lwMCMC轻量级马尔可夫链蒙特卡洛 由NumPy和Metropolis Hastings支持的轻型MCMC进行参数空间采样。 包装布局 许可证，适用于此软件包 README.md-您现在正在阅读的README文件 -先决条件安装该软件包，通过使用PIP 安装程序脚本 /-包含有关软件包安装和使用的文档 /-贝叶斯建模的用例 /-库代码本身 /-单元测试 案例1：利用贝叶斯推断进行实验地球物理建模 后验分布 等高线 MCMC先验坡度 通过幂律蠕变为自然中的冰致密实的幂律流模型恢复了参数约束（请参阅冰蠕变文献）。 网格条目显示了我们参数的一维后验分布，以及具有一个和两个sigma建模误差轮廓的成对投影。 在先验斜率参数为1.8±0.225的情况下，贝叶斯推断的斜率为1.70±0.17。 示例2：使用贝叶斯推断进行粒子衰减建模 后验分布 等高线 MCMC适合搭配 事先的 为粒子

MAST-SEY是开源的蒙特卡洛代码，能够使用完全从第一原理（密度泛函理论）计算中生成的输入数据来预测二次电子发射。 它利用复数介电函数和Penn理论进行非弹性散射过程，并采用相对论的Schrödinger理论通过部分波扩展方法来控制弹性散射。 它不仅允许使用与动量无关的（q = 0）介电函数，而且可以包括显式计算的动量依赖性，并且可以在二次电子生成中利用状态的第一原理密度。 有关更多详细信息，请参阅该代码随附的论文：Maciej P. Polak和Dane Morgan， MAST-SEY：用于二次电子产率的材料仿真工具包。 基于复介电函数的二次电子发射的蒙特卡洛方法，比较。 垫。 科学XXX，xx，（2021）（ ），在使用代码时都应引用它。 安装 下载源代码并进行编译。 使用英特尔编译器可获得最佳性能： icc -std=c++11 -g -O3 -o mast_sey mast

本文表明，在某些高维积分问题中，无论如何仔细选择原始多项式和初始化数，使用Sobol序列的准蒙特卡洛永远不会比普通蒙特卡洛更有效。

使用 Monte Carlo 进行 Heston 模拟

Sequential Monte Carlo in C++ 包括一片文章介绍SMC,然后是C++代码实现。

之字形回旋镖 概述 马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法用于从概率分布中进行采样，例如贝叶斯模型中的后验分布。 在ZigZagBoomerang.jl中实现的分段确定性蒙特卡洛（PDMC）方法具有相同的目标，不同的是，此处的分布是通过粒子的连续运动而不是一次移动一个点来进行探索的。 在此，粒子在随机时间改变方向，并在确定性轨迹上移动（例如，沿着恒定速度的直线，请参见图片） 校准随机方向的变化，以使粒子的轨迹采样正确的分布； 从轨迹可以估算出感兴趣的量，例如后均值和标准差。 是否改变方向的决定仅需要评估偏导数，该偏导数依赖于很少的坐标-坐标在马尔可夫毯子中的邻域。 这样就可以使用Julia的多线程并行性（或其他形式的并行计算）来利用多个处理器内核。 约里斯·比尔肯（Joris Bierken）的“以及我们关于话语是ZigZagBoomerang.jl所涵盖方法的理论和应用的良好起点。

比较统计 使用R进行统计编程

蒙特卡洛经济 使用蒙特卡洛模拟封闭经济的财富分配

使用此代码模拟基本的微观结构演变。 这是一个相当古老的代码。 将很快在 2D 和 3D 中发布更新的代码。 此版本使用环绕边界条件，与新代码相比，计算速度稍慢。 但是，我正在对较新的版本进行一些更改。 所以，当心新版本.. :)

该 Ising 模型用于通过应用 Metropolis 算法-蒙特卡洛方法模拟磁系统（正、负或随机自旋）。 运行主文件，输入晶格大小（最好是 100），然后选择一个输入自旋作为初始配置。 设置了两个不同的温度（T=2.0 和 T=2.5）。 例如，在 T=2（低温）下使用选定的正自旋进行初始化，大多数自旋是黑色的，这是因为翻转自旋的机会很小，并且材料具有铁磁性。 对于 T=2.5 的情况，由于温度较高，它会产生自旋翻转的趋势。 因此，材料失去磁化。 自旋似乎没有对齐，由此产生的配置似乎是随机无序的。 那是因为顺磁行为。 模拟的下一部分是可观测值计算：平均磁化、平均能量、平均磁化率和比热。 为了计算平均能量和磁化强度，我们必须找到能量和磁化值变化很小的时间依赖性（能量和磁化强度随时间增加变化很小的时间）因此，我们选择精度 p 并检查间隔（应满足精度的时间步数）。 这些间隔应取决于初始配