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蒙特卡洛模拟法在线播放_蒙特卡洛方法的优缺点(2024年12月免费观看)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：导读更新日期：2024-11-30

蒙特卡洛模拟法

奢侈品考试经历：计算题大轰炸这考试真是太难了！𐟘렦ˆ‘算了一下，居然抽了53道计算题，感觉整个人都被表格题干淹没了。不是说好的定性题比较多吗？怎么全是计算题，还集中在前面几道。结果导致我时间安排不当，后面定性题的时间非常紧张。风险案例只考到1题，协会准则1题，机器模型考到2题。假设检验计算2题，贝叶斯公式计算2题，夏普比率计算1题，CAPM模型计算1题。希腊字母只考到1题theta的定性。欧式期权两步二叉树的计算1题，外汇互换好像有3题。EWMA模型计算2题，信用风险计算1题。用WCDR计算经济资本1题，EL计算2题。二项分布计算1题，泊松分布没考到。有效久期和有效凸性计算1题，BSM模型计算1题，DV01计算1题。复制法计算1题，蒙特卡洛模拟定性2题。倒脱靴法计算远期利率1题。对冲基金和公募基金辨析1题定性，资产证券化的缺点1题定性。操作风险的分类1题，没考到计算。ERM定性1题，压力测试定性2题。GARCH没考到，买卖权平价和套利没考到。房贷计算没考到，美式期权没考到，利率互换没考到。奇异期权好像只在某一题的选项里面作为题干没单独考到。期权的损益计算没考到，各种对冲没考到计算只有1题定性。所以，到底哪来这么多计算题？𐟤” 希望大家抽到的题比我好，至少不用像我一样手忙脚乱。𐟙

80种数学建模算法代码合集，直接套用！今天为大家整理了80种在数学建模比赛中常用的模型算法，并附有MATLAB和Python的代码。所有代码可以直接代入数据后在Python中运行，无需再次调试，直接调用。大家只需键三连+发布友好评论即可！博弈论 𐟎𒊥𑂦졥ˆ†析法 𐟏† 插值 𐟓Š 典型相关分析 𐟓ˆ 动态规划 𐟚€ 多元回归 𐟓‹ 方差分析 𐟔 国赛论文遗传算法 𐟧슧𐨉𒥅𓨁”分析 𐟌 灰色预测 𐟕𕯸‍♂️ 聚类模型 𐟤 决策树 𐟌𓊧𒒥퐧𞤧𓕠𐟕Š️ 逻辑回归 𐟧 马尔科夫模型 𐟎𒊨’™特卡洛模拟 𐟎𒊦衧𓊧𛼥ˆ评价 𐟌€ 模拟退火 𐟔劦‹Ÿ合模型 𐟓ˆ 排队论 𐟚ꊧ垧𛏧𝑧𛜠𐟤– 时间序列ARMA ⏰ 投影寻踪综合评价法 𐟓ˆ 图论Dijkstra模型 𐟚𖢀♂️ 图论Floyd算法 𐟚𖢀♀️ 微分方程 𐟧𚿦€稧„划 𐟓Š 相关系数 𐟓Š 小波分析 𐟌Š 蚁群算法 𐟐œ 因子分析 𐟌Ÿ 优劣解距离法(TOPSIS) 𐟌Ÿ 元胞自动机 𐟌 支持向量机 ✈️ 逐步回归 𐟓ˆ 主成分分析 𐟓Š 回归分析 𐟓ˆ 置信区间与假设检验 𐟓Š 方差分析模型误差 𐟓Š 回归模型检验与诊断 𐟓Š 回归模型预报与控制 𐟓Š 数据表的基础知识 𐟓Š 样本空间与数据表构成 𐟓Š 样本均值与协方差矩阵 𐟓Š 样本相关系数矩阵与回归方程的建立 𐟓Š 逐步回归与多元回归的比较 𐟓Š 回归模型的优化与选择 𐟌Ÿ 智能优化算法的实践应用 𐟌Ÿ 粒子群优化算法的应用场景 𐟌Ÿ 模拟退火优化算法的原理与实现 𐟌Ÿ 遗传算法在优化问题中的应用示例 𐟌Ÿ 主成分分析在数据降维中的应用案例 𐟌Ÿ 最短路径问题的动态规划模型Python代码 𐟚𖢀♂️ 马尔科夫预测模型的Python代码实现 ⏰ 神经网络分类模型的Python代码示例 𐟤– ARIMA时间序列预测模型的Python代码docx BP神经网络模型的Python代码.txt K-means聚类模型的Python代码.docx TOPSIS综合评价模型的Python代码.docx 支持向量机模型的Python代码.txt 二次规划模型的Python代码docx 非线性规划模型的Python代码docx灰色预测模型的Python代码.txt卷积神经网络模型的Python代码.txt决策树分类模型的Python代码.txt逻辑回归模型的Python代码.txt蒙特卡洛模型的Python代码.docx模糊综合评价模型的Python代码.txt判别分析Fisher模型的Python代码.rar数学建模拟合模型的Python代码.txt随机森林分类模型的Python代码.txt线性规划模型的Python代码.txt一维、二维插值模型的Python代码.txt整数规划模型的Python代码docx 主成分分析算法的Python代码.txt 最短路径算法的Python代码docx

