当前位置：网站首页 » 观点 » 内容详情

蒙特卡洛模型权威发布_蒙特卡洛法计算公式(2024年11月精准访谈)

内容来源：冲顶技术团队所属栏目：观点更新日期：2024-11-29

蒙特卡洛模型

30个实用数学建模算法Python代码今天为大家整理了30多个常用的数学建模算法Python代码，这些代码可以直接使用，无需再调试，省时省力，非常实用。以下是部分算法的列表：灰色预测模型Python代码 𐟓ˆ 非线性规划模型Python代码 𐟓ˆ 动态规划模型Python代码 𐟓ˆ 层次分析法Python代码 𐟓ˆ 二次规划模型Python代码 𐟓ˆ 卷积神经网络模型Python代码 𐟓ˆ 决策树分类模型Python代码 𐟓ˆ 马尔科夫预测模型Python代码 𐟓ˆ 模糊综合评价模型Python代码 𐟓ˆ 神经网络分类模型Python代码 𐟓ˆ 多目标模糊综合评价模型Python代码 𐟓ˆ 蒙特卡洛模型Python代码 𐟓ˆ 判别分析Fisher模型Python代码 𐟓ˆ 随机森林分类模型Python代码 𐟓ˆ 一维、二维插值模型Python代码 𐟓ˆ 线性规划模型Python代码 𐟓ˆ 逻辑回归模型Python代码 𐟓ˆ 数学建模拟合模型Python代码 𐟓ˆ K-means聚类模型Python代码 𐟓ˆ BP神经网络模型Python代码 𐟓ˆ 智能优化之模拟退火模型Python代码 𐟓ˆ 智能优化之遗传算法Python代码 𐟓ˆ 整数规划模型Python代码 𐟓ˆ 支持向量机模型Python代码 𐟓ˆ 智能优化之粒子群模型Python代码 𐟓ˆ ARIMA时间序列预测模型Python代码 𐟓ˆ 最短路径算法Python代码 𐟓ˆ TOPSIS综合评价模型Python代码 𐟓ˆ 主成分分析算法Python代码 𐟓ˆ 这些算法涵盖了数学建模的多个方面，无论是预测、分类还是优化，都能找到相应的Python代码实现。快来试试吧！

𐟓š Day 2 阅读记录与心得分享 𐟎‰ 周末愉快！今天我们来聊聊如何高效地记录和整理阅读过的学术文章。𐟓– 𐟔 深度学习：LeCun et al (2015) 在《Nature》上发表的这篇论文，详细介绍了深度学习的基础概念、发展历程和成功应用。深度学习是一种特殊的机器学习方法，利用神经网络进行数据表示和学习。 𐟌𓠩š机森林：Breiman (2001) 在《Machine Learning》上发表的论文，介绍了随机森林算法，这是一种基于决策树的集成学习方法。随机森林在分类和回归任务中表现出色，具有高准确性和稳定性。 𐟓𘠥›𞥃分类：Krizhevsky et al (2012) 在《Advances in Neural Information Processing Systems》上发表的论文，提出了一种基于深度卷积神经网络的图像分类方法，大幅提升了ImageNet竞赛的性能。 𐟒ᠨ‡꦳覄力：Vaswani et al (2017) 在《Advances in Neural Information Processing Systems》上发表的论文，提出了Transformer模型，引入了自注意力（self-attention）机制。Transformer模型在自然语言处理任务中取得了显著成果。 𐟎𒠥›𔦣‹AI：Silver et al (2016) 在《Nature》上发表的论文，介绍了AlphaGo，一种结合深度神经网络和蒙特卡洛树搜索的围棋AI。AlphaGo在2016年战胜了世界围棋冠军李世石，成为了人工智能领域的一个里程碑。学术研究需要认真对待，如果有任何问题，欢迎大家指正和交流！𐟤

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

𐟎𒦎⧴⧥ž秘的蒙特卡洛模型𐟎𒊰Ÿ‘‹ 嘿，小伙伴们！今天我们要一起探索一个超级酷炫的数学模型——蒙特卡洛模型！这个名字的由来，你可能会想到世界闻名的赌城Monte Carlo，但其实它的历史可以追溯到更早。 𐟎𒠧•来说，蒙特卡洛模型就是一种用随机数来模拟和解决问题的方法。你可以想象一下，就像是在不停地掷骰子，通过大量的掷骰结果，我们可以得到一个接近真实答案的结果。 𐟓 它的基本步骤是这样的：首先，确定你的目标，比如要模拟什么随机变量的期望。接着，了解这些随机变量的分布规律。然后，大量地抽取随机样本，我们通常用伪随机数来代替真实的随机数进行模拟。最后，计算这些样本的平均值，得到一个接近真实的结果。 𐟒ᠨ🙤𘪦–𙦳•在好多领域都有广泛应用哦！比如金融领域可以帮投资者计算股票价格、债券收益率等；在物理学领域可以模拟原子、分子等物理系统的行为；在工程领域可以评估建筑物、桥梁等结构的可靠性；在医学领域可以模拟病毒传播、设计临床试验等。 𐟎€Œ且，在游戏开发领域也有它的身影哦！比如用于生成随机地图、随机事件，让游戏变得更有趣更有挑战性！现在，你是不是对蒙特卡洛模型有了更深入的了解呢？✨

