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蒙特卡洛模拟法在线播放_蒙特卡罗模拟方法(2024年11月免费观看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-11-30

蒙特卡洛模拟法

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

场外个股期权属于美式期权还是欧式期权？

「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……

奢侈品考试经历：计算题大轰炸这考试真是太难了！𐟘렦ˆ‘算了一下，居然抽了53道计算题，感觉整个人都被表格题干淹没了。不是说好的定性题比较多吗？怎么全是计算题，还集中在前面几道。结果导致我时间安排不当，后面定性题的时间非常紧张。风险案例只考到1题，协会准则1题，机器模型考到2题。假设检验计算2题，贝叶斯公式计算2题，夏普比率计算1题，CAPM模型计算1题。希腊字母只考到1题theta的定性。欧式期权两步二叉树的计算1题，外汇互换好像有3题。EWMA模型计算2题，信用风险计算1题。用WCDR计算经济资本1题，EL计算2题。二项分布计算1题，泊松分布没考到。有效久期和有效凸性计算1题，BSM模型计算1题，DV01计算1题。复制法计算1题，蒙特卡洛模拟定性2题。倒脱靴法计算远期利率1题。对冲基金和公募基金辨析1题定性，资产证券化的缺点1题定性。操作风险的分类1题，没考到计算。ERM定性1题，压力测试定性2题。GARCH没考到，买卖权平价和套利没考到。房贷计算没考到，美式期权没考到，利率互换没考到。奇异期权好像只在某一题的选项里面作为题干没单独考到。期权的损益计算没考到，各种对冲没考到计算只有1题定性。所以，到底哪来这么多计算题？𐟤” 希望大家抽到的题比我好，至少不用像我一样手忙脚乱。𐟙

复旦大学复杂决策分析中心对「美国大选」的结果预测出来了，特朗普有超过60%的概率再次当选美国总统 —— 我对这个结论有很大疑惑，但是且观之这个预测的细节没有给很多，是用了百万轮次蒙特卡洛模拟做出来的。不过我觉得比较有意思的是关键战场州的预测 —— 特朗普将赢得：密西根、俄亥俄、宾夕法尼亚、佛罗里达、威斯康辛。哈里斯将赢得：佐治亚、亚利桑那、北卡罗来纳。这几州的预测结果说实话非常让人惊讶的，密西根、威斯康辛、宾夕法尼亚被称为Blue Wall蓝墙，几十年以来都是比较偏向民主党，只有16年特朗普一期被翻红了，但是拜登又翻回来了。整体上应该说民主党在这几州是守擂，全部输了虽有可能，但我倾向于至少守住一个吧。不过反过来，南方的佐治亚、亚利桑那、北卡罗莱纳全被民主党夺过去，这个就更加反常了，2020年拜登非常艰难赢下的佐治亚和亚利桑那，但是北卡被特朗普守住了。今年南方黑人的投票率还更低了一些，如果哈里斯能赢下这几州，我倒是要对她刮目相看的。不过，这个结果并不是绝对不可能出来。倘若发生这种变化，那么潜在的根源可能是两党选民基础进一步分化、转换。民主党愈发能够团结少数族裔，而传统工人工会进一步走向MAGA——是，16年就有人这么说，但20年的拜登无疑是靠工会的支持赢得选举的。总之，我们拭目以待吧

FRM五月考季备考心得分享𐟓š 大家好！今天我想和大家分享一些关于FRM五月考季的备考心得，希望能帮到那些还没考完的小伙伴们。不同损失的处理方式首先，关于损失的处理方式，大家一定要搞清楚。EL（Expected Loss）是通过定价来处理的，而UEL（Unexpected Loss）则需要用资本金来覆盖。如果损失超过UEL，那就需要用到保险了。风险管理的本质风险管理不仅仅是防御性的，它更是主动选择承担的风险种类和水平。不要以为风险管理只是为了减少损失，它更是一种策略性的选择。尾部事件的可能性即使金融系统看起来很稳定，但时间一长，尾部事件还是有可能发生的。所以，大家一定要保持警惕。风险管理的三条线管理风险的三条线：业务条线（first line）、风险经理的每日监督（second line）和内审的定期独立审查（third line）。这三条线缺一不可，大家要重视。 RAROC的计算 RAROC（Reward/Risk）中，Risk代表经济资本。一般来说，RAROC要超过股东要求的必要回报率，也就是股权成本。次贷危机相关案例了解次贷危机的相关案例也很重要，比如雷曼、北岩银行和萨克森州这些案例都值得我们深入学习。 AR模型和MA模型 AR模型：ACF decay，PACF cutoff；MA模型：ACF cutoff，PACF decay；ARMA模型：ACF&PACF decay。这些模型的选择和使用也是考试的重点。多阶AR模型的平稳条件多阶AR模型平稳的条件是滞后多项式可逆。这个条件大家一定要记住。线性回归模型的检验线性回归模型检验的核心是检验残差项是否是白噪声，即检验残差项之间的相关系数是否等于0。大样本用BP test，小样本用LB test，两个test都服从卡方分布。线性时间趋势模型线性时间趋势模型中，amount是恒定的，而对数线性时间趋势模型中，growth rate是恒定的。这两个模型的区别大家要搞清楚。随机游走的检验检验是否存在随机游走，可以用ADF test。原假设是存在随机游走，备择假设是协方差平稳。正态分布的检验检验是否服从正态分布，可以用JB test。原假设是服从正态，备择假设是不服从正态。蒙特卡洛模拟中的降低标准误方法蒙特卡洛模拟中，降低标准误的方法有三种：增加抽样次数（成本高）、控制变量法（与原始变量高度正相关）和对偶法（与原始变量负相关）。机器学习中的监督学习与非监督学习在机器学习中，PCA、K均值聚类算法都是非监督学习，而支持向量机SVM、K最临近KNN都是监督式学习。最后，希望这些分享能帮到大家，祝大家都能顺利备考，考试顺利通过！加油！𐟒ꀀ

