递归地执行多个自我回避遍历
我有一个3D简单立方晶格，在我的代码中我称之为Grid，具有大小为20x20x20(数字是任意的)的周期性边界条件。我想做的是种植聚合度为N的多个聚合链(具有N个节点的图)，它们不会重叠，是自我避免的。 目前，我可以递归地种植一个聚合物。这是我的代码 const std::vector ex{1,0,0}, nex{-1,0,0}, ey{0,1,0}, ney{0,-1,
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如何在 R 中重复 1000 次这种随机游走模拟?
我正在模拟一个一维对称随机游走过程: y[t] = y[t-1] + epsilon[t] 其中白噪声由 epsilon[t] ~ N(0,1) 在时间段 t 中表示.在这个过程中没有漂移. 另外，RW 是对称的，因为 Pr(y[i] = +1) = Pr(y[i] = -1) = 0.5. 这是我在 R 中的代码: set.seed(1)t=1000epsilon=sample
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如何在 R 中重复此随机游走模拟 1000 次?
我正在模拟一维对称随机游走过程: y[t] = y[t-1] + epsilon[t] 其中白噪声由 epsilon[t] ~ N(0,1) 在时间段 t 表示.在这个过程中没有漂移. 另外，RW是对称的，因为Pr(y[i] = +1) = Pr(y[i] = -1) = 0.5. 这是我在 R 中的代码: set.seed(1)t=1000epsilon=sample(c(-1
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从 Matlab 到 Python 的一维随机游走
我有一个Matlab代码，可以生成一维随机游动. %%向上或向下移动的可能性概率= [0.05，0.95];开始= 2;%%以2开头positions(1)=开始；对于i = 2:1000rr = rand(1);down = rr 1；up = rr> prob(2)&位置(i-1)＜4；位置(i)=位置(i-1)-向下+向上；图(1)，clf情节(位置)
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OpenCL Intel Iris集成图形退出并中止陷阱6:超时问题
我正在尝试编写一个使用OpenCL执行蒙特卡洛模拟的程序.我遇到了一个涉及指数的问题.当变量 steps 的值变大，大约为20000时，指数的计算将意外失败，并且程序将退出并显示"Abort Trap:6".鉴于步骤不应该影响内存分配，这似乎是一个奇怪的错误.我尝试将 normal ， alpha 和 beta 设置为0，但这并不能解决问题，但是注释掉了指数并将其替换为常数1似乎可以解决此问题.我
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动画Matplotlib IMShow
首先让我澄清一下，我不是要像 ，但我想看看这个过程. 我可以显示出该图，并且如果我在每个步骤中打印阵列，都可以看到该步道正在运行.但是这个角色本身并没有动起来.我的代码: 将matplotlib导入为mpl从matplotlib导入pyplot作为plt从matplotlib导入动画作为动画将numpy导入为np导入系统随机导入长度= int(sys.argv [1])无花果= plt.f
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MATLAB:绘制随机游走
所以我需要创建一个函数，该函数为连续进行随机跳跃的个人绘制位置与时间的关系图.每次跳跃都是以概率R右移一个单位，否则是左移一个单位.参数必须为R =可能向右跳一个单位； a =初始位置；和numjumps =个人跳的次数.我还需要使用binornd()函数. 到目前为止，我编写的代码是: function plot_sim(a,numjumps,R) loc = a; time = 0
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随机行走获得不良结果
我想实现随机游走并计算稳态. 假设我的图形如下图所示: 上面的图在文件中定义如下: 1 2 0.9 1 3 0.1 2 1 0.8 2 2 0.1 2 4 0.1 etc 要阅读并构建此图，我使用以下方法: def _build_og(self, original_ppi): """ Build the original graph,
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如何将竞技场限制设置为随机行走?
我正在建立一个偏倚的相关随机游动，并且我设法建立了RW，并将其偏向于西风运动. 问题:我需要将步行限制在一侧(或全部)上. 当前代码为: walk
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在python中可视化二维随机游走
我正在尝试在2d中随机行走，并绘制2d行走. 我已经可以散步了，但情节并不是我想要的. 可以在python中看到走路吗?或者只是在每个点上添加标签，以便您知道哪个点排在第一位，第二个点排在第二位，等等. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import random def randomWalkb(length): s
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Python代码:几何布朗运动-怎么了?
