#CalPi.py from random import random from math import sqrt from time import clock DARTS = 10000000 hits = 0.0 clock() for i in range(1, DARTS+1): x, y = random(), random() dist = sqrt(x ** 2 + y ** 2) if dist <= 1.0: hits = hits + 1 pi = 4.0 * (hits/D

1.蒙特卡洛求圆周率 向区域内随即撒点 当点的数目足够多时,落在圆的点数目与在正方形点数目成正比 即圆的面积和正方形的面积成正比 可以得出计算圆周率的算法 DARTS=100000000   hits=0.0   clock()   for i in range(1,DARTS+1):       x,y=random(),random()       dist=sqrt(x**2+y**2)       if dist <=1.0:           hits=hits+1   pi=4*(

蒙特卡洛方法实现计算圆周率的方法比较简单,其思想是假设我们向一个正方形的标靶上随机投掷飞镖,靶心在正中央,标靶的长和宽都是2 英尺.同时假设有一个圆与标靶内切.圆的半径是1英尺,面积是π平方英尺.如果击中点在标靶上是均匀分布的(我们总会击中正方形),那么飞镖击中圆的数量近似满足等式 飞镖落在圆内的次数/飞镖落在标靶内的总次数=π/4 因为环包含的面积与正方形面积的比值是π/4. 因为环所包含的面积与正方形面积的比值是π/4. 我们可以用这个公式和随机数产生器来估计π的值. 伪代码如下: numb

// Pi.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. //求圆周率PI #include "stdafx.h" #include <windows.h> #include <time.h> #include <omp.h> #include <iostream> using namespace std; static long num_steps=1000000000;//定义所分的块数 #define NUM_THREADS 2 //定

环境配置 一般使用Visual Studio2019来作为openmp的编程环境 调试-->属性-->C/C++-->所有选项-->Openmp支持改为 是(可以使用下拉菜单) 严重性 代码 说明 项目 文件 行 禁止显示状态 禁止显示状态 错误 C2338 C++/CLI.C++/CX 或 OpenMP 不支持两阶段名称查找:请使用 /Zc:twoPhase- 多线程 C:\Users\tonyson_in_the_rain\source\repos\多线程\多线程\c1xx 1

转载自:维基百科  蒙特卡洛方法 https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%92%99%E5%9C%B0%E5%8D%A1%E7%BE%85%E6%96%B9%E6%B3%95 蒙特卡洛方法[编辑] 维基百科,自由的百科全书     蒙特卡洛方法(英语:Monte Carlo method),也称统计模拟方法,是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明,而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法.是指使用随机数(或更常见的伪随机数)来

部分转载自:https://blog.csdn.net/daniel960601/article/details/79121055 圆周率π是一个无理数,没有任何一个精确公式能够计算π值,π的计算只能采用近似算法. 国际公认的π值计算采用蒙特卡洛方法. 一.蒙特卡洛方法 蒙特卡洛(Monte Carlo)方法,又称随机抽样或统计试验方法.当所求解的问题是某种事件出现的概率,或某随机变量的期望值时,可以通过某种"试验"方法求解. 简单说,蒙特卡洛是利用随机试验求解问题的方法. 二.π值的

1.蒙特卡罗模拟简介 蒙特卡罗模拟,也叫统计模拟,这个术语是二战时期美国物理学家Metropolis执行曼哈顿计划的过程中提出来的,其基本思想很早以前就被人们所发现和利用.早在17世纪,人们就知道用事件发生的"频率"来决定事件的"概率".19世纪人们用投针试验的方法来决定圆周率π.本世纪40年代电子计算机的出现,特别是近年来高速电子计算机的出现,使得用数学方法在计算机上大量.快速地模拟这样的试验成为可能. 蒙特卡洛模拟是一种通过设定随机过程,反复生成时间序列,计算参

火车卖票 // OpenMP2.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdio.h" #include "omp.h" #include <windows.h> //使用Sleep()函数需要包含此头文件 int num; omp_lock_t lock; int getnum() { int temp = num; //omp_set_nest_lock(&lock); #pragma omp atomic nu

1. 蒙特卡罗方法(Monte Carlo method) 0x1:从布丰投针实验说起 - 只要实验次数够多,我就能直到上帝的意图 18世纪,布丰提出以下问题:设我们有一个以平行且等距木纹铺成的地板(如图), 现在随意抛一支长度比木纹之间距离小的针,求针和其中一条木纹相交的概率.并以此概率,布丰提出的一种计算圆周率的方法——随机投针法.这就是蒲丰投针问题(又译“布丰投针问题”). 我们来看一下投针算法的步骤: 取一张白纸,在上面画上许多条间距为a的平行线 取一根长度为l(l≤a) 的针,随机地向

1.公式法  代码: #CalPiV1.py pi=0 N=100 for k in range(N): pi+=1/pow(16,k)*(\ 4/(8*k+1)-2/(8*k+4)-\ 1/(8*k+5)-1/(8*k+6)) print("圆周率的值是:{}".format(pi))  2.蒙特卡洛方法: 撒点方法 取一个正圆和一个正方形的1/4形成一个单位方形 单位方形中有1/4个圆 圆的面积和单位方形之比即为圆周率的相关数据 然后进行撒点 #CalPiV2.py from ra