场外个股期权属于美式期权还是欧式期权？

「姜萍」法办写一个自己的事情，就是结合上面那个微博说姜萍的…… 单位里有一个困扰了五十年的难题…… 就是，我们有个加速器，是分成五段的…… 每一段呢，就是把粒子的能量提高一点点…… 然后出现了一个特别匪夷所思的事情，就是，最后两个腔体，如果把电压降到理论值的70%左右…… 从数学模拟上，就完全不工作了…… 但是，在实际运行的时候，调试人员发现，机器完全可以工作，而且效果还非常好…… 这个事情已经发生了五十年，但是没有人能去解释，为什么？所以就当做一个经验来用，但是始终是这个机器的设计者耿耿于怀的…… 几年前吧！法办接触到了这个课题…… 说那就做一下吧…… 数学模型用的是一个专业的数学模型，解非线性的偏微分方程…… 法办自己提出了一个算法…… 后面再用一个蒙特卡洛的粒子跟踪程序计算了一下…… 最后的结果就是数学模型和实验数据一致…… 法办因此发了篇非常好的文章，还被单位领导表扬，送了一朵小红花…… 哈哈，年底奖金还翻倍了…… 其实法办想说的啥呢，就是在现在这个阶段…… 解析能解出来的东西，也就是诸位如果在大学本科阶段学到的数学，已经非常完备了…… 大部分未解的难题，其实是需要有功能强大的计算机自己去写程序算出非线性解的…… 但是，如果要能写这种程序，是需要童子功的，也就是对数学和物理的解析解的熟悉…… 这就是法办这么一个科研民工的一点经验之谈…… [嘻嘻]科研就有一个好处，你做出来了，大家都会给你鼓掌表示敬意…… 没有微博上的那种胡搅蛮缠…… 附图贴一个法办做过报告的片段，就是讲上述问题的……

