stochastic

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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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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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R：如何產生嘈雜的正弦函數

我對整個R-thing仍然很陌生。我有以下目的;我有一個正弦函數，描述隨時間變化的鈣顆粒數量：類似於y = a * sin（b * t）+ c 因爲實際上隨機事件中描述了鈣的生成和去除，喜歡爲我的功能添加隨機噪聲項（最好在平均噪聲幅度中可縮放）。類似於z = y + random *振幅你能幫我嗎？最佳

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從分佈，其中行加起來1

我想知道如何創建N個的cols，其中每列的方式分佈的矩陣0:0.01:1 我非常想爲ndgrid與形式創建一個矩陣 [x1,x2,x3...,xn] = ndgrid(0:0.01:1,0:0.01:1.....m times) 我的約束是行應該添加高達1。也就是說，我只會保留那些行的指數從加起來1 上述格但你可以理解這是太大，無法計算。因此，我正在尋找簡短/有效的方法來實現這一點。我將不

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如何測試趨勢是隨機還是確定性R

我在試圖瞭解數據是否具有隨機或確定性趨勢時遇到一些困難。據我所知在R我需要使用adf.test，但我應該如何解釋結果？如果adf.test接受零假設，這意味着有單位根。後來我使用函數diff（）並再次檢查adf.test結果。如果在做出差異後adf.test拒絕零假設這是否意味着我的數據具有隨機趨勢？任何幫助將是非常有用的，謝謝！

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隨機python模擬的校準

我在python中有一個（基於代理的）模擬。結果是隨機的。我想校準模擬，以最小化平方距離的總和。有哪些python算法可以最小化隨機模擬？

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如何在高度非確定性的系統上運行MCTS？

我正在嘗試爲小遊戲的AI實現MCTS算法。該遊戲是一個RPG模擬。 AI應該決定在戰鬥中發揮什麼樣的動作。這是一場轉身基地戰（FF6-7風格）。沒有涉及的運動。我不會詳述，但我們可以放心地假設，我們可以確定地知道在任何特定情況下輪到玩家時會選擇什麼樣的動作。當一方沒有活着的單位時（4v4），遊戲結束。它可以採取任何轉數（也可能永遠不會結束）。在傷害計算中有很多RNG元素可以處理（攻擊可以命中/

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隨機熱方程 - Fortran

我有一段代碼，它解決了一維隨機熱方程的週期性邊界條件。隨機項是高斯白噪聲。我的問題是，我正確實施噪音？高斯噪聲被定義爲具有均值爲零，並且第二時刻告訴我們在任何時間對的值是相同分佈的且在統計上是獨立的。 !I first define arrays for the uniform and gaussian random numbers real, dimension (-1:n) :: u,

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在Matlab

我如何解決這個耦合隨機微分方程我有單一的Hindmarsh - 羅斯（HR）的神經元模型如下 x' = y - a*x^3 + b*x^2 -z + I0 + I1*cos*w*t + D*Zyi(t); y' = c - d*x^2 -y; z' = r[s(x - x0) - z ]; 其中a，b，I1，I0，d，C，d，R， s，x0是參數。並且包括具有D強度的白高斯噪聲（Zyi

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theano - 如何有許多相同的功能

輸入的是一個可變尺寸的陣列。我只能在train_model中一次處理一個給定示例。我想累積批次中元素的目標總和，然後應用正則化和漸變下降。目前，這就是更新每個元素喜完成訓練階段。 for epoch in range(n_epochs): minibatch_avg_cost = 0 for xi in dataset.get_next_xi(batch_size): miniba