蒙特卡洛方法概率密度函数

最新推荐文章于 2023-09-07 09:11:45 发布
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#蒙特卡洛方法 #概率密度函数

本文介绍了蒙特卡洛方法中概率密度函数的一种估计方式，即通过狄拉克函数δ来构造估计函数。该方法指出，对于单一的点估计没有实际意义，而区间估计才是关键。

蒙特卡洛方法里关于概率密度函数的估计为

$$\hat{p}(x)=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\delta(x-x^{(i)})$$

这里了解x 在某一点的取值毫无意义，求区间内的概率才有意义。狄拉克函数δ 的积分为1

《用余生学习光线追踪》1.蒙特卡洛积分与概率密度函数PDF
...
11-05 2613
本项目参考自《Ray Tracing in One Weekend》系列。 项目链接：https://github.com/maijiaquan/ray-tracing-with-imgui 目录： 《用两天学习光线追踪》1.项目介绍和ppm图片输出 《用两天学习光线追踪》2.射线、简单相机和背景输出 《用两天学习光线追踪》3.球体和表面法向量 《用两天学习光线追踪》4.封装成类 《用两天学习光线追踪》5.抗锯齿 《用两天学习光线追踪》6.漫反射材质 《用两天学习光线追踪》7.反射向量和金属材质 《用两天
蒙特卡洛法求概率密度函数matlab,matlab的蒙特卡洛算法-----用概率算法求pi值
weixin_39559559的博客
03-16 1945
问题补充：能提供一个例子看看吗？我就不懂MATLAB，想知道具体代码。因为现在写论文急，也没时间仔细看书了蒙特卡罗模拟就是随机数相关的东西，你只要知道随机数是怎么得到。其它的事就要好办了。rand(m,n)产生m*n均匀随机数。ex:用概率方法求piN=100000;x=rand(N,1);y=rand(N,1);count=0;for i=1:Nif (x(i)^2 y(i)^2<=1)c...
线极化的matlab代码-RayTracer:光线追踪器
06-08
线串的matlab代码光线追踪器 光线追踪代码 通过基于表面的几何体传播光线。 表面由其几何形状和光学特性定义。 支持的几何图形包括线性、二次曲面和环形曲面的截面，以及平面、圆柱体和球体的简单实现快捷方式。 支持的光学特性包括介电界面、漫反射和后向反射器，以及基于 Geant4“UNIFIED”光学光子模型的统一吸收器/反射器模型。 体积属性（折射率、吸收和瑞利散射）在表面上实现（即您在每个表面的任一侧定义体积——不检查不一致的几何形状）。 射线由它们的传播方向和斯托克斯参数（强度和偏振）定义，并被跟踪直到： 强度低于阈值 射线叶几何 超过最大散点数 对于没有随机散射（即没有瑞利散射和漫反射器）的几何图形，该程序可以在有或没有蒙特卡洛式骰子滚动的情况下运行。 例如，在介电界面上，您可以选择跟踪反射光线和折射光线（因此跟踪光线的数量随着模拟的进行而增加），或者根据相对强度滚动骰子并仅跟踪一条光线。 对于漫反射或瑞利散射（或任何其他具有连续角分布的过程），只有蒙特卡洛式模拟是可能的。 支持的平台： MATLAB 处理一个 numpy 版本
基于MATLAB的偏振光干涉设计与仿真.pdf
07-10
基于MATLAB的偏振光干涉设计与仿真.pdf
raytracer:用于 Matlab 的简单光线追踪引擎。-matlab开发
05-30
提议的光线追踪器允许创建简单的合成场景并从不同的相机位置渲染它们。 对象的某些属性（位置、方向、大小）可以定义为常数或时间函数。 实际引擎支持纹理映射和抗锯齿（尚不支持阴影、反射和折射）。 光线追踪器可能对计算机视觉领域的研究人员有用，因为它不仅可以渲染图像，还可以计算光线击中点的绝对和相对（wrt 对象）位置和索引（哪个对象的哪个面被击中）。 此功能允许估计视差（水平和垂直）地图和运动场。 在我的网站上可以找到一些演示光线跟踪器某些属性的视频： https : //sites.google.com/site/chumerin/myprojects/myraytracer
