stochastic-process

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早安。我是新來的。在發佈之前，我已經搜索了類似的問題，但是我發現只有使用不同的編程語言才能發現類似的問題，但是發現的問題並不完整好吧，我的問題是要找到它，在Excel中一次回憶起VBA代碼，它離我只有幾何布朗運動（GBM）的參數（初始庫存值s，成熟T，波動Z，無風險收益率要求r，紅利q，步數n），我需要重現的軌跡數m。作爲一個輸出，我不想看到沒有數字，只有一條疊加的m軌跡。問題在於，我不能直

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ode45 Langevin方程

我有一個關於使用Matlab來計算隨機微分方程解的問題。這些方程式是this paper（PDF）中的2.2a，b，第3頁。我的教授建議使用ode45一小段時間步，但結果與文章中的不匹配。特別是時間系列和pdf。我對函數中白噪聲的定義也有疑問。這裏爲一體的功能代碼： function dVdt = R_Lang(t,V) global sigma lambda alpha W1=sig

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在MATLAB中布朗運動增量的方差

我在MATLAB中模擬布朗運動，但是我得到一個奇怪的結果，布朗運動增量的方差隨着時間的增長而增長，當它保持不變時。例如我構建布朗運動系統， brown_drift = @(t,X) 0; brown_vol = @(t,X) .2; brown_sys = bm(brown_drift, brown_vol); 然後我插1000次試驗與時間步1和長度爲10 inter_brown = in

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防止Gillespie SSA隨機模型運行陰性

我使用Gillespie SSA產生了感染（寄生蠕蟲）的隨機模型。該模型使用「GillespieSSA」包（https://cran.r-project.org/web/packages/GillespieSSA/index.html）。簡而言之，代碼模擬了不連續隔間的種羣。隔室之間的運動取決於用戶定義的速率方程。 SSA算法用於計算給定時間步（tau）由每個速率方程產生的事件數，並相應地更新總體

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如果卡爾曼濾波器無法計算穩定卡爾曼增益，可能的原因是什麼？

我有一個關於卡爾曼濾波器的問題。我使用卡爾曼濾波的狀態空間模型如下： 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,R) 所處的狀態空間矩陣(A(k),B(k),C(k),D(k))每個採樣時間，但Q和R矩陣中更新被認爲是恆定的。其計算卡爾曼增益（K（k））的和

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GnuPlot數據的變量列索引

我寫了一個程序，用於生成N個增量爲I〜N（0，dt）的布朗運動軌跡。我正在測試它們的條件W（1）> = 1 & & W（2）> = 2。作爲輸出，我當然會將時間點數據保存在文件「Wiener_data.dat」中。現在滿足條件1的點保存在「Wiener_data_pts1.dat」中，條件2保存在「Wiener_data_pts2.dat」中。我將一個單獨的文件「Wiener_data_index

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包含求和的非線性方程R

我正在嘗試在R中實現這個方程到非線性求解器中最困難的時候。我正在嘗試nleqslv和BB程序包，但到目前爲止只能得到錯誤。我已經搜索並閱讀文檔，直到我的眼睛流血，但我無法將我的大腦包裹在它周圍。公式本身是這樣的： The Equation s2 * sum(price^(2*x+2)) - s2.bar * sum(price^(2*x)) = 0 凡s2，s2.bar，和price是已知的相等長

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使用JAGS純粹的出生過程推斷

我想用JAGS來推斷（隨機）純出生過程中的出生率。在化學的語言，這種模式是相當於反應：X-> 2X與速率的α* X（也可以被看作是一個鏈式反應的模型）這是R代碼我用於生成過程（在固定時間）以及用於對參數α進行推斷的鋸齒代碼。 library(rjags) y <- 1; # Starting number of "individuals" N <- 25 # number of time

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共方差函數的曲線應該從0移

以下是我的問題通過我的老師給出開始，生成具有分佈的隨機變量的N = 1000個獨立觀測的序列：（c）參數λ= 1的指數，採用反演方法。目前圖形獲得的序列（除了在點e中產生的序列），例如，（a）i。繪製座標（obs。，值）ii。在i = 1,2,3的座標中繪製（obs no n，obs。no n + i）iii。爲某些值繪製所謂的協方差函數。即，平均爲：我寫了下面的代碼， (******

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在Matlab中隨機遊走

我想創建一個簡單的隨機遊走。這是我寫的代碼。 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); end plot(1:n,X,'.-')