数学专业毕业论文常见仿真方法详解在数学专业毕业论文中，常见的仿真分析方法包括：有限元分析、蒙特卡洛模拟、回归分析、优化算法、动力系统分析以及排队模型等。以下对这些方法进行详细介绍： 𐟔 蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）蒙特卡洛模拟是一种基于随机抽样的计算方法，用于估计确定性问题的数值解。通过构造并模拟随机变量的概率分布，可以估计各种统计量的值，如积分、方程的解或系统的行为。这种方法特别适用于解析解难以直接获取的问题，常用于金融风险分析、粒子输运问题以及概率估计等问题中。 𐟔砦œ‰限元分析（Finite Element Analysis, FEA）有限元分析是一种将复杂问题域划分为小元素并进行局部近似的方法，将复杂的偏微分方程问题转化为可计算的代数方程集。这种方法适用于复杂形状、不规则域、非均匀材料属性和复杂边界条件的问题，广泛应用于结构分析、热传导、流体动力学、电磁学等领域。 𐟓ˆ 回归分析（Regression Analysis）回归分析是统计学中的一种主要方法，用于分析变量之间的关系。通过建立数学模型描述一个或多个自变量（解释变量）和因变量（响应变量）之间的关系，可以找出变量之间的内在规律。线性回归是最简单的形式，但也有指数回归、逻辑回归等非线性回归模型，常用于经济学、工程学等领域中数据拟合的问题。这些仿真方法在数学专业毕业论文中有着广泛的应用，帮助学生们更好地理解和解决实际问题。

复旦大学复杂决策分析中心对「美国大选」的结果预测出来了，特朗普有超过60%的概率再次当选美国总统 —— 我对这个结论有很大疑惑，但是且观之这个预测的细节没有给很多，是用了百万轮次蒙特卡洛模拟做出来的。不过我觉得比较有意思的是关键战场州的预测 —— 特朗普将赢得：密西根、俄亥俄、宾夕法尼亚、佛罗里达、威斯康辛。哈里斯将赢得：佐治亚、亚利桑那、北卡罗来纳。这几州的预测结果说实话非常让人惊讶的，密西根、威斯康辛、宾夕法尼亚被称为Blue Wall蓝墙，几十年以来都是比较偏向民主党，只有16年特朗普一期被翻红了，但是拜登又翻回来了。整体上应该说民主党在这几州是守擂，全部输了虽有可能，但我倾向于至少守住一个吧。不过反过来，南方的佐治亚、亚利桑那、北卡罗莱纳全被民主党夺过去，这个就更加反常了，2020年拜登非常艰难赢下的佐治亚和亚利桑那，但是北卡被特朗普守住了。今年南方黑人的投票率还更低了一些，如果哈里斯能赢下这几州，我倒是要对她刮目相看的。不过，这个结果并不是绝对不可能出来。倘若发生这种变化，那么潜在的根源可能是两党选民基础进一步分化、转换。民主党愈发能够团结少数族裔，而传统工人工会进一步走向MAGA——是，16年就有人这么说，但20年的拜登无疑是靠工会的支持赢得选举的。总之，我们拭目以待吧

FRM五月考季备考心得分享𐟓š 大家好！今天我想和大家分享一些关于FRM五月考季的备考心得，希望能帮到那些还没考完的小伙伴们。不同损失的处理方式首先，关于损失的处理方式，大家一定要搞清楚。EL（Expected Loss）是通过定价来处理的，而UEL（Unexpected Loss）则需要用资本金来覆盖。如果损失超过UEL，那就需要用到保险了。风险管理的本质风险管理不仅仅是防御性的，它更是主动选择承担的风险种类和水平。不要以为风险管理只是为了减少损失，它更是一种策略性的选择。尾部事件的可能性即使金融系统看起来很稳定，但时间一长，尾部事件还是有可能发生的。所以，大家一定要保持警惕。风险管理的三条线管理风险的三条线：业务条线（first line）、风险经理的每日监督（second line）和内审的定期独立审查（third line）。这三条线缺一不可，大家要重视。 RAROC的计算 RAROC（Reward/Risk）中，Risk代表经济资本。一般来说，RAROC要超过股东要求的必要回报率，也就是股权成本。次贷危机相关案例了解次贷危机的相关案例也很重要，比如雷曼、北岩银行和萨克森州这些案例都值得我们深入学习。 AR模型和MA模型 AR模型：ACF decay，PACF cutoff；MA模型：ACF cutoff，PACF decay；ARMA模型：ACF&PACF decay。这些模型的选择和使用也是考试的重点。多阶AR模型的平稳条件多阶AR模型平稳的条件是滞后多项式可逆。这个条件大家一定要记住。线性回归模型的检验线性回归模型检验的核心是检验残差项是否是白噪声，即检验残差项之间的相关系数是否等于0。大样本用BP test，小样本用LB test，两个test都服从卡方分布。线性时间趋势模型线性时间趋势模型中，amount是恒定的，而对数线性时间趋势模型中，growth rate是恒定的。这两个模型的区别大家要搞清楚。随机游走的检验检验是否存在随机游走，可以用ADF test。原假设是存在随机游走，备择假设是协方差平稳。正态分布的检验检验是否服从正态分布，可以用JB test。原假设是服从正态，备择假设是不服从正态。蒙特卡洛模拟中的降低标准误方法蒙特卡洛模拟中，降低标准误的方法有三种：增加抽样次数（成本高）、控制变量法（与原始变量高度正相关）和对偶法（与原始变量负相关）。机器学习中的监督学习与非监督学习在机器学习中，PCA、K均值聚类算法都是非监督学习，而支持向量机SVM、K最临近KNN都是监督式学习。最后，希望这些分享能帮到大家，祝大家都能顺利备考，考试顺利通过！加油！𐟒ꀀ

