Báo cáo tài liệu vi phạm
Giới thiệu
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
THỊ TRƯỜNG NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Thông tin
Tài liệu Xanh là gì
Điều khoản sử dụng
Chính sách bảo mật
0
Trang chủ
Tài Chính - Ngân Hàng
Tài chính doanh nghiệp
Matematik simulation and monte carlo with applications in finance and mcmc phần 2
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Matematik simulation and monte carlo with applications in finance and mcmc phần 2
Trúc Linh
70
1
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
Máy phát điện congruential tuyến tính 21 Do đó, tùy thuộc vào điều kiện (2.7) và (2.8) m + 1 + c ≤ - Xi w + a mod Xi u + c ≤ m - 1 u Để thực hiện quá trình m mod trong phương trình (2.6) chỉ cần đặt Zi 1 = - Sau đó, Xi 1 = Zi 1 Zi 1 + m Zi ≥ 0 Zi | Linear congruential generators 21 Therefore subject to conditions 2.7 and 2.8 m 1 c X w a X mod u c m u - 1. To perform the mod m process in Equation 2.6 simply set Zi 1 X w a X mod u c. u Then X 1 Z 1 Zi 1 m Z 0 Z 0 . The Maple procedure below named schrage implements this for the full period generator with m 232 a 69069 and c 1. It is left as an exercise see Problem 2.3 to verify the correctness of the algorithm and in particular that conditions 2.7 and 2.8 are satisfied. It is easily recoded in any scientific language. In practice it would not be used in a Maple environment since the algorithm is of most benefit when the maximum allowable size of a positive integer is 232 . The original generator with these parameter values but without the Schrage innovation is a famous one part of the SUPER-DUPER random number suite Marsaglia 1972 Marsaglia et al. 1972 . Its statistical properties are quite good and have been investigated by Anderson 1990 and Marsaglia and Zaman 1993 . schrage proc local s r global seed s seed mod 62183 r seed-s 62183 seed 49669T 69069 s 1 if seed 0 then seed seed 2 32 end if evalf seed 2 32 end proc Many random number generators are proprietary ones that have been coded in a lower level language where the individual bits can be manipulated. In this case there is a definite advantage in using a modulus of m 2b. The evaluation of aXi 1 c mod 2b is particularly efficient since X is returned as the last b bits of aXi 1 c. For example in the generator 2.1 X7 9 X 13 3 mod 16 . In binary arithmetic X7 1001. X 1101. 11. mod 10000. . Now 1001. X 1101. 11. 0 1 10 1000. 0 000 1 1 0 1. 2.9 0000 00 1 1. 0 1 1 1 1000. 2.10 22 Uniform random numbers Note that the first row of 2.9 gives 1000. X 1101. by shifting the binary as opposed to the decimal point of 1101. 3 bits to the right. The second row gives 0001. X 1101. and the third row is 11. . The sum of the three rows is shown in 2.10 . Then X7 is the final 4 bits in this row that is 1000. or X7 8 in the .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Matematik simulation and monte carlo with applications in finance and mcmc phần 1
Matematik simulation and monte carlo with applications in finance and mcmc phần 2
Matematik simulation and monte carlo with applications in finance and mcmc phần 3
Matematik simulation and monte carlo with applications in finance and mcmc phần 4
Matematik simulation and monte carlo with applications in finance and mcmc phần 5
Matematik simulation and monte carlo with applications in finance and mcmc phần 6
Matematik simulation and monte carlo with applications in finance and mcmc phần 7
Matematik simulation and monte carlo with applications in finance and mcmc phần 8
Matematik simulation and monte carlo with applications in finance and mcmc phần 9
Matematik simulation and monte carlo with applications in finance and mcmc phần 10
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.