时间序列预测深度学习模型与创新点探索时间序列预测深度学习模型循环神经网络（RNN）及其变体 RNN：传统的RNN模型通过内部的循环结构来处理序列数据，但存在长期依赖问题。 LSTM：LSTM是RNN的一种变体，通过引入“门”机制（遗忘门、输入门、输出门）来解决长期依赖问题，广泛应用于时间序列预测。 GRU：相比LSTM，GRU结构更简洁，但同样能有效处理长期依赖问题，适用于时间序列预测。 Transformer及其变体 Transformer模型原本设计用于自然语言处理，但通过调整也适用于时间序列预测。Transformer利用自注意力机制捕捉长期依赖性，并通过编码器-解码器架构处理历史数据并生成预测。卷积神经网络（CNN） CNN通过卷积操作提取时间序列数据中的局部特征，通常与其他模型（如RNN）结合使用，以提升预测性能。 DeepAR模型 DeepAR模型是由亚马逊提出的一种专门用于时间序列概率预测的深度学习模型，结合了蒙特卡洛的概率生成方法和GRU单元，能够自动学习和捕捉数据中的复杂模式，包括季节性和周期性。寻找创新点算法组合与结构创新将不同类型的算法进行组合，如结合BiTCN（双向时域卷积网络）与BiGRU（双向门控循环单元），或加入注意力机制来增强模型对关键时间序列特征的捕捉能力。在现有模型基础上进行结构创新，如引入新的网络层、调整网络架构等，以适应不同时间序列数据的特点。智能优化算法的应用利用智能优化算法（如冠豪猪优化算法、粒子群优化算法等）来优化时间序列预测模型的超参数。这些算法能够自动调整模型参数，以达到最优或近似最优的预测性能，减轻手动调参的负担。模态分解技术的集成结合变分模态分解（VMD）等模态分解方法预处理时间序列数据，有效分离出数据中的不同频率成分，使模型能更专注于关键信息，提高预测的准确性。多任务与多变量预测开发能够同时处理多个时间序列或回归/分类任务的模型，这些模型在电气工程、能源预测等领域尤为重要，显示了模型的泛化能力和应用范围的扩展。

「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……

【阿里巴巴开源推理模型Marco-o1】阿里巴巴团队开源了Marco-o1，旨在增强模型的推理能力，并有效应对开放性问题中缺乏明确标准和可量化奖励的挑战。Marco-o1融合思想链微调、蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search, MCTS）和推理行动策略等多项前沿技术。为了训练Marco-o1，研究人员构建一个多元化的数据集组合，包括Open-O1 CoT数据集、以及专为推理任务设计的Marco-o1指令数据集。这些数据集不仅丰富了模型的学习资源，还特别强化其在处理复杂推理任务时的能力。这种灵活性使得模型能够在保证准确性的前提下，根据计算资源的可用性进行自我调节，从而实现性能与效率的最佳平衡。

LLaMA版o1开源，数学大提升！最近，上海AI Lab团队发布了他们的最新成果——LLaMA版o1项目。这个项目的目标是复刻OpenAI的o1推理大模型，并且已经将相关代码开源了。LLaMa版o1采用了蒙特卡洛树搜索、Self-Play强化学习、PPO以及AlphaGo Zero的双重策略范式，使得模型在数学能力上有了显著的提升。其实，这个项目早在2024年6月就开始了，当时团队就在探索如何通过蒙特卡洛树搜索来提高大模型的数学能力。他们的研究在开发者社区中引起了不小的关注。随着OpenAI o1系列的发布，团队进一步升级了算法，专注于解决数学奥赛问题，作为OpenAI草莓项目的开源版本。到了10月初，团队发布了一篇新论文，介绍了他们使用成对优化的方法来提高Llama模型在数学奥赛中的表现。在AIME2024基准测试中，优化后的LLaMA-3.1-8B-Instruct模型在30道题中做对了8道，超过了除o1-preview和o1-mini之外的其他商业闭源方案。到了10月底，团队宣布他们在复刻OpenAI o1的努力中取得了重大进展。他们成功使模型在学习过程中通过与搜索树交互获得高级思维能力，且无需人工标注。项目在不到一周的时间内就完成了开源。目前，LLaMA版o1已经开源了预训练数据集、预训练模型和强化学习训练代码。OpenLongCoT-Pretrain数据集包含超过10万条长思维链数据，每条数据都包含一个完整的数学问题推理过程，包括思考内容和评分结果。这样的数据集使得模型能够读取和输出类似o1的长思维链过程。尽管预训练代码尚未发布，但推荐使用LLaMaFactory作为替代。在预训练模型的基础上，可以继续进行强化学习训练。训练过程包括使用蒙特卡洛树搜索进行自我对弈、将经验存储在优先经验回放缓冲区中、从缓冲区采样批次数据进行训练以及更新模型参数和经验优先级。训练代码中还使用了LoRA进行参数高效微调、PPO算法作为策略优化方法、GAE算法用于计算优势函数以及优先经验回放提高训练效率等关键技术点。 LLaMA-O1的代码发布在名为SimpleBerry的GitHub账号下，该账号并没有特别简介，显得相当神秘。与SimpleBerry相关的账号和官网只透露其为一个研究实验室，并未透露更多研究方向信息。