我对Python还是很陌生，但是对于大学的一篇论文，我需要应用一些模型，最好使用Python.我花了几天的时间来编写代码，但是我实在无济于事，这是怎么回事，它没有创建一个看起来像带有漂移的标准布朗运动的随机过程.我的参数，例如mu和sigma(预期的收益或漂移和波动率)，除了噪声过程的斜率外，什么都不会改变.那是我的问题，看起来都像噪音.希望我的问题足够具体，这是我的诀窍: import m
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python-捕获分子的晶格结构-无法正常工作
我有这个问题: 创建一个程序，该程序构造一维(1)维的晶格， 100000个网站.在这个格子中随机放置一些陷阱 分子，其浓度为c.随机放入1个粒子 放置在晶格上并让其执行随机游走.在这个步行 您不会设置时间限制，即您不会声明 具体的步骤数.当粒子掉落时，行走将停止 在陷阱上..................注意边界 情况.当粒子到达晶格的边界时 不应逃避它，而要保留在格子中， 通过返回原来
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模拟随机游走
Xn可以取-1或1的值，概率为0.5. Sn = Sn-1 + Xn我该如何计算 Sn = X1 + X2 +:::+ Xn在时间n处观察到的部分和.我正在尝试在这里模拟随机行走. 我做了以下事情，但我不确定它是正确的: rw
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大熊猫
我正在尝试在熊猫中快速创建一个模拟的随机游走系列. import pandas as pd import numpy as np dates = pd.date_range('2012-01-01', '2013-02-22') y2 = np.random.randn(len(dates))/365 Y2 = pd.Series(y2, index=dates) start_price =
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使用Tensorflow Probability的RandomWalkMetropolis函数执行RandomWalk步骤
我是Tensorflow Probability的新手，并且想进行RandomWalk Montecarlo仿真.假设我有张量r代表状态.我希望tfp.mcmc.RandomWalkMetropolis函数返回新状态r'的提议. tfp.mcmc.RandomWalkMetropolis(r) >>>
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用Gremlin对二分图进行随机游走
我想根据给定的用户偏好（用户喜欢的项目）根据在有向二分图上随机行走来对项目进行排名。该图形具有以下基本结构： $ b $ [User1] ---'likes'---> [ItemA] [ItemB] 以下是我提出的查询： def runRankQuery（def userVertex）{ def m =
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随机旅行世代问题
我试图从图中产生一个随机游。我正在使用adjacency-list方法。 顶点存在问题。当我添加一个顶点到一个特定的列表时，顶点会被添加到图中的所有列表中。我不懂为什么！以下是代码： public static void main（String [] args）{ defaultData（6）; public static void defaultData（int n）
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随机在图上访问节点的概率
我有一个有限的无向图，其中一个节点标记为“开始”，另一个标记为“目标”。 代理最初放置在开始节点并随机导航图形，即在每一步随机选择一个邻居节点并移动到该节点。 当它到达目标节点时，它会停止。 我正在寻找一种算法，对于每个节点，都提供有关代理访问概率的指示它，从开始到目标旅行。 谢谢。 解决方案 与图形通常情况一样，只需要知道适当的方法描述这个问题。 编写图形的一种方法
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计算R中函数生成的数据的相关性
我已经在 R 中创建了以下功能： timeseriesmodel
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计算二维随机游走在Python的均方位移
我在模拟的二维随机游走，用方向0℃; θ＆LT; 2π和T = 1000步。我已经有一个code这模拟的是单走，重复它的12倍，并节省每碰到顺序命名的文本文件： A = np.zeros（（1000,2），DTYPE = np.float） 打印打印＃阵列0作为条目＃单随机游走 高清randwalk（X，Y）：＃定义randwalk功能 THETA = 2 * math.pi * rd
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