如果你也在 怎样代写蒙特卡罗模拟Monte Carlo Method Math577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|Kullback–Leibler Cross-Entropy
Let $g$ and $h$ be two densities on $\mathscr{X}$. The Kullback-Leibler cross-entropy between $g$ and $h$ (compare with (1.47)) is defined (in the continuous case) as
$$
\begin{aligned}
\mathcal{D}(g, h) &=\mathbb{E}_g\left[\ln \frac{g(\mathbf{X})}{h(\mathbf{X})}\right] \
&=\int g(\mathbf{x}) \ln g(\mathbf{x}) \mathrm{d} \mathbf{x}-\int g(\mathbf{x}) \ln h(\mathbf{x}) \mathrm{d} \mathbf{x} .
\end{aligned}
$$
$\mathcal{D}(g, h)$ is also called the Kullback-Leibler divergence, the cross-entropy, and the relative entropy. If not stated otherwise, we will call $\mathcal{D}(g, h)$ the cross-entropy (CE) between $g$ and $h$. Notice that $\mathcal{D}(g, h)$ is not a distance between $g$ and $h$ in the formal sense, since in general $\mathcal{D}(g, h) \neq \mathcal{D}(h, g)$. Nonetheless, it is often useful to think of $\mathcal{D}(g, h)$ as a distance because
$$
\mathcal{D}(g, h) \geqslant 0
$$
and $\mathcal{D}(g, h)=0$ if and only if $g(x)=h(x)$. This follows from Jensen’s inequality (if $\phi$ is a convex function, such as $-\ln$, then $\mathbb{E}[\phi(X)] \geqslant \phi(\mathbb{E}[X])$ ). Namely
$$
\mathcal{D}(g, h)=\mathbb{E}_g\left[-\ln \frac{h(\mathbf{X})}{g(\mathbf{X})}\right] \geqslant-\ln \left{\mathbb{E}_g\left[\frac{h(\mathbf{X})}{g(\mathbf{X})}\right]\right}=-\ln 1=0
$$
数学代写|蒙特卡罗模拟代考Monte Carlo Method代考|Maximum Likelihood Estimator and Score Function
We introduce here the notion of the score function $(\mathrm{SF})$ via the classical maximum likelihood estimator. Consider a random vector $\mathbf{X}=\left(X_1, \ldots, X_n\right)$ that is is distributed according to a fixed pdf $f(\cdot ; \boldsymbol{\theta})$ with unknown parameter (vector) $\boldsymbol{\theta} \in \Theta$. Say that we want to estimate $\boldsymbol{\theta}$ on the basis of a given outcome $\mathbf{x}$ (the data) of $\mathbf{X}$. For a given $\mathbf{x}$, the function $\mathcal{L}(\boldsymbol{\theta} ; \mathbf{x})=f(\mathbf{x} ; \boldsymbol{\theta})$ is called the likelihood function. Note that $\mathcal{L}$ is a function of $\boldsymbol{\theta}$ for a fixed parameter $\mathbf{x}$, whereas for the pdf $f$ it is the other way around. The maximum likelihood estimate $\widehat{\boldsymbol{\theta}}=\widehat{\boldsymbol{\theta}}(\mathbf{x})$ of $\boldsymbol{\theta}$ is defined as
$$
\widehat{\boldsymbol{\theta}}=\underset{\boldsymbol{\theta} \in \Theta}{\operatorname{argmax}} \mathcal{L}(\boldsymbol{\theta} ; \mathbf{x}) .
$$
Because the function $\ln$ is monotone increasing, we also have
$$
\widehat{\boldsymbol{\theta}}=\underset{\boldsymbol{\theta} \in \Theta}{\operatorname{argmax}} \ln \mathcal{L}(\boldsymbol{\theta} ; \mathbf{x}) .
