问题标签 [stochastic]
For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
java - 计算具有随机采样间隔的多个时间序列的平均值
我试过寻找答案,但找不到与我的问题完全匹配的答案。
我正在做一个生物系统的随机模拟器,其结果是一个“散点图”时间序列,在某些随机时间点具有浓度水平。现在我希望能够获取多次模拟运行的平均时间序列,并且不确定如何进行多达 500 次模拟运行,每次都有数千次测量。
自然地,我可以“存储”间隔可能会失去一些精度或尝试插入丢失的测量值。但在我的情况下,首选方法是什么?
这必须在 Java 中实现,我更喜欢引用解释该方法的论文。
谢谢!
java - What Java libraries are suitable for graphing math functions including SDEs
Ideally would want libraries that handle creating graphs on screen well. For now these would be read-only, but eventually we may want to re-draw based on user GUI manipulations.
The other side of the story is SDEs. Would appreciate comments on any experiences people have of SDE calculations and modelling of stochastic math projections using Java. What are the likely performance tradeoff scenarios?
Would prefer to rely on widely used libraries if possible. Any thoughts?
selection - 如何在遗传算法中执行基于等级的选择?
我正在实现一个小型遗传算法框架 - 主要供私人使用,除非我设法做出合理的事情,届时我会将其作为开源发布。现在我专注于选择技术。到目前为止,我已经实现了轮盘赌选择、随机通用抽样和锦标赛选择。我列表中的下一个是基于排名的选择。与我已经实施的其他技术相比,我在查找有关该方面的信息时遇到了一些困难,但这是我迄今为止的理解。
当你有你想要为下一轮获得合理父母的群体时,你首先通过它并将每个个体的适应度除以群体中的总适应度。
然后您使用其他一些选择技术(例如轮盘赌)来实际确定选择谁进行繁殖。
这个对吗?如果是这样,我是否认为排名调整是一种预处理步骤,然后必须遵循一个实际的选择程序来挑选候选人?如果我对此有任何误解,请纠正我。我很感激任何额外的指示。
matlab - 非线性动态系统仿真软件
我正在寻找一个可用于以最少编码进行随机动态系统仿真的软件包(免费更好)。例如,它应该允许我通过指定来对系统建模:
其中X
是状态、Y
观察值、A,B
矩阵,Vn
和Wn
是具有不同 pdf 的噪声源,例如正常、T 等。
我已经尝试过scilab
和R
。尽管它们看起来非常强大,但似乎并没有直接支持通过指定上述方程来创建模型。
matlab - 在 Matlab 中定义一个 SDE,其中组件是其他 SDE 的函数
我正在尝试使用sde
计量经济学工具箱中的函数在 Matlab 中创建一个 SDE 模型。通过查看网站上的示例,基本情况似乎很简单,例如
dX(t) = 0.1 X(t) dt + 0.3 X(t) dW(t)
可以通过首先创建匿名函数然后使用 SDE 方程中的函数来定义,如下所示(函数中使用的变量是先前定义的):
我希望做一些更复杂的事情,其中我想建模的 SDE 的漂移项是另一个 SDE 的函数。具体来说,方程是
dY(t) / Y(t) = G(t) dt + sigma dW(t)
其中 G(t) 是我已经定义的另一个 SDE。在这种情况下,是否有人能够让我了解漂移项的方程式(对应F
于上面的代码)是什么?
matlab - 生成稀疏行随机矩阵?
我正在尝试使用 Matlab 生成一个稀疏随机矩阵,但目前遇到了问题。这是我目前所在的位置。
现在这最后一行是它失败的地方。稀疏矩阵中有一些零行。
所以我的问题是如何标准化每一行但保留零行?
r - R中的Gillespie SSA算法
有人知道 R 中 Gillespie SSA 的语法吗?我发现的代码是:
我需要有关此 SSA 或新的简单布局的帮助
python - python中的随机通用采样GA
我有一个遗传算法,目前正在使用轮盘赌选择来产生新的人口,我想将其更改为随机通用抽样。
我对这里的工作方式有一个粗略的概述:
但我正在努力解决如何准确地实现随机通用采样。有谁知道一些伪代码的好来源,或者一个例子?
用一个例子简要描述什么是随机通用采样(但我不确定它是否有意义?):
r - 在 R 中使用随机梯度下降编程逻辑回归
我正在尝试用 R 中的随机下降梯度对逻辑回归进行编程。例如,我遵循了 Andrew Ng 的示例,名为:“ex2data1.txt”。
关键是该算法可以正常工作,但θ估计并不完全符合我的预期。所以我试图改变整个算法来解决这个问题。然而,这对我来说几乎是不可能的。我无法检测到导致此问题的错误。因此,如果有人可以检查示例并告诉我为什么未正确计算 thetas,这将非常有用。对此,我真的非常感激。
关于编程,我没有使用R或矩阵计算中实现的任何函数。我只是在循环中使用加法和减法,因为我想在 hadoop 中使用代码,我不能使用矩阵微积分,甚至不能使用 R 中已经编程的函数,例如“sum”、“sqrt”等
随机梯度下降是:
和逻辑回归:
我的代码是:
我的θ
machine-learning - 在随机梯度下降过程中,这两种更新假设的方式有什么区别?
我有一个关于在随机 GD 期间更新 theta 的问题。我有两种更新 theta 的方法:
1)使用前面的theta,得到所有样本的所有假设,然后通过每个样本更新theta。喜欢:
2)另一种方式:在扫描样本期间,使用最新的theta更新hypothese[i]。喜欢:
我检查了SGD代码,似乎第二种方式是正确的。但是在我的编码过程中,第一个会收敛得更快,结果也比第二个好。为什么错误的方式比正确的方式表现得更好?
我还附上了完整的代码如下: