! o1 k8 X
% b : maximum
$ A) L& _9 N) fn = 100000; % The number of function evaluations & w5 l; Q, ~, ]4 ^8 f: x
% --- Generate vectors of random inputs
; ] n; N( Y5 ]4 A- K% x1 ~ Normal distribution N(mean=100,sd=5) ; f% a5 N& G: ~1 i
% x2 ~ Uniform distribution U(a=5,b=15)
# j8 ?1 k% u/ D: px1 = ( randn(n,1) * 5 ) + 100; ( q& @: D# X" m) l' I# H
x2 = 5 + rand(n,1) * ( 15 - 5 ); 8 N) E* J- {. @' r# s
% --- Run the simulation
l! ~) c9 X1 R# f- N& y% Note the use of element-wise multiplication
9 C5 `5 B( j$ N* w' p9 o5 }0 i( yy = x2.^2 ./ x1;
7 J+ _( {$ U) I/ t2 B2 f% --- Create a histogram of the results (50 bins)
) d0 a8 l( o2 t q1 m. F' uhist(y,50);
/ s+ a) R( R$ }8 R% --- Calculate summary statistics * H4 u: P7 V% W9 Z. C4 R
y_mean = mean(y) ; O: I- g9 z2 x
y_std = std(y) 8 Y- Q! @1 k3 H" J
y_median = median(y) |
zan
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