转自：http://blog.csdn.net/xuezhisdc/article/details/47056665 1.平面操作工具箱 http://cathy.ijs.si/~leon/planman.html 2.SimMechanics工具箱（这个好像不是免费的） ...

parfor对于我使用的蒙特卡洛模拟很有用，parfor可以将循环迭代分组执行，那么每个worker执行迭代的一部分，大大缩短运行时间。但是要注意的是，开启并行运算的前提是，每一次迭代不依赖于上一次迭代的结果。 关于...

3-9解答 %%以习题3-3中信道为例，求解其信道容量 clc; clear all; P_YX=[0.98 0.02;...%停止迭代的容差限 C1=1;C=0;N=0; r=size(P_YX); P_X=ones(1,r(1))/r(1); %迭代求解 while (abs(C1-C))>e P_Y=P_X

可以分为四步并反复迭代： (1)选择 从根节点，也就是要做决策的局面R出发向下选择一个最急迫需要被拓展的节点T；局面R是第一个被检查的节点，被检查的节点如果存在一个没有被评价过的招式m，那么被检查的节点...

本文讲一下matlab中的并行方法与技巧。分为以下几个板块： 1. 什么东西好并行？ 2. 怎么并行？ 3. parfor vs. SPMD 4. 注意事项及经验总结

最小二乘(Least Square)准则：以误差的平方和最小作为最佳准则的误差准则 定义式中, ξ(n)是误差信号的平方和；ej是j时刻的误差信号， dj是j时刻的期望信号，Xj是j时刻的输入信号构成的向量， W表示滤波器的权...

如上述代码所示，在使用matlab的kmeans函数的时候，原来的随机函数流被破坏，导致后续的随机序列发生改变，从而使得蒙特卡洛迭代得不到正确的结果，为了解决这个问题，我们需要保存当前的随机函数状态，在这里需要...

对于最小二乘蒙特卡洛模拟方法，相信很多人刚开始都搞不清楚到底是怎么回事，特别是对于非金融专业的同学来说，解决此类问题有点吃力，但解决美式期权定价问题，此方法被广泛使用，下面给出介绍： 由于美式期权允许...

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在并行池中的workers上使用parfor执行for-loop迭代。当你已经形成你的代码，并且定义慢的for-loop，尝试增加parfor进去。在桌面开发parfor-loops和放大到集群是不会改变代码。 函数和类 parfor 在并行池...

共享一下《MATLAB语言常用算法程序集（龚纯）》这本书中的Matlab常用的算法，每个算法都是以独立M文件的格式给出的。都是独立的函数用的时候调用即可，最后附有下载地址（包括各个算法和这本书的电子版），下面是...

模拟退火首先从某个初始候选解开始，当温度大于0时执行循环。 在循环中，通过随机扰动产生一个新的解，然后求得新解和原解之间的能量差，如果差小于0，则采用新解作为当前解。 如果差大于0，则采用一个当前温度与...

BFGS算法 2015-03-27 01:55 22239人阅读 评论(11) 收藏 举报 分类： 数学之美（10） 作者同类文章X 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。...法，并且

原文来自：https://victorfang.wordpress.com/2014/04/29/mcmc-the-gibbs-sampler-simple-example-w-matlab-code/ 【注】评论区有同学指出译文理论编码有误，请参考更官方的文献，个人当时仅验证过红色字体部分理论...

1. 蒙特卡罗方法的基本思想 蒙特卡罗方法又叫统计模拟方法，它使用随机数（或伪随机数）来解决计算的问题，是一类重要的数值计算方法。该方法的名字来源于世界著名的赌城蒙特卡罗，而蒙特卡罗方法正是以概率为...

MCMC（马尔科夫蒙特卡洛） 导读： 一、 开开脑洞 二、 平稳细致条件 三、 吉布斯抽样————————————————————————我特别喜欢这个算法，常常让我脑洞大开。在这里胡扯一下，大家见笑 这个...

转载（有微弱改动）至：美女Rachel-Zhang的博客：http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/17610705；...本文讲一下matlab中的并行方法与技巧，这里我们不涉及GPU加速，主要考虑for循环并行

本文为《MatLab强化学习入门》系列的第二篇。 在解决了单步决策问题以后，我们可以将多步问题分解为多个单步问题进行处理。使用ε-greedy等策略的基础在于对智能体当前的状态有良好的估计。如何对不同的状态均形成...

拉丁超立方体抽样Latin hypercube sampling ——沂水寒城 拉丁超立方抽样（英语：Latin...

这几天在各大媒体上接触到了人工智能机器学习，觉得很有意思，于是开始入门最简单的机器算法——神经网络训练算法（Neural...在遗传算法、神经网络算法的学习入门之后觉得数学只要用心看没问题的（即使是蒙特卡洛和马尔

在很多计算机仿真算法及数字信号处理算法中，经常会用到随机数序列，比如进行蒙特卡洛仿真时就会用到。而且产生的随机数序列质量会对仿真结果产生比较大的影响，因此如何在仿真中产生随机数也是一个值得研究的课题。...

蒙特卡罗法计算pi值是比较基础的入门应用之一，网上流传的大部分代码包括百度百科上的代码都是使用for循环完成迭代的，运算速度非常慢，这里我们提供一个向量化运算的方式，以加快运算速度。接触编程久了后，会发现...

本篇blog针对两个函数cellfun和arrayfun对程序的加速写一些东西，方便大家调的一手好参数。之前的一篇blog《Matlab并行编程方法》在具体实现时可能有问题（下面会讲），而我查到的对Matlab并行的讲解资料也没有写明...

蒙特卡洛迭代matlab程序，直接打开就就能用，蒙特卡洛迭代matlab程序，

2011数模国赛已经过去整整三个月...当然c语言和其他高级语言也可以使用，毕竟过于通用，在使用上效率不足Matlab。这个效率不是运行的效率，而是解题的效率。但是如果你是c语言或其他语言的顶级大牛，就当我前面说的都是

精度要求低或者精度无法保证高而计算量大的情况下，蒙特卡洛可以试试。随机全局优化大致如此。求不规则形状体积： 隐函数曲面方程 0.51(cosxcosy+cosxcosz+cosycosz)+cosx+cosy+cosz+1=00.51 (\cos x \cos y+\cos ...

而卡尔曼滤波是线性高斯模型，对于非线性非高斯模型，就采用蒙特卡洛方法（Monte Carlo method, 即以某时间出现的频率来指代该事件的概率）。采用一组粒子来近似表示系统的后验概率分布，然后使用这一近似的表示来...

从本趴开始将讲述免模型控制，在没人告诉我们环境信息的情况下，agent如何找到行动的最优方案。第一种方法就是蒙特拉罗学习，它是在不知道环境模型的情况下，由信息遍历整个状态链直到终端状态之后通过观察其回报值...

解决无模型的马尔科夫决策问题是强化学习算法的精髓。如图3.1所示，无模型的强化学习算法主要包括蒙特卡罗方法和时间差分方法。

Python3.2.3官方文档（中文版） 由笔者自己翻译，有不当之处希望在博客上相互交流