含DG配电网，如何评？配电网作为直接连接用户的终端，大多分布在电网的末端。数据显示，大多数停电故障都源于配电网。因此，配电网的稳定运行对大电网的运行至关重要。随着工业化进程的推进，能源消耗速度加快，环境污染问题也愈发严重。风力、光伏等分布式发电技术因其无污染、资源丰富等优势备受关注，具有巨大的发展潜力。然而，分布式电源普遍存在稳定性较差的问题，且使用此类资源需要对原有电网的拓扑结构进行调整和修改，这无疑为配电网的稳定运行埋下了安全隐患。因此，需要对含分布式电源的配电网可靠性进行全面客观的评估。关于分布式电源故障对配电网可靠性影响的研究较少。现有文献采用非序贯抽样方法分析了分布式电源的状态，但主张在元件故障修复期内，分布式电源的运行状态不会发生任何变化。显然，这种方法没有充分考虑到系统运行故障对配电网可靠性产生的实际影响。本文在参考现有文献的基础上，鉴于分布式电源输出功率的随机性及其故障对配电网可靠性的影响，对其展开了定量研究。配电系统的可靠性评估涉及系统研发和运行的各个环节，主要包括四个部分：创建元件停运模型、确定系统失效状态、评估已选状态影响和明确可靠性指标。本文通过解析法和模拟法对系统可靠性进行客观合理的评价。由于这两种方法在创建元件停运模型和评价已选状态影响两个环节上步骤相同，而在确定系统失效状态和求解可靠性指标两个环节上存在差异，因此本文决定将两状态模型确定为元件停运模型。通过专门的状态枚举法和序贯蒙特卡洛法选取系统失效状态，利用负荷划分算法对已确定失效状态的结果展开全面细致地评估，由此推导出基于各选择方法的可靠性指标计算公式。随着新能源技术和电力电子技术的发展，分布式电源（DG）、电力电子设备以及负荷将大量接入配电网。依赖于可再生资源的分布式电源产生的电力可能会波动较大，这使得预测难度很大。传统配电网中负荷通常由主电网供电，但配电网可能在各条馈线处接入DG，使得未来配电系统成为多电源网络。由于DG输出具有间歇性和随机性，使得现有的配电系统可靠性评估方法难以直接用于配电网，有必要建立相应的可靠性评估方法。

