马尔可夫链蒙特卡罗方法,Markov Chain Monte Carlo Method
1)Markov Chain Monte Carlo Method马尔可夫链蒙特卡罗方法
1.Application ofMarkov Chain Monte Carlo Method in Insurance Pricing;马尔可夫链蒙特卡罗方法在保险定价中的应用
英文短句/例句
1.Statistical process adjustment technique based on Markov chain Monte Carlo approach;基于马尔可夫链蒙特卡罗方法的统计过程调整技术研究
2.Markov Chain-Monte Carlo method and Population Study;马尔可夫链—蒙特卡罗方法与人口学研究
3.Structural Reliability Sensitivity Analysis Method Based on Markov Chain Monte Carlo Subset Simulation基于马尔可夫蒙特卡罗子集模拟的可靠性灵敏度分析方法
4.Applications of Markov Chain Monte Carlo(MCMC) Methods in Estimating IRT Model Parameters;“马尔可夫链蒙特卡洛”(MCMC)方法在估计IRT模型参数中的应用
5.Determination of Permeability Distribution from Well Test Data Using Markov Chain Mento Carlo Method;基于混合马尔可夫链蒙特卡洛法的渗透率随机预测
parison of Two MCMC Approaches to Missing Response Data in 2PL Model2PL模型的两种马尔可夫蒙特卡洛缺失数据处理方法比较
7.ARMA Model Selection Based on Monte Carlo Markov-Chain;基于蒙特卡洛-马尔科夫链(MCMC)的ARMA模型选择
8.Slope Reliability Analysis with Monte Carlo Method;基于蒙特卡罗方法的边坡可靠性分析
9.MonteCarlo Simulation Approach on Pricing the Convertible Bonds;可转换债券价值确定的蒙特卡罗方法
10.Method of selecting special probes for microarray based on Markov chain基于马尔可夫链的基因芯片特异性探针选择方法
11.Study on Reliability Evaluation of Power System Based on Monte Carlo Simulation;基于蒙特卡罗方法的电力系统可靠性评估
12.Summary and Pricing Approach of Monte-Carlo Simulation of Convertible Bond;可转换债券的蒙特卡罗模拟定价方法与评述
13.The Application of Monte Carlo Simulation in Contingency Estimation;蒙特卡罗模拟方法在不可预见费估算中的应用
14.Evaluation of System Unreliability Using State Transition Monte Carlo Method;用状态转移蒙特卡罗方法估计系统的不可靠度
15.On Monte Carlo method for reliability calculation of highway slope stability谈公路边坡稳定性可靠度的蒙特卡罗计算方法
16.Application of the Markov Chain Method on Teaching Result Evaluation in Physical Education马尔可夫链方法在体育教学效果评价中的应用
17.The Research of Anomaly Intrusion Detection Method Based on Markov Chain Model;基于马尔可夫链模型的异常入侵检测方法研究
18.Time Homogeneous Markov Chain Evalation on Teaching Quality;教师教学水平的时齐马尔可夫链评估方法
相关短句/例句
Markov Monte Carlo method马尔可夫蒙特卡罗方法
1.In order to reduce computational complexity,the combination ofMarkov Monte Carlo methods with Bayesian estimator was explored.针对Bayesian方位估计计算量大的问题,将马尔可夫蒙特卡罗方法与Bayesian方位估计相结合,提出一种基于MH(Metropolis-Hastings)抽样的Bayesian方位估计新方法(简称MHB)。
3)MCMC马尔可夫链蒙特卡罗