蒙特卡洛和概率密度,蒙特卡洛概率模型,matlab
11-21
考虑不确定性，蒙特卡洛进行负荷模拟，潮流计算
精选资源
蒙特卡洛和概率密度,蒙特卡洛概率模型,matlab源码.zip.zip
10-14
在MATLAB中实现蒙特卡洛方法和绘制概率密度函数，通常会涉及以下几个步骤： 1. **生成随机数**：MATLAB内置了丰富的随机数生成函数，如`rand`和`randn`，分别用于生成[0,1]区间内的均匀分布和标准正态分布的随机数...
python 计算概率密度、累计分布、逆函数的例子
12-20
Scipy库是一个强大的科学计算工具，其中的`scipy.stats`模块提供了多种概率分布的计算功能，包括概率密度函数(pdf)，累积分布函数(cdf)，以及它们的逆函数，如百分位函数(ppf)和生存函数的逆函数(lsf)。 1. **概率...
蒙特卡洛方法_蒙特卡洛方法-概率密度函数
weixin_39886841的博客
12-16 489
全球图形学领域教育的领先者、自研引擎的倡导者、底层技术研究领域的技术公开者，东汉书院在致力于使得更多人群具备内核级竞争力的道路上，将带给小伙伴们更多的公开技术教学和视频，感谢一路以来有你的支持。我们正在用实际行动来帮助小伙伴们构建一套成体系的图形学知识架构，你在我们这里获得的不止于那些毫无意义的代码，我们这里更多的是代码背后的故事，以及精准、透彻的理解。我们不会扔给人们一本书或者给个思路让人们去自...
蒙特卡洛方法_蒙特卡洛方法概率密度函数
weixin_39651735的博客
12-16 941
简介为了更加清楚的让同学们深刻的理解PBR里面那些公式背后的东西，同学们务必先来撸一遍光线追踪，毕竟我们这里举例的这些蒙特卡洛方法都是光线追踪第三卷里(《Ray Tracing_ the Rest of Your Life》)的举例，只不过可能对于有的同学来说，阅读起来比较难，所以我们来更加详尽的翻译或者解释一下，以便于让更多的同学能搞明白这是在干嘛。问题描述我们在使用光线追踪的方法对场...
概率论之蒙特卡罗模拟
weixin_44047927的博客
04-14 2599
统计学中的采样指的是从总体中随机选择一部分样本进行观测和分析的过程。在采样过程中，要保证样本的代表性，即样本应该能够准确地反映总体的特征。通常，采样的目的是为了对总体进行推断，比如对总体的均值、方差等参数进行估计，或者对总体分布的形态和特征进行分析。举个例子，目前有一个随机变量X的概率密度函数为f(x),如图一。那么我们采样的过程就是，在区间[a,b]中抽取m个点，这m个点能够反映X的分布情况，当然m越大越好，即采样的点越多越好。
蒙特卡洛方法
lesileqin的博客
11-25 2397
文章目录蒙特卡洛方法（Monte-Carlo methods）1）计算π\piπ2）计算状态价值函数参考文献 蒙特卡洛方法（Monte-Carlo methods） 1）计算π\piπ 蒙特卡洛方法也被称为统计模拟方法，是一种基于概率统计的数值计算方法。 下面以计算 π\piπ 为例，介绍蒙特卡洛方法： 例如在上图的一个边长为2的正方形中又一个圆（暂且不管里面的点），我们可以很轻松的得到： 正方形的面积 A1=22=4A_1 = 2^2 = 4A1​=22=4 圆的面积 A2=πr2=π12=πA_2
蒙特卡洛方法及其求积分应用
pH646463981的博客
06-16 1万+
本文发自：https://www.phhome.top/2018/06/16/math-probability-MC/欢迎大家访问：）前言最初听到蒙特卡洛方法（Monte Carlo，下文用MC代替）是在本科的工程经济学课堂上，当时汪帅（汪洋老师是个特别有人格魅力的老师，同学们都被他的折服，他还是我答辩的三位老师之一：））提到了了用MC解决一个现金流的估值然后决策的问题。这学期的CV中又提到粒子群...
Python：利用蒙特卡洛方法模拟验证概率分布
强劲九
08-10 9688
