【还不知道你就慢了!纯纯干货!数学建模竞赛最常用的4个算法!】

2.将每个数据点分配到距离其最近的聚类中心所在的簇。3.根据当前的簇分配情况,更新每个簇的聚类中心为该簇内所有数据点的平均值。4.重复步骤2和步骤3,直到簇分配不再改变或达到预定的迭代次数。应用场景:1.图像分割:K-means算法可以用于图像分割,将图像中的像素点划分到不同的簇中,从而实现图像的分割和提取。

Matlab马尔可夫链蒙特卡罗法(MCMC)估计随机波动率(SV|附代码数据

随机波动率及其置信带是通过计算序列稳定后采样波动率的均值和2.5%和97.5%分位数得到的。它绘制在图10中。h_mcmc=exp(logf_mdsmc);nbudrin=4000;lb=quanile(h_mcd,bunn+1:end),0.025,2);%2.5%分位数ub=quatgjeh_mcmc(nburhjkin+1:end)fhjk,0.975,2);%97.5%分位数...

风电光伏的场景生成与消减-matlab代码 蒙特卡洛模拟或拉丁超立方

a.首先使用clear命令清空指令视窗和变量。b.定义两个平均值数组wf1和wf2，分别表示风电和光伏发电的平均值。c.创建三个矩阵m1、m2和m，每个矩阵的大小为24×1000，并将其初始化为全1。这些矩阵将用于生成风电和光伏发电的场景。d.使用拉丁差立方抽样方法生成1000个场景。对于每个时间点（1到24），使用...

物理学中的蒙特卡洛方法

这时便可以考虑蒙特卡洛方法,其想法非常直接,既然概率分布已经有了,直接按概率对系统状态进行采样,再计算样本的平均值就行了。根据概率分布采样也称为重要性采样,相比于均匀地遍历所有可能的微观态求和,重要性采样只需要抽取出少量的样本就能反应出系统的主要特征。下面通过非常经典的伊辛(Ising)模型来演示。伊辛模型...

蒙特卡洛树搜索在黑盒优化和神经网络结构搜索中的应用

2)Select:从树的根开始,我们计算出每个节点的UCB数值。访问次数就是当下node里有多少samples,均值就是当下node里样本的均值,即f(x)的均值。然后我们从跟节点到叶子,一直选UCB最大的。这个过程如下图。3)Sampling:根据我们选出来的一条路径,这个路径上的SVM就包裹出了一个子搜索空间,如下...

从赌城到金融市场,蒙特卡洛方法的应用之路

通过不断循环上述步骤,直到求出t1时刻的期权价格并对其进行折旧,其平均值,即期权签订时期权的期望收益为美式看跌期权的价格(www.e993.com)2024年11月24日。05小结本文简要介绍了美式期权的定价逻辑,并推导出美式期权的定价难点集中在对继续持有期权的期望收益的求解上。另外,本文还介绍了国际上解决这一问题的主流方法——Longstaff-Schwartz方法...

蒙特卡洛方法在美式期权定价中的应用

通过不断循环上述步骤,直到求出t1时刻的期权价格并对其进行折旧,其平均值,即期权签订时期权的期望收益为美式看跌期权的价格。小结本文简要介绍了美式期权的定价逻辑,并推导出美式期权的定价难点集中在对继续持有期权的期望收益的求解上。另外,本文还介绍了国际上解决这一问题的主流方法——Longstaff-Schwartz方法,通过...

创建蒙特卡洛模拟的 4 个简单步骤

让我们看看第一个输入:活塞直径。平均值为0.8,大部分数据将接近该值,或者在平均值的一两个标准差内。但是,如果活塞直径越小,流动效率越高,该怎么办?参数优化有助于我们回答这个问题。为了进行参数优化,我们需要为每个输入指定搜索范围。在本例中,为简单起见,我指定的算法搜索范围是+/-3个标准差。然后,En...

MATLAB随机波动率SV、GARCH用MCMC马尔可夫链蒙特卡罗方法分析汇率...

随机波动率及其置信带是通过计算序列稳定后采样波动率的均值和2.5%和97.5%分位数得到的。它绘制在图10中。h_mcmc=exp(logf_mdsmc);nbudrin=4000;lb=quanile(h_mcd,bunn+1:end),0.025,2);%2.5%分位数ub=quatgjeh_mcmc(nburhjkin+1:end)fhjk,0.975,2);%97.5%分位数...

自动驾驶汽车架构详解_腾讯新闻

构建地图的最终目标是获得观察环境的网格单元表示,其中每个单元存储在该位置观察到的平均红外反射率以及这些值的方差。可分三个步骤生成这样的地图:首先,对所有轨迹进行后处理,以使重叠区域对齐;第二,我们校准每个激光束的强度返回,使光束具有相似的响应曲线;最后,将校准后的激光从对准的轨迹返回到高分辨率概率图中。下...