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 termo exponencial para que:K …

24 monte-carlo  floating-point  statistics 

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? 10-100? …

14 pde  monte-carlo  high-dimensional 

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 …

13 monte-carlo  quadrature 

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 complicada , envolvendo distribuições estatísticas, produtos kronecker, …

12 monte-carlo  automatic-differentiation 

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, não é muito …

12 parallel-computing  monte-carlo  gpu 

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 ) > …

12 monte-carlo  quadrature 

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 estou pensando …

12 libraries  monte-carlo  c++  mathematica 

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 sequência quase aleatória ? Se sim, como eu …

11 monte-carlo 

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 para amostragem Metropolis-Hastings. I têm …

10 monte-carlo  random-sampling 

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 amostras gaussianas independentes …

10 computational-geometry  monte-carlo  geometry  random-sampling 

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 )f(x)f(x) …

10 monte-carlo  nonlinear-equations  stochastic  numerics 

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 básica …

10 monte-carlo  quantum-mechanics 

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 …

10 optimization  monte-carlo  simulation 

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 gostaria …

10 monte-carlo  probability 

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 garantir resultados imparciais, …

10 parallel-computing  monte-carlo  random-number-generation