利用 MonteCarlo 模拟验证概率分布 前几天老师给了一道题目： 已知两个独立随机变量 x,yx,yx,y，随机变量 xxx 服从几何分布 Geom(p)\mathrm{Geom}(p)Geom(p)，yyy 服从区间 [0,1][0,1][0,1] 上的均匀分布 U(0,1)\mathrm{U}(0,1)U(0,1)，求新的随机变量 z=xyz=xyz=xy 的概率分布。 上网查查发现还找不到答案，那自己写完也不知道答案对不对呀，这种情况怎么办？蒙特卡洛方法就派上用场了，我们可以先写出自己的答案
蒙特卡洛光线追踪 计算机图形学冬季作业
wcm_lucky的博客
03-31 3426
每日在实验室学（hua）习（shui），不知不觉图形学作业要交了。虽然不会做，但是要交作业，还是得逼一把自己，在实验室博士师姐热心的帮我要了博士师兄的作业后，我满怀期待的打开，一脸失望的退出。okkkkkkk ！ 不过是光线追踪而已，我自己做就好，周日不休息也并不是不能接受的嘛~微笑脸，在此感谢师姐师兄以及在网上写博客的各位大佬，感谢你们的帮助！ 【转】参考博客链接https://blog.c...
蒙特卡洛 光 matlab,用蒙特卡罗法模拟光散射问题
weixin_35853975的博客
03-18 4224
我用蒙特卡罗法模拟光在沙尘环境中的多次散射问题，编写了如下的程序，程序可以运行，但是感觉运行结果不正确。希望写过类似程序的高手可以指点一下。fai_T=45*pi/180;%发散角sita_T=10*pi/180;%发射仰角 45fai_R=45*pi/180;%接收角sita_R=10*pi/180;%接收仰角 45Ksray=0.1;%瑞利散射系数 0.145Ksmie=1.5;%米氏散射系数...
发光太阳聚光器的蒙特卡洛光线追踪研究（Matlab代码实现）
2301_77414277的博客
09-07 737
通过这种方式，CDF下的面积将等于从均匀分布中选择的随机数下的面积，当足够多次地进行抽样选择时，随机选择的变量将能够重新创建原始的概率密度函数。在光子撞击LSC的一个面后，表面相互作用调用is_TIR函数来确定光子是否完全内部反射（total internal reflection）或透过表面传输。通过这种方式，随机数决定了光子的行进方式，从而避免了复杂的辐射传输方程。Which surface首先检查光子是否与一个平面相交，然后通过确定光子和平面的交点是否在LSC边界内进行第二次检查。
蒙特卡洛算法 Matlab实现
yu_moyu的博客
08-05 1297
蒙特卡洛算法是一种解决问题的思路，用大量随机模拟的方式寻找近似最优解，应用场景非常广泛。此处记录下对TSP问题的求解代码，其他相关案例见参考资料。蒙特卡罗模拟在https://blog.youkuaiyun.com/qq_46126118/article/details/113128686。2、判定是否满足约束条件，记录最优值。1、建立模型，确定模拟的变量。
蒙特卡罗模拟法 —— matlab
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02-11 2万+
1.简介 2.实例分析 2.1 模拟求近似圆周率 2.2估算定积分 2.3求解整数规划
matlab蒙特卡洛求解概率密度
05-13
蒙特卡洛方法是一种基于统计学的数值计算方法，广泛应用于科学计算和工程计算中。在MATLAB中，我们可以使用蒙特卡洛方法来求解概率密度。 具体而言，蒙特卡洛方法将概率密度函数看作一个概率分布，通过随机抽样来进行近似求解。在MATLAB中，我们可以使用rand和unifrnd函数来生成随机数，然后根据设定的概率分布函数进行计算和统计。 以求解正态分布函数为例，我们可以通过生成随机数，在正态分布函数上进行比较，从而统计概率密度情况。通过增加随机数的数量，我们可以得到更加精确的概率密度解。 需要注意的是，在进行蒙特卡洛计算时，随机性会对结果产生一定的影响。因此，在进行计算时需要根据实际情况进行多次重复计算，以得到较为稳定和准确的结果。 总之，MATLAB可以利用蒙特卡洛方法对复杂的概率密度函数进行求解，提高计算的精度和速度，具有较为广泛的应用前景。
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