Perguntas com a marcação «monte-carlo»

Um problema muito comum na cadeia de Markov Monte Carlo envolve probabilidades de computação que são soma de grandes termos exponenciais, ea1+ea2+...ea1+ea2+... e^{a_1} + e^{a_2} + ... onde os componentes de lata podem variar de muito pequeno a muito grande. Minha abordagem foi fatorar o maior...

Eu sei que a maioria dos métodos para encontrar soluções aproximadas para os PDEs se dimensiona mal com o número de dimensões e que Monte Carlo é usado para situações que exigem ~ 100 dimensões. Quais são os bons métodos para resolver eficientemente numericamente PDEs em ~ 4-10 dimensões?...

Eu tenho uma função tal que seja finita e quero aproximar essa integral. ∫ R 3 f ( x , y , z ) d Vf( x , y, z)f(x,y,z)f(x,y,z) ∫R3f( x , y, z) dV∫R3f(x,y,z)dV\int_{R^3} f(x,y,z)dV Eu estou familiarizado com regras de quadratura e aproximações de integrais de monte carlo, mas vejo algumas...

Eu tenho um programa Mathematica que executa algumas integrais em 3 ou 4 dimensões usando o QuasiMonteCarlométodo O problema é que demora muito tempo para ser executado, a ponto de alguns desses cálculos não serem concluídos no tempo máximo de trabalho disponível em nosso cluster HPC. Então, eu...

Eu tenho uma integral incorreta (bidimensional) I=∫AW(x,y)F(x,y)dxdyI=∫AW(x,y)F(x,y)dxdyI=\int_A \frac{W(x,y)}{F(x,y)}\,\mbox{d}x\mbox{d}y onde o domínio de integração é menor que , mas ainda mais restrito por . Como e são suaves ex = [ - 1 , 1 ] y = [ - 1 , 1 ] F ( x , y ) > 0 F W W ≠ 0 F ( x...

Estamos trabalhando em um modelo bayesiano para um processo de espaço-tempo e usando um amostrador No-U-Turn (NUTS) que requer um modelo para a probabilidade logarítmica e seu gradiente em relação aos parâmetros do modelo. Mais sucintamente, temos a função de probabilidade logarítmica bastante...

Eu tenho uma coleção de modelos computacionais que podem ser descritos como autômatos celulares assíncronos. Esses modelos se assemelham ao modelo de Ising, mas são um pouco mais complicados. Parece que esses modelos se beneficiariam de serem executados em uma GPU, e não em uma CPU. Infelizmente,...

Uma pergunta bastante simples: fazer uma integral multidimensional, considerando que alguém decidiu que algum tipo de método de Monte Carlo é apropriado, existe alguma vantagem de que uma integração regular de MC usando números pseudo-aleatórios tenha uma integração quase-Monte Carlo usando uma...

Estou procurando métodos que permitam estimar a entropia de informações de uma distribuição quando as únicas formas práticas de amostragem dessa distribuição são os métodos de Monte Carlo. Meu problema não é diferente do modelo padrão de Ising, que normalmente é usado como exemplo introdutório...

Recentemente, me deparei com um comentário afirmando que quase todos os pesquisadores que usam os métodos de Monte Carlo estão fazendo errado. Em seguida, foi elaborado que a simples escolha de sementes diferentes para diferentes instâncias de um PRNG, como o Mersenne Twister, não é suficiente para...

O espaço hiperbólico no modelo de meio espaço superior de Poincaré se parece com mas com a noção de ângulo e distância distorcida de uma maneira relativamente simples. No espaço euclidiano, eu posso amostrar um ponto aleatório uniformemente em uma bola de várias maneiras, por exemplo, gerando...

Existem muitos métodos numéricos bem conhecidos para resolver equações do tipo por exemplo, método de bissecção, método de Newton, etc.f( x ) = 0 ,x ∈ Rn,f(x)=0,x∈Rn, f(x) = 0, \quad x \in \mathbb{R}^n, Na minha aplicação, é calculado com um método estocástico (o resultado é uma média).f( X...

Minha pergunta é sobre a extração de observáveis ​​dos métodos do QMC, conforme descrito nesta referência . Entendo a derivação formal de vários métodos do QMC, como o Path Integral Monte Carlo. No entanto, no final do dia, ainda estou confuso sobre como usar efetivamente essas técnicas. A idéia...

Estou interessado em maximizar uma função , onde .θ ∈ R pf( θ )f(θ)f(\mathbf \theta)θ ∈ Rpθ∈Rp\theta \in \mathbb R^p O problema é que não conheço a forma analítica da função ou de suas derivadas. A única coisa que posso fazer é avaliar a função ponto a ponto, um valor e obtendo uma estimativa...

Após algumas etapas de atualização bayesiana, fiquei com uma distribuição posterior da forma de uma mistura de distribuições normais,Ou seja, o parâmetro \ theta é obtido de uma distribuição cujo PDF é fornecido como uma mistura ponderada de PDFs normais e não é uma soma dos RVs normais. Eu...

Essas perguntas podem ser um pouco fora de tópico no comp-sci. se necessário, sugira onde ele se encaixa. A questão é sobre como gerenciar todas as simulações executadas com eficiência. digamos, por exemplo, uma simulação requer a fixação de 2 parâmetros que devem ser definidos em um determinado...

Sempre que se usa um método quase-Monte Carlo para cubagem ou otimização, parece que há uma grande variedade de sequências de baixa discrepância para escolher, associadas aos nomes de van der Corput, Halton, Hammersley, Faure, Niederreiter, Sobol ', e outros nomes dos quais não me lembro. Existem...

Seja um processo Ito d X t = a ( X t , t ) d t + b ( X t , t ) d W t onde W t é um processo de Wiener.XtXtX_tdXt=a(Xt,t)dt+b(Xt,t)dWtdXt=a(Xt,t)dt+b(Xt,t)dWt dX_t=a(X_t,t)dt + b(X_t,t)dW_t WtWtW_t Milstein propõe uma aproximação numérica da solução dessas

Estou tentando entender o algoritmo de rebinning da integração de Monte Carlo do VEGAS ( publicação original ( pré - impressão de LKlevin) e notas de implementação ). Vou tentar explicar primeiro o que acho que entendi e depois fazer minhas perguntas. Por simplicidade, vamos assumir que temos uma...