如果你也在 怎样代写蒙特卡罗模拟Monte Carlo Method MATH483这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。蒙特卡罗模拟Monte Carlo Method或称蒙特卡洛实验，是一类广泛的计算算法，依靠重复随机抽样来获得数值结果。其基本概念是利用随机性来解决原则上可能是确定性的问题。它们经常用于物理和数学问题，在难以或不可能使用其他方法的情况下最为有用。蒙特卡洛方法主要用于三类问题：优化，数值积分，以及从概率分布中生成抽样。
蒙特卡罗模拟Monte Carlo Method原则上，蒙特卡洛方法可以用来解决任何具有概率解释的问题。根据大数法则，一些随机变量的预期值所描述的积分可以通过取该变量的独立样本的经验平均值（又称 “样本平均值”）来近似。当变量的概率分布被参数化时，数学家经常使用马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）采样器。中心思想是设计一个具有规定的静止概率分布的明智的马尔科夫链模型。也就是说，在极限情况下，由MCMC方法产生的样本将是所需（目标）分布的样本。根据遍历定理，静止分布由MCMC采样器的随机状态的经验度量近似。
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数学代写|蒙特卡罗模拟代考Monte Carlo Method代考|RANDOM EXPERIMENTS
The basic notion in probability theory is that of a random experiment: an experiment whose outcome cannot be determined in advance. The most fundamental example is the experiment where a fair coin is tossed a number of times. For simplicity suppose that the coin is tossed three times. The sample space, denoted $\Omega$, is the set of all possible outcomes of the experiment. In this case $\Omega$ has eight possible outcomes:
$$
\Omega={H H H, H H T, H T H, H T T, T H H, T H T, T T H, T T T},
$$
where, for example, HTH means that the first toss is heads, the second tails, and the third heads.
Subsets of the sample space are called events. For example, the event $A$ that the third toss is heads is
$$
A={H H H, H T H, T H H, T T H} .
$$
We say that event A occurs if the outcome of the experiment is one of the elements in $A$. Since events are sets, we can apply the usual set operations to them. For example, the event $A \cup B$, called the union of $A$ and $B$, is the event that $A$ or $B$ or both occur, and the event $A \cap B$, called the intersection of $A$ and $B$, is the event that $A$ and $B$ both occur. Similar notation holds for unions and intersections of more than two events. The event $A^c$, called the complement of $A$, is the event that $A$ does not occur. Two events $A$ and $B$ that have no outcomes in common, that is, their intersection is empty, are called disjoint events. The main step is to specify the probability of each event.
数学代写|蒙特卡罗模拟代考Monte Carlo Method代考|CONDITIONAL PROBABILITY AND INDEPENDENCE
How do probabilities change when we know that some event $B \subset \Omega$ has occurred? Given that the outcome lies in $B$, the event $A$ will occur if and only if $A \cap B$ occurs, and the relative chance of $A$ occurring is therefore $\mathbb{P}(A \cap B) / \mathbb{P}(B)$. This leads to the definition of the conditional probability of $A$ given $B$ :
$$
\mathbb{P}(A \mid B)=\frac{\mathbb{P}(A \cap B)}{\mathbb{P}(B)} .
$$
For example, suppose that we toss a fair coin three times. Let $B$ be the event that the total number of heads is two. The conditional probability of the event $A$ that the first toss is heads, given that $B$ occurs, is $(2 / 8) /(3 / 8)=2 / 3$.
Rewriting (1.3) and interchanging the role of $A$ and $B$ gives the relation $\mathbb{P}(A \cap$ $B)=\mathbb{P}(A) \mathbb{P}(B \mid A)$. This can be generalized easily to the product rule of probability, which states that for any sequence of events $A_1, A_2, \ldots, A_n$,
$$
\mathbb{P}\left(A_1 \cdots A_n\right)=\mathbb{P}\left(A_1\right) \mathbb{P}\left(A_2 \mid A_1\right) \mathbb{P}\left(A_3 \mid A_1 A_2\right) \cdots \mathbb{P}\left(A_n \mid A_1 \cdots A_{n-1}\right),
$$
using the abbreviation $A_1 A_2 \cdots A_k \equiv A_1 \cap A_2 \cap \cdots \cap A_k$.
