다시 내 질문이 백색 잡음과 관련되어 있지만, 다른과 을 따르는 우리가이 코드의 generate(3,500,10) 그래프를 사용하여 두 code.first function [ x ] = generate(N,m,A3)
f1 = 100;
f2 = 200;
T = 1./f1;
t = (0:(N*T/m):(N*T))'; %'
wn = rand(length
을 통해 나는 CIR 모델 매개 변수를 추정 할 수 있습니다. 이 방법은 Iacus "옵션 가격 결정 및 R로 재무 모델 추정"과 함께 제공되는 sde packege에서 구현됩니다. 예제 (ch 5)에서 비율 추정이 구현되고 계수 theta1-3이 계산됩니다. 이제 데이터 집합 (X2)과 동일하게 처리하려고합니다. library(quantmod)
lib
안녕하세요, 혹시 포아송 분산 랜덤 변수가 QuantLib에 구현되어 있는지 알려주시겠습니까? 그렇다면이 코드는 어디에서 찾을 수 있습니까? Jump-Diffusion 프로세스를 시뮬레이트하고 시간 간격 (즉, 각 시간 간격 [t_ (i-1); t_i]에서 점프 수를 필요로합니다. QuantLib에서 직접이를 수행하는 방법이 있습니까? ! 사전에? PS를
결정 론적 신경망을 가지고 있으며 확률 론적으로 만들고 싶습니다. 두 가지 질문 : 나는 확률이 단순히 뉴런 입력하면 I 출력의 확률을 결정하거나 S 상의 결과를 사용할 필요가 있음을 의미 있는지 확실하지 않습니다, 그리고 시그 모이 드 기능이 이제는 중복되었습니다. numpy로 효율적으로 작업하는 방법은 무엇입니까? 난 무작위 비트를 생성하는 방법을 알고
P와 I에 대한 확률 적 스텝 시뮬레이션을 만들고 싶습니다.이 간단한 코드는 randsample과 같습니다. P=zeros(1,5); I=zeros(1,5)
% 쉬운 방법이 정확하지 randsample Pvec=[a b c d (some value for doing nothing)]*dt;
Pvec=Pvec./sum(Pvec);
s=r
역학을위한 확률 적 시뮬레이션을 시뮬레이션 중입니다. 이산 시간에 어떻게 시뮬레이션합니까? 나는 아래의 코딩을 사용하여 연속적인 시간 동안 얻을 수 있었다. library(GillespieSSA)
parms <- c(beta=0.591,sigma=1/8,gamma=1/7)
x0 <- c(S=50,E=0,I=1,R=0)
a <- c("beta*S*
우선 저는 matlab에 익숙하지 않아이 포럼에서 제 무지를 변명합니다. 나는 다음과 같은 방법으로 표준 소음원 과정을 생성한다. (나는 어리 석거나 잘못 알고 있다면 그것을 알고있다.) s =0.0001; % stepsize
t = [0:s:T]; % divide interval into steps
G=sqrt(s)*randn(length(t),1)
확률 적 시뮬레이션을 위해 하스켈을 사용하고 싶습니다만, 어떻게해야할지 모르겠습니다. 나는 Hutton의 'Programming in Haskell'을 읽었으며 결정 론적 기능적 프로그램을 작성하는 데 익숙합니다. 그러나, 나는 R이나 python과 같은 명령형 언어에서 쉬운 일종의 확률 적 시뮬레이션을 작성하는 법을 모른다. 내가 읽을 수있는 튜토리얼이나
ODE가있는 모델을 확률 론적 모델로 변환 할 때 문제가 있습니다. 1) k6f2 * PKB_S473P^N6/(km6^N6 + PKB_S473P^N6)) * AS160 2) k9f1 * S6K * mTORC1a^N9/(: 원래 모델은 두 식을 포함 힐 키네틱 스 (Hill kinetics)로 기술 된, 화학식 (1) 및 (2)의 화합물을 포함한다. 이전의