搜索资源列表
Mentocarlomain
- 这段代码计算了大气偏振的蒙特卡洛模型，即Monte Carlo-This code calculates the atmospheric polarization Monte Carlo model, namely Monte Carlo
PI
- 编程并行计算圆周率,利用蒙特卡洛算法求π值-Programming parallel computation of PI, the use of monte carlo algorithm is the value of PI
CPP
- 蒙特卡洛方法入门，求圆周率，C++源代码，内有计算结果和说明-Monte Carlo method entry, seeking pi, C++ source code, there are calculations and notes
ppt264
- 电力系统的可靠性计算问题，使用了蒙特卡洛模拟法建立了微电网数学模型。-Calculation of reliability of the power system, the establishment of a micro-grid mathematical model using Monte Carlo simulation.
ppt5261
- 电力系统的可靠性计算问题，使用了蒙特卡洛模拟法建立了微电网数学模型。-Calculation of reliability of the power system, the establishment of a micro-grid mathematical model using Monte Carlo simulation.
123duocisanshe
- 用蒙特卡洛法模拟编写的计算粒子的多次散射和单次散射的比较-Comparison of multiple scattering method using Monte Carlo simulation calculations prepared particles and single-scattering
xr675
- 用蒙特卡洛模拟的方法计算美式期权的价格以及基本描述,最大信噪比的独立分量分析算法，信号维数的估计。- Monte Carlo simulation method of calculating the American option price and basic descr iption, SNR largest independent component analysis algorithm, Signal dimension estimates.
hjvfn
- 用于特征降维，特征融合，相关分析等,用蒙特卡洛模拟的方法计算美式期权的价格以及基本描述,电力系统暂态稳定程序，可以进行暂态稳定计算。- For feature reduction, feature fusion, correlation analysis, Monte Carlo simulation method of calculating the American option price and basic descr iption, Power System Transient Sta
pvcxv
- ML法能够很好的估计信号的信噪比,Matlab实现界面友好，用蒙特卡洛模拟的方法计算美式期权的价格以及基本描述。- ML estimation method can be a good signal to noise ratio, Matlab to achieve user-friendly, Monte Carlo simulation method of calculating the American option price and basic descr iption.
Pi
- 运用蒙特卡洛方法计算π，多线程计算。创建几个线程，每个线程都会生成随机点并确定点是否落在圆圈内。 每个线程都必须更新圈内所有点的全局计数。 一旦所有线程退出，父线程将计算并输出π的估计值。 使用互斥锁或信号量保护共享全局变量更新时的竞争条件。 值得尝试生成的随机点的数量。 作为一般规则，点的数量越大，近似值越接近π。(Estimating Pi using Monte Carlo)
基于高斯白噪声信道BPSK调制下的误码率与信噪比的关系
- MATLAB代码 公式推导的时候信噪比的单位是B，目的是为了推导的方便，代码在写的时候需要记得换算。 单个符号的比特数跟信噪比有关，snr越大，其越大。 由于符号1被误认为是0的概率与符号0被误认为是1的概率是一样的，因此无论蒙特卡洛的仿真次数是多少，误码率的理论计算值 与蒙特卡洛仿真值永远一样！(条件是高斯白噪声为0均值的) 为了让实际结果与理论值完全一样，高斯白噪声的概率密度函数中的均值需要为0！但是这个条件在实际生活中无法满足。 环境是不能改变的，因此噪声的均值是无法改变的。