aidiary

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import uniform
import scipy.integrate

# 例3.3

a, b = 0, 1
f = lambda x: (np.cos(50 * x) + np.sin(20 * x)) ** 2

aidiary

# 練習問題3.1 コーシー・ベイズ推定量をモンテカルロ積分で計算する
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import cauchy, norm
import scipy.integrate

x = 4

# 分子の被積分関数
func1 = lambda t: t * norm(loc=x).pdf(t) * cauchy.pdf(t)

aidiary

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import uniform
import scipy.integrate

# モンテカルロ積分の収束テスト
# 例3.3の場合

N = 10000

aidiary

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import cauchy, norm
import scipy.integrate

# モンテカルロ積分の収束テスト
# 練習問題3.1

N = 1000
x = 4

aidiary

import java.awt.Color;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.Image;
import javax.swing.ImageIcon;

/*
 * Created on 2007/05/05
 * 
 * ボールクラス
 */

aidiary

import java.awt.Color;
import java.awt.Dimension;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.event.MouseEvent;
import java.awt.event.MouseMotionListener;

import javax.swing.JPanel;

/*
 * Created on 2007/05/05

aidiary

import java.awt.Color;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.Point;

/*
 * Created on 2005/06/16
 *
 */

/**

aidiary

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.integrate
from scipy.stats import norm

# 単純な重点サンプリングの例

a = 5.0

# 被積分関数

aidiary

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.integrate
from scipy.stats import norm

# 単純な重点サンプリングの例

a = 5.0

# 被積分関数

aidiary

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.integrate
from scipy.stats import norm

# さまざまな平均・標準偏差を持つ正規分布を重点関数gとみなして
# 収束速度がどのように変わるか調査

a = 5.0