计算有效扩散系数

[英]Calculate effective diffusion coefficient

我需要计算漂移速度（v = d / dt [r（t）]）和有效扩散系数（Deff = d / dt [r（t）^ 2] -d / dt [r（t）] ^ 2）从周期性轨迹上布朗运动的情况的随机轨迹中得出。 仅以示例为例，我有一组随机轨迹： 我首先计算漂移速度： 这给了我解析 ...

随机梯度下降和LightGBM有什么区别？

[英]What is the difference between Stochastic Gradient Descent and LightGBM?

尽管我已经单独研究了这些概念，但是我对于是否可以选择一个或另一个来解决问题感到困惑，还是可以同时使用这两个概念来改善结果？ 您可以提供的任何指导将不胜感激。 ...

修改代码以获得从牛市到熊市周期平稳趋势的综合数据

[英]Modify code to get synthetic data that trends smoothly from bull to bear market cycles

我有这个类生成合成外观（股票）数据，它工作正常。 但是，我想修改它，以便NewPrice为n-bars生成平滑的趋势数据。 我知道，如果我减少波动，我会得到更平稳的价格。 然而，不知道如何保证数据进入交替持续性趋势向上/向下。 一个正弦波看东西，但有股票看价格，即没有负价格。 ...

为每个列/行生成一个遵循数学函数的数据框

[英]Generate a Dataframe that follow a mathematical function for each column / row

有没有一种方法可以从头开始创建/生成Pandas DataFrame，以便每个记录都遵循特定的数学函数？ 背景：在金融数学中，非常基本的金融衍生产品（例如看跌期权和看跌期权）具有封闭形式的定价公式（例如Black Scholes）。 这些定价公式可以称为随机函数（因为它们涉及随机项） ...

在 R 中手动模拟泊松过程

[英]Manually simulating Poisson Process in R

以下问题告诉我们从ρ （到达间隔时间）和τ （到达时间）逐步生成泊松过程。 讲座中提出的理论结果之一给出了以下模拟泊松过程的直接方法： • 让τ 0 = 0。 • 生成iid 指数随机变量ρ1、ρ2、...。 . .. • 让τ n = ρ 1 +。 . . + ρ n对于 n = ...

在marckovchain库中使用rmarkovchain时，有没有办法预先指定多个初始Markov状态？

[英]Is there a way to pre-specify multiple initial Markov states when using rmarkovchain in the marckovchain library?

我正在使用来自library（“ markovchain”）的rmarkovchain。 在此函数中，我们可以选择指定时间0。 例如： 但是，我想指定前三天（例如，时间以天为单位），即t0 ， t1 ， t2为[event0,event0,event0] 。 换句话说， ...

如何在Python中解决/拟合几何布朗运动过程？

[英]How to solve / fit a geometric brownian motion process in Python?

例如，下面的代码模拟几何布朗运动（GBM）过程，它满足以下随机微分方程 ： 该代码是此Wikipedia文章中代码的精简版本。 如何在Python中使用GBM流程？ 也就是说，如何估计mu和sigma并求解时间序列series的随机微分方程？ ...

平均值/标准差（也许是R？）的python图

[英]python plot with mean/standard deviation (maybe R?)

嗨，我正在尝试生成一个图，该图的均值和标准差标记为针对随机过程的单个实现，如链接图中所示。 我看过python图表，但找不到任何产生相似图的软件包。 ...

（Python）关于以下问题，选项（A）和选项（C）有什么区别？

[英](Python) Regarding the following question, what's the difference between Option (A) & Option (C)?

我在参加在线课程时遇到了这个问题。 正确答案是选项（C），但是为什么我不能选择选项（A）？ 这两个选项之间有什么细微差别？ --->假设我们想创建一个PolarBearDrunk类，它是一个醉酒的北极熊，它沿x和y轴随机移动，南移时大步，北移时小步。 以下哪一项是take ...

改进离散分布样本的缩放

[英]Improving scaling of sample from discrete distribution

我最近开始和 Julia 一起玩，我目前正在对二维格子上的一些随机过程进行蒙特卡罗模拟。 每个站点都有一些相关的激活率（平均每秒“做某事”的次数），我们可以假设它大致恒定。 晶格位点激活的顺序是相关的，因此我们需要一种方法来随机选择一个特定位点，概率与其激活率成正比。 看起来StatsBase包中 ...

