Pertanyaan yang diberi tag «monte-carlo»

Masalah yang sangat umum di Markov Chain Monte Carlo melibatkan probabilitas komputasi yang merupakan jumlah dari istilah eksponensial besar, ea1+ea2+...ea1+ea2+... e^{a_1} + e^{a_2} + ... dimana komponen dapat berkisar dari sangat kecil sampai yang sangat besar. Pendekatan saya adalah memperhitungkan faktor eksponensial terbesar sehingga:aaaK:=maxi(ai)K:=maxi(ai)K := \max_{i}(a_{i}) a′=K+log(ea1−K+ea2−K+...)a′=K+log(ea1−K+ea2−K+...)a' =K + log\left( …

24 monte-carlo  floating-point  statistics 

Saya tahu bahwa sebagian besar metode untuk menemukan solusi perkiraan untuk skala PDE buruk dengan jumlah dimensi, dan bahwa Monte Carlo digunakan untuk situasi yang membutuhkan ~ 100 dimensi. Apa metode yang baik untuk memecahkan PDE secara numerik secara efisien dalam ~ 4-10 dimensi? 10-100? Apakah ada metode selain Monte …

14 pde  monte-carlo  high-dimensional 

Saya memiliki fungsi f(x,y,z)f(x,y,z)f(x,y,z) sehingga ∫R3f(x,y,z)dV∫R3f(x,y,z)dV\int_{R^3} f(x,y,z)dV adalah terbatas, dan saya ingin mendekati integral ini. Saya akrab dengan aturan kuadratur dan pendekatan integral monte carlo, tapi saya melihat beberapa kesulitan menerapkannya dalam domain tak terbatas. Dalam kasus monte carlo, bagaimana orang melakukan pengambilan sampel wilayah yang tidak terbatas (terutama jika …

13 monte-carlo  quadrature 

Kami sedang mengerjakan model Bayesian untuk proses ruang-waktu, dan menggunakan No-U-Turn sampler (NUTS) yang membutuhkan model untuk probabilitas log dan gradiennya sehubungan dengan parameter model. Lebih ringkasnya, kami memiliki fungsi probabilitas log yang cukup rumit , yang melibatkan distribusi statistik, produk kronecker, eksponensial, rasio, pernyataan if-else, dll, dan perlu menyediakannya …

12 monte-carlo  automatic-differentiation 

Saya memiliki koleksi model komputasi yang dapat digambarkan sebagai automata seluler asinkron. Model-model ini menyerupai model Ising, tetapi sedikit lebih rumit. Sepertinya model seperti itu akan mendapat manfaat dari dijalankan pada GPU daripada CPU. Sayangnya itu tidak cukup mudah untuk memparalelkan model seperti itu, dan sama sekali tidak jelas bagi …

12 parallel-computing  monte-carlo  gpu 

Saya memiliki integral (2 dimensi) yang tidak tepat saya= ∫SEBUAHW( x , y)F( x , y)d x d yI=∫AW(x,y)F(x,y)dxdyI=\int_A \frac{W(x,y)}{F(x,y)}\,\mbox{d}x\mbox{d}y di mana domain integrasi lebih kecil dari x = [ - 1 , 1 ] , y = [ - 1 , 1 ] tetapi selanjutnya dibatasi oleh F ( …

12 monte-carlo  quadrature 

Saya memiliki program Mathematica yang melakukan beberapa integral dalam 3 atau 4 dimensi menggunakan QuasiMonteCarlometode ini. Masalahnya adalah, butuh waktu lama yang mengganggu untuk dijalankan, ke titik di mana beberapa perhitungan ini tidak dapat diselesaikan dalam waktu kerja maksimum yang tersedia di kluster HPC kami. Jadi saya sedang mempertimbangkan untuk …