含DG配电网，如何评？配电网作为直接连接用户的终端，大多分布在电网的末端。数据显示，大多数停电故障都源于配电网。因此，配电网的稳定运行对大电网的运行至关重要。随着工业化进程的推进，能源消耗速度加快，环境污染问题也愈发严重。风力、光伏等分布式发电技术因其无污染、资源丰富等优势备受关注，具有巨大的发展潜力。然而，分布式电源普遍存在稳定性较差的问题，且使用此类资源需要对原有电网的拓扑结构进行调整和修改，这无疑为配电网的稳定运行埋下了安全隐患。因此，需要对含分布式电源的配电网可靠性进行全面客观的评估。关于分布式电源故障对配电网可靠性影响的研究较少。现有文献采用非序贯抽样方法分析了分布式电源的状态，但主张在元件故障修复期内，分布式电源的运行状态不会发生任何变化。显然，这种方法没有充分考虑到系统运行故障对配电网可靠性产生的实际影响。本文在参考现有文献的基础上，鉴于分布式电源输出功率的随机性及其故障对配电网可靠性的影响，对其展开了定量研究。配电系统的可靠性评估涉及系统研发和运行的各个环节，主要包括四个部分：创建元件停运模型、确定系统失效状态、评估已选状态影响和明确可靠性指标。本文通过解析法和模拟法对系统可靠性进行客观合理的评价。由于这两种方法在创建元件停运模型和评价已选状态影响两个环节上步骤相同，而在确定系统失效状态和求解可靠性指标两个环节上存在差异，因此本文决定将两状态模型确定为元件停运模型。通过专门的状态枚举法和序贯蒙特卡洛法选取系统失效状态，利用负荷划分算法对已确定失效状态的结果展开全面细致地评估，由此推导出基于各选择方法的可靠性指标计算公式。随着新能源技术和电力电子技术的发展，分布式电源（DG）、电力电子设备以及负荷将大量接入配电网。依赖于可再生资源的分布式电源产生的电力可能会波动较大，这使得预测难度很大。传统配电网中负荷通常由主电网供电，但配电网可能在各条馈线处接入DG，使得未来配电系统成为多电源网络。由于DG输出具有间歇性和随机性，使得现有的配电系统可靠性评估方法难以直接用于配电网，有必要建立相应的可靠性评估方法。

