मुझे आपकी सलाह चाहिए: क्या आप एक लाइब्रेरी की अनुशंसा कर सकते हैं जो आपको वास्तविक संख्याओं जैसे पीडीएफ (संभाव्यता घनत्व कार्य) को जोड़ने/घटाए/गुणा/विभाजित करने की अनुमति देता है?मैं वास्तविक संख्याओं जैसे संभाव्यता वितरण कैसे जोड़ूं और घटा सकता हूं?
दृश्यों के पीछे, परिणामस्वरूप काम करने के लिए इसे मोंटे कार्लो करना होगा, इसलिए शायद मैं कुछ तेज़ और कुशल पसंद करूंगा, जो सिस्टम में किसी भी जीपीयू का लाभ उठा सकता है।
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यह सी # कोड की तरह मैं देख रहा हूँ है:
var a = new Normal(0.0, 1.0); // Creates a PDF with mean=0, std. dev=1.0.
var b = new Normal(0.0, 2.0); // Creates a PDF with mean=0, std. dev=2.0.
var x = a + b; // Creates a PDF which is the sum of a and b.
// i.e. perform a Monte Carlo by taking thousands of samples
// of a and b to construct the resultant PDF.
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क्या मैं के लिए देख रहा हूँ लागू करने के लिए एक विधि है सैम सैवेज द्वारा The Flaw of Averages में "संभाव्यता आकार" पर बीजगणित। वीडियो Monte Carlo Simulation in Matlab मुझे जो प्रभाव चाहता है उसे बताता है - एक पुस्तकालय इनपुट वितरण की श्रृंखला पर गणित करने के लिए।
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निम्नलिखित के लिए सर्च कर रहे हैं उचित पुस्तकालयों पर जानकारी का उत्पादन करेगा:
- "मोंटे कार्लो पुस्तकालय"
- "मोंटे कार्लो सी ++"
- "मोंटे कार्लो मैटलैब "
- " मोंटे कार्लो .NET "
क्या आपका मतलब है: यदि एक्स और वाई पीडीएफ पी और क्यू के साथ यादृच्छिक चर हैं, तो आप एक्स + वाई, एक्स-वाई, एक्स * वाई और एक्स/वाई के लिए पीडीएफ चाहते हैं? (यह वही नहीं है जो आप कहते हैं, लेकिन मुझे लगता है कि इसका मतलब है।) और पीडीएफ का क्या प्रतिनिधित्व आप बात कर रहे हैं? क्या वे कोड के रूप में प्रतिनिधित्व करते हैं? टेबल के रूप में? कुछ अन्य वर्णनकर्ता? – sigfpe
हां, यह वह प्रभाव है जो मैं चाहता हूं, लेकिन अधिक सामान्य, यानी कुछ लाइब्रेरी जो आपके द्वारा निर्दिष्ट किसी भी फ़ंक्शन को आउटपुट संभाव्यता घनत्व फ़ंक्शन उत्पन्न करने के लिए निर्दिष्ट करती है। पीडीएफ मौजूदा नमूना डेटा से बूटस्ट्रैप किए गए वितरण के रूप में जीवन शुरू करते हैं, या मैन्युअल रूप से कुछ पैरामीटर (यानी 1.5 के मानक विचलन के साथ सामान्य वितरण) उत्पन्न करते हैं। – Contango
इससे पहले कि आप इस सवाल पूछें, आपको इसे सटीक रूप से निर्दिष्ट करने में सक्षम होना चाहिए। फिलहाल आप एक ठोस कल्पना नहीं दिखते हैं। –