Python：使用scipy quad将积分和函子嵌套在另一个积分中

[英]Python: Integral and funcion nested in another integral using scipy quad

我已经使用scipy.integrate.quad为随机过程类编写了几行代码 我具有用于标准布朗运动的马尔可夫过渡函数 但是我想计算以下将要用的代码编写的内容。 我这样写，所以我们不用乳胶就能理解问题。 您可能已经注意到问题是内部积分中发生的二元变量。 我做了以下工作， ...

给出负数的R中的几何布朗运动的蒙特卡洛模拟

[英]Monte Carlo simulation for Geometric Brownian motion in R giving negative numbers

我的印象是，涉及几何布朗运动的模拟不应产生负数。 但是，我正在尝试以下针对GBM的R中的蒙特卡洛模拟，其中我的初始资产价格为：$ 98.78 $，$ \\ mu = 0.208 $，$ \\ sigma = 0.824 $。 我这样初始化了数据框：（我只是在5年内进行1000次模拟，每年模拟 ...

随机方程的循环

[英]Loop for Stochastic equations

我想使用以下表达式为100个不同的种子生成一个随机方程序列： 最后，我想将100个“ Y”时间序列保存到一个矩阵中。 如何创建一个循环，为“ Y”时间序列保存每个值？ ...

马尔可夫链的聚合水平（多重序列）

[英]Markov chain for in aggregrated level (multiple seuquence)

假设我有三个序列： 这些序列存储在三个不同的CSV文件中。 我想根据这些数据[汇总]计算一阶马尔可夫链。 实际上，我想从每个文件中读取序列（即A到B从文件1发生2次，从文件2发生1次，从文件3发生3次，A发生总共10次。因此，概率为6 / 10。 注意：如果我计算每个文件 ...

浮点精度在这里发生了什么？

[英]What is going on with floating point precision here?

这个问题在参考时是对代码 - 高尔夫挑战的观察。 提交的R解决方案是一个有效的解决方案，但我们中的一些人（可能只是我）似乎对为什么需要初始X=m重新分配感到茫然。 代码由@Giuseppe高调一点，所以我会给读者写一些评论。 好吧，据我所知。 乘以X%*%m相当于X%*%X ...

R中的马尔可夫链

[英]Markov chain in R

假设我们有一个十状态系统，其中一个观察可以以等概率进入十个状态中的任何一个状态，并以等概率从给定状态移动到新状态（观察的新状态不取决于其先前的状态）状态并且观察可以保持在当前状态）。 此外，一个人可以在任何时间（包括其当前状态）在给定的十种状态中的任何一种内“死亡”。 这究竟是如何在 R 中设置的， ...

用numpy计算向量的自相关

[英]Computing autocorrelation of vectors with numpy

我正在努力想出一种非混淆、有效的方法来使用 numpy 计算一组 3D 向量中的自相关函数。 我在 3d 空间中有一组向量，保存在一个数组中 它们的自相关函数定义为 如果上面的图片不可用，公式也会打印在下面： C(t,{v} n) = \\frac 1{nt}\\sum {i=0}^{n-1 ...

为什么这个玩具梯度下降不需要对拦截参数使用不同的学习率？

[英]Why doesn't this toy gradient descent need a different learning rate for the intercept parameter?

在下面的示例中，它能够找到正确的斜率（m），但完全在截距（b）上倾斜，该截距总是接近零。 除非我给ba 1000倍的学习率。 为什么会这样？ 不同类型的参数需要不同的学习率吗？ 没有b的1000x学习率的示例结果： m = 3.1509653303 b = 0.036089 ...

从状态s采取行动后，结果是概率的还是确定的？

[英]Following action a from state s, is the outcome probablisitc or deterministic?

我正在努力理解马尔可夫决策过程的一个方面。 当我处于状态s并执行操作a时，到达状态s + 1是确定性的还是随机的？ 在大多数示例中，它似乎是确定性的。 但是，我在下面的图片（David Silvers关于RL的演讲）中发现了一个例子，其中跨性别是随机的。 即跟随动作“ Pub”。 ...

使用PAM进行聚类不能隔离聚类，但T-SNE显示聚类良好的聚类

[英]Clustering with PAM not isolating clusters but T-SNE shows well formed clusters

我正在构建一个聚类算法以用于尚未见过的数据，因此在此期间我正在使用一些伪数据。 PAM的结果表明我没有隔离的群集，但是使用TSNE的ggplot显示我具有格式良好的群集。 我怀疑这是由于我的虚假数据造成的。 有谁对这会是为什么有任何想法？ 这是数据，请注意，年龄和howOld代表不同 ...