브라운 운동의 N 개의 궤적을 I ~ N (0, dt) 단위로 생성하는 프로그램을 작성했습니다. W (1)> = 1 1 & & W (2)> = 2를 조건으로 테스트하고 있습니다. 출력물로서 나는 물론, "Wiener_data.dat"파일에 시간 지점 데이터를 저장하고 있습니다. 이제 조건 1을 만족하는 점은 "Wiener_data_pts1.dat"에 저장되
나는 (확률 적) 순수 출생 과정에서 출생률을 추론하기 위해 JAGS를 사용하려고합니다. 화학의 언어 는이 모델의 반응에 상당 : X-> 2X 레이트 알파 *의 X와 이것은 R 부호 I는 (또한 연쇄 반응의 모델로 간주 될 수 있음) '고정 된 시간에 프로세스를 생성하는 데 사용하고 매개 변수 알파의 유추를 만들기 위해 jags 코드를 사용합니다. [말 (
Stratonovich 확률 적분을 시뮬레이트하기 위해 R에서 Sim.DiffProc 패키지를 사용하고 있습니다. 나는 그 st.int() 기능을 제공 t = 5의 확률의 값이 통합 얻을 수있는 방법 fun=expression(w) strat=st.int(fun, type="str", M=5, lower=0, upper=5) : 다음 코드를 사용하여 내가있
내가 로컬 변동성 모델의 몬테카를로 시뮬레이션을 위해 노력하고 있어요. 이런 이유로 나는 Euler-Mayurama 방법으로이 SDE를 수동으로 시뮬레이션하고 있습니다. 더 구체적으로 내가 로그 프로세스 Xt=log(St) dXt = -1/2 sigma^2(exp(Xt),t) dt + sigma(exp(Xt),t) dWt
이의 코드에 대한 SDE를 얻기
mpow(P, 18)을 벡터 양식 & 행렬 형식으로 작성하려고합니다. 누구든지 저를 도울 수 있습니까? 또한 각 상태의 고정 분포를 찾으려고합니다. 여기 Pi_0 = ?
Pi_1 = ?
Pi_2 = ?
...
Pi_5 = ?
는 내가 작성한 코드입니다 : 귀하의 질문에 P <- matrix(c(0, 0, 0, 0.5, 0, 0.5, 0.1, 0.
나는 무작위 걸음 걸이를 만들려고 노력하고 있습니다. 이것은 내가 작성한 코드입니다. n=50;
p=0.5;
Y=zeros(n,1);
X=zeros(n,1);
X(1)=0;
for i=1:length(n)
Y(i,1)=(rand(1)<=p);
end
for i=1:length(n)
X(i+1)=X(i)+(2*Y(i)-1)
N 요소가 포함 된 벡터가 있다고 가정 해 봅시다. 각각의 확률은 다음과 같습니다. 예를 들어, v = [0.01 0.01 0.09 0.82 0.07]는 그래서 입력 벡터 V 항상 정규화 등의 시간을 9 %에서의 시간이 82 %, 3에서 4를 반환하는 함수 f(v) 원하는 sum(v) = 1 즉,이 수 있도록 단순화해라. 어떻게이 확률 함수를 MATLAB에
칼만 필터에 대한 질문이 있습니다. I는 다음과 같은 상태 공간 모델 칼만 필터를 사용하고 : 상태 공간 행렬 (A(k),B(k),C(k),D(k)) 각 샘플링 시간이지만 Q 및 R 행렬에 업데이트 X(k+1) = A(k)x(k)+B(k)u(k)+w(k), w(k) ∼ N(0,Q)
Y(k) = C(K)x(k)+D(k)u(k)+v(k), v(k) ∼ N(0
두 사람이 테이블에 앉아서 세 권의 책을 공유하는 시스템을 생각해보십시오. 어느 시점에서든 둘 다 책을 읽으며 한 권의 책이 테이블에 남습니다. 한 사람이 현재 책을 읽었을 때 테이블 위에있는 책과 교환하고 책을 읽습니다. 독서 시간은 기하 급수적으로 배분되며, 사람 i가 책 j를 읽는 평균 시간을 bi, j로 나타냅니다. Let b = [1 2 4]