工程管理毕业论文选题指南：29个热门方向 𐟌Ÿ 又到了毕业论文选题的时候，是不是还在为MEM论文选题发愁？别担心，这里有一份超前沿的选题推荐给你！以下选题仅供参考： 𐟏—️ 某某大型工程项目的施工组织设计与实施 𐟔砦Ÿ某工程项目管理中的跨部门协作机制研究 𐟓… 基于关键链方法的某某项目进度管理优化 𐟤 某某工程项目中的冲突解决与谈判策略研究 𐟓‹ 某某工程项目的变更管理与控制 𐟏—️ 敏捷项目管理在某某建筑工程中的应用 𐟓Š 某某工程项目的挣值管理分析研究 𐟓‹ 某某工程项目范围管理的挑战与对策 𐟏—️ 某某建设项目的多项目管理优化策略 𐟓š 某某工程项目管理中的知识共享与传承 𐟒𜠦Ÿ某工程项目的全生命周期成本管理研究 𐟒𜠤𛷥€𜥷姨‹在某某工程造价控制中的应用 𐟒𜠦Ÿ某项目成本估算的精度提升策略研究 𐟒𜠤𝜤𘚦ˆ本法在某某工程项目中的应用 𐟒𜠦Ÿ某工程项目的成本风险管理与控制 𐟓Š 某某工程项目的质量管理体系建设与优化 𐟔砧𒾧›Š建设在某某工程质量提升中的应用 𐟛᯸ 某某工程项目的安全风险评估与管理 𐟔„ PDCA循环在某某工程项目质量管理中的应用 𐟔砦Ÿ某工程项目的零缺陷管理策略研究 𐟓Š 某某工程项目的风险识别与评估方法 𐟎𒠥Ÿ𚤺Ž蒙特卡洛模拟的某某项目风险分析 𐟛᯸ 某某工程项目的风险应对策略研究 𐟏ž️ 情景分析法在某某工程风险管理中的应用 𐟔砦Ÿ某工程项目的危机管理与应对机制 𐟏—️ BIM技术在某某工程项目管理中的应用 𐟒𛠦Ÿ某工程项目的信息化管理平台设计与实现 𐟌 物联网技术在某某工程管理中的应用探索 𐟓ˆ 基于大数据的某某工程项目决策支持系统 𐟤– 人工智能在某某工程项目优化中的应用希望这些选题能给你带来灵感，祝你顺利完成毕业论文！

Python数据分析必备的10种方法在使用Python进行数据分析时，有几种常用的方法可以帮助你从数据的初步探索到更复杂的统计测试和机器学习模型的构建。这些方法涵盖了数据的分类、预测、聚类和降维等方面，从而揭示数据背后的模式和趋势。 𐟔 数据探索和概括：通过绘制直方图、箱线图等统计图表，了解数据的分布和异常值。 𐟓Š 统计测试：进行假设检验、方差分析等，以验证数据的假设和差异。 𐟓ˆ 预测模型：利用回归分析、时间序列分析等，预测未来的趋势和变化。 𐟏… 聚类分析：通过K-means、层次聚类等方法，将数据划分为不同的组别。 𐟌 降维技术：使用主成分分析（PCA）、t-SNE等方法，降低数据的维度。 𐟓š 分类算法：通过决策树、随机森林等，对数据进行分类和预测。 𐟓Š 关联规则挖掘：发现数据中的频繁项集和关联规则，了解不同变量之间的关系。 𐟔젥𜂥𘸦〦𕋯𜚥ˆ駔襭䧫‹森林、DBSCAN等方法，识别数据中的异常值。 𐟓ˆ 模拟和优化：通过蒙特卡洛模拟、线性规划等，优化数据和模型的表现。 𐟔 文本挖掘：利用NLP技术，从文本数据中提取信息和模式。这些方法各有特色，适用于不同的数据分析和挖掘任务。掌握这些方法，可以帮助你更有效地理解和利用数据。

银行与金融风险管理必备知识全解析 𐟓š 风险管理是银行与金融领域的重要一环，掌握相关知识和技能至关重要。以下是一些关键领域，帮助你全面理解风险管理的各个方面： 1️⃣ 风险概念：了解风险的定义、分类和特征。识别不同类型的风险，包括市场风险、信用风险、操作风险等。 2️⃣ 风险评估与分析：学会使用风险矩阵、敏感性分析、蒙特卡洛模拟等工具和技术，识别、评估和分析各种风险。 3️⃣ 风险管理框架：熟悉ISO 31000、COSO框架等不同的风险管理框架，理解风险管理的基本原则和指导原则。 4️⃣ 金融市场知识：对金融市场和金融产品有深入了解，因为金融风险是风险管理中一个重要的领域。 5️⃣ 法规和合规性：掌握金融和企业领域的法规和合规要求，了解风险管理的法规标准。 6️⃣ 统计学与数学：了解统计学和数学方法，因为风险分析通常涉及到概率和统计学的应用。 7️⃣ 信息技术与数据分析：风险管理越来越依赖于信息技术和数据分析。了解数据分析工具、风险信息系统和大数据分析对风险管理的作用。 8️⃣ 保险与风险转移：了解保险产品和风险转移策略，明白它们在风险管理中的作用。 9️⃣ 沟通与报告：具备良好的沟通和报告能力，能够向各级管理层清晰地传达风险信息和建议。 𐟏렧›𘥅𓩙⦠᯼Œ部分列举：伦敦大学学院 (UCL) 利兹大学 (Leeds) 格拉斯哥大学 (GU) 南安普顿大学 (Soton) 通过这些领域的学习，你将能够更好地理解和应对银行与金融领域中的各种风险。

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