1.We propose a novel modulation classifier based on the Markov chain Monte Carlo(MCMC) methods for amplitude-phase modulated signals over the frequency-selective fading channel with multiple unknown parameters such as noise power,carrier frequency and phase offset.为解决在频率选择性衰落信道中,频偏、相偏和噪声功率等多参数未知的幅相调制信号的调制分类问题,提出一种新颖的基于马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法的调制分类算法。
2.Based on analyzing the cause of particle degeneracy,the regularized particle filtering withMCMC move step is proposed.通过分析该现象产生的原因,提出了将MCMC(马尔可夫链蒙特卡罗)方法应用于正则粒子滤波算法(RPF),与采样重要重采样(SIR)粒子虑波算法比较,此算法不仅克服了粒子退化现象,而且解决了重采样带来的采样枯竭的影响,仿真和实验结果表明:该算法在滤波精度和自适应调整粒子个数方面比SIR粒子滤波有很大的提高。
3.The Markov chain Monte Carlo (Markov Chain Monte Carlo, referred to asMCMC) move step was joined after the particle filter algorithm resampling steps, to increase the diversity of particles.为了解决粒子滤波算法在重采样后,丧失粒子多样性的问题,本文在粒子滤波算法的重采样步骤后,加入了马尔可夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,简称MCMC)移动步骤,增加粒子的多样性。
4)Markov chain Monte Carlo马尔可夫链蒙特卡罗
1.In the present paper, we discussed the application of Bayesian method in linkage analysis, including the Bayesian estimation of recombination fraction, linkage testing based on the Bayes Factor and the Bayesian approach for genetic linkage map construction viaMarkov chain Monte Carlo algorithm.探讨了贝叶斯统计在遗传连锁分析中的应用,包括遗传重组率的贝叶斯估计、遗传连锁的贝叶斯因子检验和基于马尔可夫链蒙特卡罗理论的遗传连锁图谱构建。
5)Markov Chain Monte Carlo (MCMC)马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)
6)Markov Chain Monte-Carlo蒙特卡罗马尔可夫链
延伸阅读
蒙特卡罗方法通过以随机取样为基础的统计估值来解决自然科学、工程技术和控制管理中一些带概率性质或决定论性质问题的一种实验数学方法，又称统计试验法和概率模拟法。蒙特卡罗是摩纳哥公国一座赌城，用它来命名能生动地反映这种方法是用随机取样作统计估值的本质。英国开尔文于20世纪初曾记录他的助手对一组标了数的卡片抽样选取的随机数，来计算分子与壁面的碰撞。这是用统计试验法对气体行为所作的最早模拟。统计试验法作为研究手段被引入自然科学是从第二次世界大战中研究原子弹开始的。电子计算机出现后，此法获得有实际意义的应用。蒙特卡罗方法特别适用于处理那些本身具有或然性并用随机过程术语表达的问题，如中子散射、核反应堆计算、稀薄气体动力学问题、物种生态竞争、传染病传播、生产管理排队问题、战争和博弈等。这种处理叫做直接模拟统计试验法，其要点是把客观存在的大数量的随机过程，在电子计算机上以较小规模实现，通过大量的统计取样，求得感兴趣的量的数学期望值。概率误差分析表明，要使解的精度提高十倍，试验次数就要增加一百倍，或使计算机工作量增加一百倍。在力学中，蒙特卡罗方法多被用来求解稀薄气体动力学问题，其中最为成功的是澳大利亚G.A.伯德等人发展的直接模拟统计试验法。此法通过在计算机上追踪几千个或更多的模拟分子的运动、碰撞及其与壁面的相互作用，以模拟真实气体的流动。它的基本假设与玻耳兹曼方程一致，但它是通过追踪有限个分子的空间位置和速度来代替计算真实气体中分布函数。模拟的相似条件是流动的克努曾数(Kn)相等，即数密度与碰撞截面之积保持常数。对每个分子分配以记录其位置和速度的单元。在模拟过程中分别考虑分子的运动和碰撞，在此平均碰撞时间间隔内，分别计算分子无碰撞的运动和典型碰撞。若空间网格取得足够小，其中任意两个分子都可以互相碰撞。具体决定哪两个刚体分子相撞，是随机取一对分子，计算它们的相对速度，根据此值与最大相对速度的比值和随机取样比较的结果，来决定该对分子是否入选。碰撞后分子的速度根据特定分子模型的碰撞力学和随机取样决定。分子与壁面碰撞后的速度，则根据特定的反射模型和随机取样决定。对于运动分子的位置和速度的追踪和求矩可以得出气体的密度、温度、速度等一些感兴趣的宏观参量。而对于分子与壁面间的动量和能量交换的记录则给出阻力、举力和热交换系数等的数学期望值。