12 libraries  monte-carlo  c++  mathematica 

Sebuah pertanyaan yang cukup sederhana: untuk melakukan integral multidimensi, mengingat bahwa seseorang telah memutuskan bahwa semacam metode Monte Carlo sesuai, apakah ada keuntungan bahwa integrasi MC biasa menggunakan nomor pseudorandom memiliki lebih dari integrasi kuasi-Monte Carlo menggunakan urutan quasirandom ? Jika demikian, bagaimana saya mengenali situasi di mana keuntungan ini …

11 monte-carlo 

Saya mencari metode yang memungkinkan memperkirakan entropi informasi distribusi ketika satu-satunya cara praktis pengambilan sampel dari distribusi itu adalah metode Monte Carlo. Masalah saya tidak berbeda dengan model Ising standar yang biasanya digunakan sebagai contoh pengantar untuk pengambilan sampel Metropolis – Hastings. Saya memiliki distribusi probabilitas atas satu set , …

10 monte-carlo  random-sampling 

Ruang hiperbolik di Poincaré atas setengah model ruang tampak seperti biasa tetapi dengan gagasan sudut dan jarak terdistorsi dengan cara yang relatif sederhana. Dalam ruang Euclidean saya dapat sampel titik acak secara seragam dalam bola dalam beberapa cara, misalnya dengan menghasilkan sampel Gaussian independen untuk mendapatkan arah, dan secara terpisah …

10 computational-geometry  monte-carlo  geometry  random-sampling 

Ada banyak metode numerik yang terkenal untuk menyelesaikan persamaan dari tipe misalnya metode pembagian dua bagian, metode Newton, dll.f(x)=0,x∈Rn,f(x)=0,x∈Rn, f(x) = 0, \quad x \in \mathbb{R}^n, Dalam aplikasi saya dihitung dengan metode stokastik (hasilnya rata-rata).f(x)f(x)f(x) Apakah ada metode penyelesaian persamaan numerik yang menangani situasi ini dengan baik? Tautan ke diskusi …

10 monte-carlo  nonlinear-equations  stochastic  numerics 

Pertanyaan saya adalah tentang mengekstraksi yang dapat diamati dari metode QMC, seperti yang dijelaskan dalam referensi ini . Saya mengerti derivasi formal dari berbagai metode QMC seperti Path Integral Monte Carlo. Namun, pada akhirnya saya masih bingung tentang cara efektif menggunakan teknik ini. Ide dasar dari derivasi metode MC Quantum …

10 monte-carlo  quantum-mechanics 

Saya tertarik memaksimalkan fungsi , di mana \ theta \ in \ mathbb R ^ p .f(θ)f(θ)f(\mathbf \theta)θ∈Rpθ∈Rp\theta \in \mathbb R^p Masalahnya adalah saya tidak tahu bentuk analitik fungsi, atau turunannya. Satu-satunya hal yang dapat saya lakukan adalah mengevaluasi fungsi point-wise, dengan memasukkan nilai θ∗θ∗\theta_* dan mendapatkan estimasi NOISY f^(θ∗)f^(θ∗)\hat{f}(\theta_*) …

10 optimization  monte-carlo  simulation 

Setelah beberapa langkah pembaruan Bayesian, saya dibiarkan dengan distribusi posterior bentuk campuran distribusi normal, Pr ( θ | data ) = ¬i = 1kwsayaN( μsaya, σ2) .Pr(θ|data)=∑i=1kwiN(μi,σ2).\Pr(\theta| \text{data} ) = \sum_{i=1}^k w_i N(\mu_i, \sigma^2). Yaitu, parameter θθ\theta diambil dari distribusi yang PDFnya diberikan sebagai campuran tertimbang dari PDF normal, dan …

10 monte-carlo  probability 

Pertanyaan-pertanyaan ini mungkin agak di luar topik di komputer. jika diperlukan tolong sarankan di mana itu cocok dengan. Pertanyaannya adalah tentang bagaimana mengelola semua simulasi berjalan secara efisien. katakanlah, misalnya, simulasi memerlukan perbaikan 2 parameter yang harus ditentukan pada rentang nilai yang disarankan. Untuk menemukan hasil yang lebih baik yang …

9 monte-carlo  data-management