stochastic-process

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まあこんにちは、誰も私に教えてくださいポアソン分布ランダム変数の乱数ジェネレータQuantLibで実装されていますか？はい、これはどこのコードを見つけるのですか？ Jump-Diffusionプロセスをシミュレートし、時間間隔（つまり、各時間間隔[t_（i-1）; t_i]の間にジャンプ数を必要とします。これはQuantLibで直接行う方法か、？事前に感謝をライブラリを後押し！ PSまたはあな

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ランダムサンプルを使った確率的サンプル？

PとIの確率的なステップシミュレーションをrandsampleとしたいのですが、これは以下のように簡単です。 P=zeros(1,5); I=zeros(1,5) %簡単な方法これは正しくないrandsample Pvec=[a b c d (some value for doing nothing)]*dt; Pvec=Pvec./sum(Pvec); s=randsam

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カルマンフィルタが安定カルマンゲインを計算できない場合の考えられる原因は何ですか？

カルマンフィルタに関する質問があります。私は、次のような状態空間モデルのためのカルマン・フィルタを使用しています：状態空間マトリクス(A(k),B(k),C(k),D(k))は、各サンプリング時間が、QとRの行列に更新され X(k+1) = A(k)x(k)+B(k)u(k)+w(k), w(k) ∼ N(0,Q) Y(k) = C(K)x(k)+D(k)u(k)+v(k), v(k) ∼ N(

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GnuPlotデータの可変カラムインデックス

ブラウン運動のN個の軌道をインクリメントI〜N（0、dt）で生成するプログラムを作成しました。私はそれらをW（1）> = 1 & & W（2）> = 2の条件でテストしています。出力として、私はもちろん、タイムポイントデータをファイル "Wiener_data.dat"に保存しています。条件1を満たすポイントは、 "Wiener_data_pts1.dat"に保存され、条件2は "Wiener_d

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Pythonでの確率的計算ライブラリ

私は拡散過程を定義するランダムプロセスの（条件付き）期待のように、確率的な計算をすることができるPythonライブラリを探しています。私はsimpy（simpy.sourceforge.net）で一見しましたが、私の必要性をカバーしていないようです。これはクイックプロトタイピングと実験用です。 Javaでは、私はいくつかの成功（現在は非アクティブ）のhttp://martingale.berli

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Rの和を含む非線形方程式R

この式をRの非線形ソルバーに実装しようとするのが最も困難です。nleqslvとBBの両方のパッケージを試していますが、私は目を覚ますまで文書を検索して読んでいますが、私の脳を包むことはできません。式自体は次のように動作： s2、 s2.bar、及び priceは等しい長さのベクトルを知られている The Equation s2 * sum(price^(2*x+2)) - s2.bar * sum

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JAGSを使った純粋なプロセス推論

私はJAGSを使って（確率的な）純粋な出産プロセスで出生率を推測しようとしています。化学の言語で、このモデルは反応に相当する：X-> 2Xレートアルファ* Xと（また、連鎖反応のモデルとして見ることができる）これはRのコードで私は（一定の時間に）プロセスを生成するために使用し、パラメータアルファの推論を行うためにジャッグコードを使用します。私は、コードを実行すると、私は次のエラーを取得する l

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boost :: shared_ptr/QuantLib/stochastic process/path generation

ハッピーホリデー、みんな！私は、QuantLib/Boost C++ライブラリを使用して平方根プロセスのパスを生成しようとしていますが、私は厄介な問題であると信じていました。私はそう私にあまりにも過酷ではないでください、プログラミングにはかなり新しいです:) ここに私が知っているものだ： 1.コンストラクタは次のようになります。 SquareRootProcess(Real b, Real a,

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人工ニューラルネットワークの結果が偶然ではないことを確認する方法

ANNの背後にある理論を完全に理解しています（この場合、バックプロパゲーションのフィードフォワード）。ネットワークが学習するにつれて、正しい結果を得るために重みが調整されます。しかし、ランダムな重みを使用してネットワークを初期化する確率的要素のために、生成された結果が偶然/純粋な偶然によるものではないことをどのように確認することができるだろうか？

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遷移確率行列が与えられているマルコフ連鎖の定常分布を得るには

mpow(P, 18)をベクトル形式&行列形式で書こうとしています。誰もそれで私を助けることができますか？また、私は各状態の定常分布を見つけようとしています。ここで Pi_0 = ? Pi_1 = ? Pi_2 = ? ... Pi_5 = ? は、私が書いたコードです：あなたの質問に P <- matrix(c(0, 0, 0, 0.5, 0, 0.5, 0.1, 0.1, 0,