7种机器学习交叉验证方法详解 𐟤”在机器学习中，交叉验证的主要目的是防止过拟合，并提高模型的泛化能力。过拟合是指模型在训练数据上训练得过于完善，但在新的未见数据上表现不佳。 1️⃣k折交叉验证（K-Fold Cross-Validation） k折交叉验证是最常用（也是最推荐）的交叉验证技术。使用k折交叉验证，你会得到一致的结果，且能选择优秀的超参数。 2️⃣分层k折交叉验证（Stratified K-Fold Cross-Validation）分层K-Fold是K-Fold交叉验证法的一个增强版，主要用于不平衡数据集。就像K-fold一样，整个数据集被分为大小相同的K-fold。 3️⃣留一交叉验证（Leave-One-Out Cross-Validation, LOOCV）留一交叉验证(LOOCV)是k折交叉验证的一个特殊情况，其中k等于n（数据点的总数）。在LOOCV中，一个数据点被用作验证折叠，其余的n-1个折叠用作训练集。迭代的总次数也等于n。 4️⃣留出交叉验证（Leave-P-Out Cross-Validation, LPOCV）留出交叉验证的工作原理与k折交叉验证完全相同，但每个折叠包含p个数据点，而不是将数据集分成k个折叠。在每次迭代中，p个数据点被用作验证集，其余的n-p个数据点用于训练模型。 5️⃣蒙特卡罗交叉验证（Monte Carlo CV）蒙特卡洛交叉验证将数据集分为训练集和验证集，类似于留出验证，但这个过程会重复多次（迭代）。就像在留出验证中一样，我们需要指定用作训练集或验证集的原始数据集的百分比。 6️⃣时间序列交叉验证（Time Series Cross-Validation）在时间序列交叉验证中，折叠以前向链接的方式创建。我们从作为训练折叠的一小部分数据开始，并使用更小的数据子集作为验证折叠。验证折叠随时间向前移动，而前一个验证折叠在下一次迭代中被添加到训练折叠中。 7️⃣分组交叉验证（Grouped Cross-Validation）适用于数据集中的样本可以分成多个相关组的情况。确保来自同一组的样本不会同时出现在训练集和测试集中。

金融学热门科研项目，快来报名！ 𐟎‰ 想要在金融学领域深入探索并获得权威教授的推荐信吗？这里有多个金融学方向的科研项目等你来挑战！ 𐟏력Š 州理工学院 𐟓… 2023-06-10 专题：金融经济学内容：随机变量分析与函数模型在金融经济市场中的应用，包括期权定价模型、蒙特卡洛算法和积分变换。 𐟏력𚷥別𐔥䧥�𐟓… 2023-06-23 专题：金融与财务内容：企业集团财务管理与公司金融综合研究，涵盖财务风险、公司估值与资本市场解读。 𐟏렧‰›津大学 𐟓… 2023-06-17 专题：金融学内容：企业金融战略与资本市场综合研究，涉及公司财务、资产定价、证券组合和股利贴现等模型。 𐟏렧𚽧𚦥䧥�𐟓… 2023-06-17 专题：金融工程与智能金融内容：金融与AI的深度融合，基于大数据和机器学习的金融量化投资分析与研究。 𐟎 项目收获： 1️⃣ 名校教授推荐信 2️⃣ EI/CPCI国际会议发表 3️⃣ 成绩单 4️⃣ 结业证书 5️⃣ 项目报告 𐟌Ÿ 抓住机会，通过这些项目提升你的学术背景，为未来的留学、考研究生、保研或博士申请增添亮丽的学术成果！