小喵的唠叨话:最近很久没写博客了,一是因为之前写的LSoftmax后馈一直没有成功,所以在等作者的源码.二是最近没什么想写的东西.前两天,在预处理图片的时候,发现处理200w张图片,跑了一晚上也才处理完一半.早上的时候,出于无奈,花半小时改写了一个简单调用OpenMP的处理程序,用了30个核心,然后一小时不到就处理完了.感慨在多核的时代,即使是简单的程序,如果能支持多核,应该都能节省不少时间. 本文系原创,转载请注明出处~ 小喵的博客:http://www.miaoerduo.com 博客原文:

从随机过程到马尔科夫链蒙特卡洛方法 1. Introduction 第一次接触到 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 是在 theano 的 deep learning tutorial 里面讲解到的 RBM 用到了 Gibbs sampling,当时因为要赶着做项目,虽然一头雾水,但是也没没有时间仔细看.趁目前比较清闲,把 machine learning 里面的 sampling methods 理一理,发现内容还真不少,有些知识本人也是一知半解,所以这篇博客不可

%%monte_carlo_ff.m %被积函数(二重) function ff=monte_carlo_ff(x,y) ff=x*y^2;%函数定义处 end %%monte_carlo.m %蒙特卡洛计算二重积分function result=monte_carlo(a,b,c,d,n,m)%先y后x积分,a是x积分下限,b是x积分上限,c是y积分下限,d是y积分上限,n,m是蒙特卡洛参数 sumxff=0; for i=1:n sumyff=0; xff=a+(b-a)*rand(); f

嗯,第一个例子是怎么用蒙特卡洛模拟求pi的值:第二个是用蒙特卡洛模拟求解定积分:第三个是用蒙特卡洛模拟证券市场求解其收益:第四个是用蒙特卡洛模拟验证OLS的参数的无偏性:然后还要R是如何求导,计算导数的:R的点的形状的集合,以便于查看.

http://blog.csdn.net/gengshenghong/article/details/7003110 说明:这部分内容比较基础,主要是分析几个容易混淆的OpenMP函数,加以理解. (1)并行区域数量的确定: 在这里,先回顾一下OpenMP的parallel并行区域线程数量的确定,对于一个并行区域,有一个team的线程去执行,那么该分配多少个线程去执行呢? OpenMP的遇到parallel指令后创建的线程team的数量由如下过程决定: 1. if子句的结果 2. num_thr

蒙特卡洛马尔科夫链(MCMC) 标签: 机器学习重要性采样MCMC蒙特卡洛 2016-12-30 20:34 3299人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: 数据挖掘与机器学习(41)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   在以贝叶斯方法为基础的机器学习技术中,通常需要计算后验概率,然后通过最大后验概率(MAP)等方法进行参数推断和决策.然而,在很多时候,后验分布的形式可能非常复杂,这个时候寻找其中的最大后验估计或者对后验概率进行积分等计算往往非常困

本文对OpenMP 2.0的全部语法——Macro(宏定义).Environment Variables(环境变量).Data Types(数据类型).Compiler Directives(编译指导语句).Run-time Library Functions(库函数)的含义用表格进行总结,以便于快速使用OpenMP.如果想详细了解表格中项的含义,或者想要看一些实例,请参阅我的另一篇博文:OpenMP共享内存并行编程详解. 1. Macro _OPENMP 2. Environment Vari

实验平台:win7, VS2010 1. 介绍 平行计算机可以简单分为共享内存和分布式内存,共享内存就是多个核心共享一个内存,目前的PC就是这类(不管是只有一个多核CPU还是可以插多个CPU,它们都有多个核心和一个内存),一般的大型计算机结合分布式内存和共享内存结构,即每个计算节点内是共享内存,节点间是分布式内存.想要在这些并行计算机上获得较好的性能,进行并行编程是必要条件.目前流行的并行程序设计方法是,分布式内存结构上使用MPI,共享内存结构上使用Pthreads或OpenMP.我们这里关注的

原文:http://blog.csdn.net/gengshenghong/article/details/7000979 schedule的语法为: schedule(kind, [chunk_size]) kind: • static: Iterations are divided into chunks of size chunk_size. Chunks are assigned to threads in the team in round-robin fashion in order

1.算法简介 1.1筛法起源 筛法是一种简单检定素数的算法.据说是古希腊的埃拉托斯特尼(Eratosthenes,约公元前274-194年)发明的,又称埃拉托斯特尼筛法(sieve of Eratosthenes). 1.2筛法过程 具体做法是:给出要筛数值的范围 n,找出 n√以内的素数p1,p2,p3,--,pk.从最小素数2去筛,即把2留下,把2的倍数剔除掉:再用下一个素数,也就是3筛,把3留下,把3的倍数剔除掉:接下去用下一个素数5筛,把5留下,把5的倍数剔除掉:不断重复下去. 2.实现