15分钟入门蒙特卡洛 Monte Carlo
机器学习算法与Python实战
共 2351字,需浏览 5分钟
·
2020-09-29 13:32
↑↑↑点击上方蓝字,回复资料,10个G的惊喜
三、重要性抽样(Importance sampling)
四、Metropolis Monte Carlo算法 (Markov Chain Monte Carlo, MCMC)
从起始构型 ,计算能量 ; 随机移动一些构型坐标得到一个trial构型 ,并计算该构型的能量 ; 决定是否接受这个移动:
(1)如果 ,那么100%接受这个移动,正式的下一步构型就是 了;
(2)如果 ,那么产生一个0到1之间的随机数R, 并跟转移概率 比较,如果 那就接受这个移动 ,否则就拒绝这个移动 ;回到第二步,直到累积N个构型。
↓↓↓我的朋友圈更精彩↓↓↓
推荐阅读
(点击标题可跳转阅读)
老铁,三连支持一下,好吗?↓↓↓
评论
mmcMesh-based Monte Carlo (MMC)
Mesh-basedMonteCarlo(MMC)-SSE4andOpenCLAuthor:QianqianFang(q.fangatneu.edu)License:GNUGeneralPublicL
mmcMesh-based Monte Carlo (MMC)
0
mmcMesh-based Monte Carlo (MMC)
Mesh-based Monte Carlo (MMC) - SSE4 and OpenCLAuth
mmcMesh-based Monte Carlo (MMC)
0