蒙特卡洛方法与拒绝采样：理解与实现蒙特卡洛方法的核心思想是：对于那些无法用公式表达的问题，可以通过采样来近似模拟。以下是几种常用的采样方法：常见分布采样：基于均匀分布、正态分布等进行采样，得到的样本数据服从这些分布。加权采样：基于离散概率分布进行随机采样。逆变换抽样法：对于自定义分布，可以通过其累积分布函数（CDF）进行逆变换采样。具体步骤如下：计算目标分布的CDF。从均匀分布 [0, 1] 中采样一个数 u。根据CDF的逆函数，找到使得 CDF(x) = u 的 x。复杂分布处理：对于复杂的分布，可以借助库函数（如SciPy）来处理。拒绝采样（Rejection Sampling）：当已知概率p(x)太复杂，无法直接采样时，可以选取一个容易采样的参考分布q(x)，并且满足p(x)≤Mq(x)。按照一定的策略拒绝某些样本，剩下的样本就是所求分布p(x)。具体步骤如下：选择候选分布：选择一个易于从中采样的候选分布q(x)，使得对于所有 x，目标分布 p(x)满足 p(x) ≤ M q(x)，其中 M 是一个比例常数。采样候选样本：从候选分布 q(x) 中生成一个样本 x。计算接受概率：计算接受概率 A(x) = p(x) / (M q(x))。接受或拒绝样本：生成一个均匀分布在 [0,1] 之间的随机数 u，如果 u ≤ A(x)，则接受样本 x；否则，拒绝样本并返回步骤 2 重新采样。重复：重复步骤 2-4 直到获得足够多的样本。拒绝采样的优点是简单易实现，适用于目标分布复杂但候选分布易采样的情况。缺点是效率可能较低，尤其是在目标分布和候选分布之间差异较大时，因为可能会拒绝大量样本。

工程管理毕业论文选题指南：29个热门方向 𐟌Ÿ 又到了毕业论文选题的时候，是不是还在为MEM论文选题发愁？别担心，这里有一份超前沿的选题推荐给你！以下选题仅供参考： 𐟏—️ 某某大型工程项目的施工组织设计与实施 𐟔砦Ÿ某工程项目管理中的跨部门协作机制研究 𐟓… 基于关键链方法的某某项目进度管理优化 𐟤 某某工程项目中的冲突解决与谈判策略研究 𐟓‹ 某某工程项目的变更管理与控制 𐟏—️ 敏捷项目管理在某某建筑工程中的应用 𐟓Š 某某工程项目的挣值管理分析研究 𐟓‹ 某某工程项目范围管理的挑战与对策 𐟏—️ 某某建设项目的多项目管理优化策略 𐟓š 某某工程项目管理中的知识共享与传承 𐟒𜠦Ÿ某工程项目的全生命周期成本管理研究 𐟒𜠤𛷥€𜥷姨‹在某某工程造价控制中的应用 𐟒𜠦Ÿ某项目成本估算的精度提升策略研究 𐟒𜠤𝜤𘚦ˆ本法在某某工程项目中的应用 𐟒𜠦Ÿ某工程项目的成本风险管理与控制 𐟓Š 某某工程项目的质量管理体系建设与优化 𐟔砧𒾧›Š建设在某某工程质量提升中的应用 𐟛᯸ 某某工程项目的安全风险评估与管理 𐟔„ PDCA循环在某某工程项目质量管理中的应用 𐟔砦Ÿ某工程项目的零缺陷管理策略研究 𐟓Š 某某工程项目的风险识别与评估方法 𐟎𒠥Ÿ𚤺Ž蒙特卡洛模拟的某某项目风险分析 𐟛᯸ 某某工程项目的风险应对策略研究 𐟏ž️ 情景分析法在某某工程风险管理中的应用 𐟔砦Ÿ某工程项目的危机管理与应对机制 𐟏—️ BIM技术在某某工程项目管理中的应用 𐟒𛠦Ÿ某工程项目的信息化管理平台设计与实现 𐟌 物联网技术在某某工程管理中的应用探索 𐟓ˆ 基于大数据的某某工程项目决策支持系统 𐟤– 人工智能在某某工程项目优化中的应用希望这些选题能给你带来灵感，祝你顺利完成毕业论文！

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