Suppose that $B_1, B_2, \ldots, B_n$ is a partition of $\Omega$. That is, $B_1, B_2, \ldots, B_n$ are disjoint and their union is $\Omega$. Then, by the sum rule, $\mathbb{P}(A)=\sum_{i=1}^n \mathbb{P}\left(A \cap B_i\right)$ and hence, by the definition of conditional probability, we have the law of total probability:
$$
\mathbb{P}(A)=\sum_{i=1}^n \mathbb{P}\left(A \mid B_i\right) \mathbb{P}\left(B_i\right)
$$
蒙特卡罗模拟代考
数学代写|蒙特卡罗模拟代考Monte Carlo Method代考|RANDOM EXPERIMENTS
概率论的其本概念是随机实验: 其结果无法预先确定的实验。最基本的例子是多次抛硬币的实验。为简单起见，假设硬币被抛了三 次。样本空间，记为 $\Omega$, 是实验所有可能结果的焦合。在这种情况下 $\Omega$ 有八种可能的结果:
$\Omega=H H H, H H T, H T H, H T T, T H H, T H T, T T H, T T T$
其中，例如，HTH 表示第一次抛㚘是正面，第二次是反面，第三次是正面。
样本空间的子集称为事件。例如，事件 $A$ 第三次掷出正面是
$$
A=H H H, H T H, T H H, T T H .
$$
如果实验的结果是事件中的元殏之一，我们就说事件 $\mathrm{A}$ 发生了 $\mathrm{A}$. 由于事件是集合，我们可以对它们应用通常的集合操作。例如， 事件 $A \cup B$ ，称为联合 $A$ 和 $B$ ，是事件 $A$ 或者 $B$ 或两者都发生，并且事件 $A \cap B$ ，称为交集 $A$ 和 $B$ ，是事件 $A$ 和 $B$ 两者都发生。类似的 符号适用于两个以上事件的并集和交集。事件 $A^c$, 称为补码 $A$, 是事件 $A$ 不会发生。两个事件 $A$ 和 $B$ 没有共同结果的事件，即它们 的交集为空，称为不相交事件。主要步骤是指定每个事件的概率。
数学代写|蒙特卡罗模拟代考Monte Carlo Method代考|CONDITIONAL PROBABILITY AND INDEPENDENCE
当我们知道某个事件发生时，概率吅何变化 $B \subset \Omega$ 已经发生了? 鉴于结果在于 $B$ ，事件 $A$ 将发生当且仅当 $A \cap B$ 发生，并且相对 机会 $A$ 因此发生的是 $\mathbb{P}(A \cap B) / \mathbb{P}(B)$. 这导致了条件概率的定义 $A$ 给予 $B:$
$$
\mathbb{P}(A \mid B)=\frac{\mathbb{P}(A \cap B)}{\mathbb{P}(B)} .
$$
例如，假设涐们将一个公平的硬币掷三次。让 $B$ 是正面总数为两个的事件。事件的条件概率 $A$ 㧛于 $B$ 发生，是 $(2 / 8) /(3 / 8)=2 / 3$.
重写 (1.3) 并互换角色 $A$ 和 $B$ 给出关系 $\mathbb{P}(A \cap B)=\mathbb{P}(A) \mathbb{P}(B \mid A)$. 这可以很容易地推广到概率的乘积规则，它指出对于任何事 件序列 $A_1, A_2, \ldots, A_n$
$$
\mathbb{P}\left(A_1 \cdots A_n\right)=\mathbb{P}\left(A_1\right) \mathbb{P}\left(A_2 \mid A_1\right) \mathbb{P}\left(A_3 \mid A_1 A_2\right) \cdots \mathbb{P}\left(A_n \mid A_1 \cdots A_{n-1}\right),
$$
使用缩与 $A_1 A_2 \cdots A_k \equiv A_1 \cap A_2 \cap \cdots \cap A_k$.
假设 $B_1, B_2, \ldots, B_n$ 是一个分区 $\Omega$. 那是， $B_1, B_2, \ldots, B_n$ 是不相交的，他们的联合是 $\Omega$. 那么，根据求和规则， $\mathbb{P}(A)=\sum_{i=1}^n \mathbb{P}\left(A \cap B_i\right)$ 因此，根据条件概率的定义，我们有总概率定律:
$$
\mathbb{P}(A)=\sum_{i=1}^n \mathbb{P}\left(A \mid B_i\right) \mathbb{P}\left(B_i\right)
$$
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。