脚本config.png 代码：!b1=0 !b2=1 matrix(500,3) f for !k=1 to 500 series u=nrnd series y= !b1 !b2*temp u equation el.ls y=c(1) c(2)*temp series y1=coclear;tic%计算tic和toc中间部分的代码的运行时间n=10000000;%生成的随机数组数x1=unifrnd(22,23,n,1);%生成在[22,23]之间均匀分布的随机数组成的n行1列的向量构成x1 x2=x1-10;x3
代码预览import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import time as tm mev=1.05e-22 #毫电子伏与焦耳的换算kb=1.38e-23 #玻尔兹曼常数#in unit of mev jx,jy,jz=2,2,最简单的蒙特卡洛程序推算pi的值，我们可以通过下面的代码去推算pi的大小，这个for循环执行的次数越多，pi的值就越精确。include
%% 蒙特卡洛求解解析解无法求解的问题clear; clc; close all; warning off; % 生成三个不可积的信号t = 20; fs = 1 / 1e3; x0 = -t : fs : t; y1 = sin(x0.^ 2); y2 = sin(x0)eviews-蒙特卡洛模型代码!b1=0 !b2=1 matrix(500,3) f for !k=1 to 500 series u=nrnd series y= !b1 !b2*temp u equation el.ls y=c(1) c(2)*temp series y1=constant-y/1
⊙▂⊙ 蒙特卡洛模型python代码蒙特卡洛算法实验这么看来蒙特卡洛方法的理论支撑其实是概率论或统计学中的大数定律。基本原理简单描述是先大量模拟，然后计算一个事件发生的次数，再蒙特卡洛模型python代码(1)1,实验步骤：1)将圆心设在原点(0,0),以r为半径形成圆，则圆面积为pixrxr(2)将该圆外接正方形，坐标为(-r,-r)(r,-r)(r,r)(-r,更多下载资
∪﹏∪ ising (伊辛)模型为：这里要用到metropolis采样，可看这篇文章：metropolis采样(附python代码)。代码主要参考资料[1], 是采用xy ising模型。自己有做了些改动和注释，看起来会更容易matlab代码实现clc;clear%蒙特卡洛算法求解圆周率近似值%参数初始化：投放10000个点，圆半径为1,圆心坐标(0,0)%初始时还未投放点，有0个点在圆内p=10000;r=1;x0=1;y0=1;n=0;%将p个点