$$
The random variable $\widehat{\boldsymbol{\theta}}(\mathbf{X})$ with $\mathbf{X} \sim f(\cdot ; \boldsymbol{\theta})$ is the corresponding maximum likelihood estimator, which is again written as $\widehat{\boldsymbol{\theta}}$. Note that often the data $X_1, \ldots, X_n$ form a random sample from some pdf $f_1(\cdot ; \boldsymbol{\theta})$, in which case $f(\mathbf{x} ; \boldsymbol{\theta})=\prod_{i=1}^N f_1\left(x_i ; \boldsymbol{\theta}\right)$ and
$$
\widehat{\boldsymbol{\theta}}=\underset{\boldsymbol{\theta} \in \Theta}{\operatorname{argmax}} \sum_{i=1}^N \ln f_1\left(X_i ; \boldsymbol{\theta}\right)
$$
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|KULLBACK-LEIBLER CROSS-ENTROPY
让 $g$ 和 $h$ 是两个密度 $\mathscr{X}$. 之间的 Kullback-Leibler 交叉熵 $g$ 和 h comparewith (1.47) 被定义为inthecontinuouscase作为
$$
\mathcal{D}(g, h)=\mathbb{E}g\left[\ln \frac{g(\mathbf{X})}{h(\mathbf{X})}\right] \quad=\int g(\mathbf{x}) \ln g(\mathbf{x}) \mathrm{d} \mathbf{x}-\int g(\mathbf{x}) \ln h(\mathbf{x}) \mathrm{d} \mathbf{x} . $$ $\mathcal{D}(g, h)$ 也称为 Kullback-Leibler 散度、交叉樀和相对熵。如无特别说明，我们将致电 $\mathcal{D}(g, h)$ 交叉熵 $C E$ 之间 $g$ 和 $h$. 请注意 $\mathcal{D}(g, h)$ 之间不是距离 $g$ 和 $h$ 在形式意义上， 因为一般来说 $\mathcal{D}(g, h) \neq \mathcal{D}(h, g)$. 㞔管如此，考虑一下通常是有用的 $\mathcal{D}(g, h)$ 作为一个距离，因为 $$ \mathcal{D}(g, h) \geqslant 0 $$
数学代写|蒙特卡罗模拟代考MONTE CARLO METHOD代 考|MAXIMUM LIKELIHOOD ESTIMATOR AND SCORE FUNCTION
我们在这里引入分数函数的概念 $(\mathrm{SF})$ 通过经典的最大似然估计。考虑一个随机向量 $\mathbf{X}=\left(X_1, \ldots, X_n\right)$ 即按照固定的 $\mathrm{pdf}$ 分布 $f(\cdot ; \theta)$ 参数末知 vector $\boldsymbol{\theta} \in \Theta$. 说我们 要估计 $\theta$ 基于给定的结果 $\mathbf{x}$ thedata 的 $\mathbf{X}$. 对于给定的 $\mathbf{x}$ ，功能 $\mathcal{L}(\boldsymbol{\theta} ; \mathbf{x})=f(\mathbf{x} ; \boldsymbol{\theta})$ 称为似然函数。注意 $\mathcal{L}$ 是 个函数 $\theta$ 对于固定参数 $\mathbf{x}$, 而对于 pdf $f$ 恰恰相反。最大似 然估计 $\widehat{\theta}=\widehat{\theta}(\mathbf{x})$ 的 $\theta$ 定义为 因为函数 $\ln$ 是单调递增的，我们也有 $$ \widehat{\boldsymbol{\theta}}=\underset{\boldsymbol{\theta} \in \Theta}{\operatorname{argmax}} \mathcal{L}(\boldsymbol{\theta} ; \mathbf{x}) $$ 随机变量 $\hat{\theta}(\mathbf{X})$ 和 $\mathbf{X} \sim f(; \theta)$ 是相应的最大似然估计，再次写为 $\hat{\theta}$. 请注意，通常数据 $X_1, \ldots, X_n$ 从一些 $\mathrm{pdf}$ 中形成随机样本 $f_1(\cdot ; \theta)$ ，在这种情况下 $f(\mathbf{x} ; \boldsymbol{\theta})=\prod{i=1}^N f_1\left(x_i ; \theta\right)$ 和
$$
\widehat{\boldsymbol{\theta}}=\underset{\boldsymbol{\theta} \in \Theta}{\operatorname{argmax}} \ln \mathcal{L}(\boldsymbol{\theta} ; \mathbf{x}) .
$$
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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。
