Запитання з тегом «statistics»

Дуже поширена проблема ланцюга Маркова в Монте-Карло включає обчислення ймовірностей, які є сумою великих експоненціальних доданків, еа1+ еа2+ . . .еа1+еа2+... e^{a_1} + e^{a_2} + ... ааaК: = максi( ai)К: =максi(аi)K := \max_{i}(a_{i}) а'= К+ л о г( еа1- К+ еа2- К+ . . . )а'=К+лог(еа1-К+еа2-К+...)a' =K + log\left( e^{a_1 …

24 monte-carlo  floating-point  statistics 

Чи є спосіб, використовуючи якийсь встановлений пакет Python (наприклад, SciPy), визначити власну функцію щільності ймовірності (без будь-яких попередніх даних, просто ), тож я можу робити з нею обчислення (наприклад, отримання дисперсії безперервної випадкової величини)? Звичайно, я міг би взяти, скажімо, SymPy або Sage, створити символічну функцію та зробити операції, але …

20 python  statistics  probability 

Мені хотілося б знати, чи існує швидкий спосіб обчислити евклідову відстань двох векторів в Октаві. Здається, що для цього немає спеціальної функції, тому я повинен просто використовувати формулу sqrt?

18 octave  discretization  nonlinear-equations  newton-method  visualization  fluid-dynamics  mesh-generation  finite-element  finite-volume  optimization  algorithms  approximation  fluid-dynamics  navier-stokes  comsol  modeling  optimization  sparse-matrix  matrix  condition-number  visualization  matlab  quadrature  blas  intel-mkl  finite-element  gpu  discontinuous-galerkin  mathematica  optimization  convex-optimization  algorithms  reference-request  matlab  statistics  finite-element  numerical-analysis  petsc  molecular-dynamics  machine-learning  statistics  visualization  open-source  statistics  image-processing  visualization  python  petsc  finite-element  fluid-dynamics  stability  navier-stokes  incompressible 

Скажіть, у мене є повільні та швидкі версії якогось коду, і хочу повідомити про номер прискорення, порівнюючи два. Я запускаю повільну версію разів і швидку версію m разів, виробляючи рази ( s 1 , … , s n ) і ( f 1 , … , f m ) . …

12 statistics  publications 

Паралельні обчислення часто моделюються за допомогою детермінованої локальної швидкості обчислень, затримки накладних витрат та пропускної здатності мережі. Насправді це просторово мінливі та недетерміновані. Такі дослідження, як Скіннер та Крамер (2005), спостерігають мультимодальні розподіли, але, здається, аналіз ефективності завжди використовує або детерміновані, або гауссові розподіли (не просто неточні, він непослідовний через …

11 performance  hpc  statistics