专栏内容推荐

1898 x 1500 · png
蒙特卡洛原理及实例（附Matlab代码）_matlab 蒙特卡罗模拟-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
802 x 578 · jpeg
蒙特卡洛分析,蒙特卡洛,蒙特卡洛模拟_大山谷图库
素材来自:dashangu.com

1914 x 1246 · png
蒙特卡洛原理及实例（附Matlab代码）_matlab 蒙特卡罗模拟-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
600 x 483 · jpeg
通过一个例子来理解蒙特卡洛模拟 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1000 x 800 · png
Python实现蒙特卡洛模拟_monte carlo模拟两维度代码 python-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
268 x 197 · jpeg
蒙特卡罗模型_360百科
素材来自:baike.so.com

1898 x 1586 · png
蒙特卡洛原理及实例（附Matlab代码）_matlab 蒙特卡罗模拟-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
929 x 647 · png
PMP考试技术分析工具之蒙特卡洛模拟(Monte Carlo Simulation)浅析_pmp蒙特卡罗分析-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

800 x 400 · jpeg
R语言使用蒙特卡洛模拟进行正态性检验及可视化_monte carlo simulation r语言-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

844 x 423 · png
变分推断 | MATLAB实现VBMC变分贝叶斯蒙特卡洛模拟的贝叶斯推断-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1259 x 1109 · png
基于蒙特卡洛模拟的大规模电动车充电模型构建——附代码_数学建模汽车电池使用时长代码-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
700 x 809 · png
Python如何实现蒙特卡洛模拟 - 开发技术 - 亿速云
素材来自:yisu.com

1260 x 835 · jpeg
蒙特卡罗法matlab程序_当蒙特卡罗方法遇见伊辛模型（下）-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
GIF
566 x 474 · animatedgif
蒙特卡洛模拟（求圆周率）_圆周率如何算出模型-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1250 x 884 · jpeg
新型二次电子倍增阴极的蒙特卡罗模拟研究
素材来自:hplpb.com.cn
1260 x 835 · jpeg
当蒙特卡罗方法遇见伊辛模型（下） - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

830 x 419 · png
蒙特卡罗模拟-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

718 x 636 · jpeg
蒙特卡洛模拟matlab_matlab: Monte Carlo（蒙特卡洛）股票价格路径模拟、预测（金融风险管理一）...-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1120 x 840 · png
科学网—【RL系列】蒙特卡罗方法——Soap Bubble - 管金昱的博文
素材来自:blog.sciencenet.cn

640 x 480 · png
科学网—大自然中的蒙特卡罗模拟（一） - 钟蔚的博文
素材来自:blog.sciencenet.cn
1068 x 614 · png
马尔可夫模型 | Python实现MCMC马尔可夫链蒙特卡洛模型（Markov Chain Monte Carlo）_mcmc python ...
素材来自:blog.csdn.net

700 x 488 · jpeg
VaR估计的蒙特卡洛模拟法|投资组合|蒙特卡洛|参数_新浪新闻
素材来自:k.sina.com.cn
1034 x 898 · png
马尔可夫链蒙特卡罗算法 MCMC_mcmc算法-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

702 x 628 · png
基于马科维茨与蒙特卡洛模型的资产最优配置模型（Matlab代码实现）_马科维茨投资组合理论模型代码-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
620 x 637 · png
蒙特卡罗、动力学蒙特卡罗、分子动力学三者的异同解析 – 材料牛
素材来自:cailiaoniu.com

474 x 424 · jpeg
基于马科维茨与蒙特卡洛模型的资产最优配置模型（Matlab代码实现）_马科维茨投资组合理论模型代码-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1265 x 1113 · png
基于蒙特卡洛模拟的大规模电动车充电模型构建——附代码_数学建模汽车电池使用时长代码-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

560 x 420 · jpeg
蒙特卡洛模拟及应用_蒙卡方法模拟-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
837 x 270 · png
基于蒙特卡洛模拟的大规模电动车充电模型构建——附代码_数学建模汽车电池使用时长代码-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1121 x 622 · png
马尔可夫模型 | Python实现MCMC马尔可夫链蒙特卡洛模型（Markov Chain Monte Carlo）_mcmc python ...
素材来自:blog.csdn.net

560 x 420 · jpeg
蒙特卡洛模拟及应用_蒙卡方法模拟-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1120 x 840 · png
科学网—【RL系列】蒙特卡罗方法——Soap Bubble - 管金昱的博文
素材来自:blog.sciencenet.cn

882 x 632 · png
Matlab蒙特卡罗模拟_matlab montercarlo-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
474 x 243 · jpeg
MCMC蒙特卡罗方法-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

504 x 504 · png
R语言中实现马尔可夫链蒙特卡罗MCMC模型_Min
素材来自:sohu.com

素材来自:展开

当前用户设备UA：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)