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二维随机游走的Matlab代码 - RandomWalker模拟

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简介:
二维随机游走的Matlab代码 - RandomWalker模拟 是一个基于Matlab编写的程序,用于实现和分析二维平面上粒子的随机行走行为。通过生成一系列随机步骤来探索其运动轨迹与统计特性,此代码适用于研究扩散过程、化学反应动力学等领域。 用于模拟二维随机游走的RandomWalkerMatlab代码。

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客服
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  • Matlab - RandomWalker
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    二维随机游走的Matlab代码 - RandomWalker模拟 是一个基于Matlab编写的程序,用于实现和分析二维平面上粒子的随机行走行为。通过生成一系列随机步骤来探索其运动轨迹与统计特性,此代码适用于研究扩散过程、化学反应动力学等领域。 用于模拟二维随机游走的RandomWalkerMatlab代码。
  • 器:Random Walk Simulator
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    《Random Walk Simulator》是一款用于模拟和研究二维空间中随机游走行为的工具。用户可以调整参数以观察不同条件下的游走模式,适用于教学与科研领域。 该程序用于模拟二维随机游走的行为。用户首先设定舞台的大小,并且如果点超出边界,则会在对边重新出现。例如,若一个点越过了顶部边缘,它就会出现在底部。 用户可以通过输入两个数字来设置舞台尺寸(这两个数字以空格分隔),然后按回车确认。接下来会要求选择模式:自动或编号模式。在自动模式下,程序每20毫秒更新一次,并且每次更新包含500次随机移动;为了使运动轨迹更加清晰,每200次更新之后点的颜色将会改变。 如果选择了编号模式,则需要用户输入所需的移动次数。该数字不应超过长整型的最大值,并建议为500的倍数同时大于60,000以便于分段显示不同的颜色变化。
  • Matlab型源
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    本段代码提供了在MATLAB环境中实现随机游走模型的方法。它包括初始化设置、步长和方向的随机选取以及轨迹的可视化等功能。适用于初学者学习及科研应用。 用于讨论的描述移动模型的Matlab源代码。
  • MATLAB-项目MRW0419_ - 算法
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    简介:该项目“随机游走MATLAB代码-MRW0419”提供了一个实现随机行走算法的平台,适用于科学研究和教育领域。通过使用MATLAB编程语言,用户能够模拟并分析不同条件下的随机行走行为,为复杂系统的研究提供了有力工具。 在本章中我们将讨论随机游走的概念及其用途。首先我们需要了解什么是随机游走:它是一个数学对象或过程,描述了空间中一个物体(如整数)的随机移动路径。“随机游走可以被理解为从某个起点开始的一个物体会如何进行不受控制的移动。”“在概率论领域里,随机游走在给定一定的距离和方向的概率下,能够确定一个点相对于其初始位置可能达到的位置。” 这些解释表明了基本概念:即物体在一个空间(一维、二维、三维或者更高维度)中的无规则运动。那么接下来的问题是——为什么我们需要研究随机游走呢?它在很多领域都有应用: 1. 在金融经济学中,随机游走模型被用来对股票价格以及其他经济变量进行建模。 2. 对于遗传学的研究来说,它可以描述一个群体的基因频率如何因漂变而变化。 3. 计算机科学里,利用随机游走的方法可以估算网络(比如互联网)的规模大小。 4. 在图像处理技术中,它有助于识别和分割不同区域。 通过上述例子我们可以看出,在许多不同的学科领域内,随机游走都扮演着重要的角色。
  • 简单与动画化 - MATLAB开发
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    本项目利用MATLAB实现三维空间中简单随机游走过程的模拟,并将其可视化为动态动画,便于观察和研究其行为特征及统计规律。 随机游走是研究随机系统的基本概念。在这段代码中,在三维空间中模拟了一个简单的随机游走。参考维基百科上的相关介绍:http://en.wikipedia.org/wiki/Random_walk(此处提到的链接无需在重写时保留)。 简化后如下: 随机游走在分析随机系统中有重要作用,本例中的代码实现了三维空间内简单随机游走的模拟。
  • 及其图形展示-MATLAB开发
    优质
    本项目通过MATLAB实现二维随机游走算法,并以图形方式展示其路径和分布特征,适用于学习随机过程及可视化技术。 这是MATLAB中的二维随机游走过程程序。
  • MATLAB 中进行:用于点阵和图形-_MATLAB 开发
    优质
    本项目提供了一个使用MATLAB进行随机游走模拟的工具包,适用于点阵及图形中的随机路径生成与分析。 这些文件展示了如何使用 MATLAB 来模拟 N 维晶格和图形上的随机游走。zip 文件包含以下内容: - RandDir:在格子上生成随机基向量的函数。 - RandGraphMove:给定一个图的连接矩阵,为当前占用的节点生成一个随机相邻节点的函数。 - RandomWalks:脚本段落件,用于演示使用计量经济学工具箱中的 SDE 引擎如何利用这些文件的功能。 - RandomWalks_NoEconometrics:不依赖于计量经济学工具箱版本的上述功能实现。 - DemoData.mat:图形示例的数据文件 - Demo_Image.gif:图形示例的图像文件 RandDir 和 RandGraphMove 文件分别为维度和图上的随机游走生成随机运动。RandomWalks 和 RandomWalks_NoEconometrics 文件运行了一系列示例,首先在 1、2 和 3 维中进行随机游走,然后在一个伦敦地铁网络上执行随机游走。
  • MATLAB-SV:基础波动率
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    本代码实现基于MATLAB的基础随机波动率(SV)模型模拟,采用随机游走方法探究金融时间序列中的波动率变化特性。 随机游走的Matlab代码以及SV文件包含用于估计波动率模型的Matlab和Python代码。GARCH与GJR-GARCH模型仅在Python中可用。基本的随机波动率模型适用于两种语言。需要注意的是,两者之间存在差异:对于Python版本,该代码旨在估计状态变量遵循纯随机游走过程的模型;而对于Matlab,则JPR及KSC算法都针对那些跟随平稳AR(1)过程的状态变量进行设计。 在我看来,固定过程主要用于金融应用领域,而随机游走则更常用于宏观经济学研究。由于我是Python的新手,因此发现该语言中的代码运行速度相对较慢。如果您有任何有用的建议,请随时通过电子邮件与我联系。
  • 裂隙MATLAB与分析
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    本研究利用MATLAB软件对随机分布的二维裂隙网络进行了建模和仿真,旨在深入探讨裂隙介质中流体流动及传输特性。通过参数化设计,实现了复杂地质条件下裂隙系统的有效模拟,并对其水力传导性进行了定量分析,为地下水管理和油气开采提供理论依据和技术支持。 二维随机裂隙生成可以在MATLAB中实现,用于随机生成二维裂隙。
  • Matlab(Random Walk)
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    简介:本教程介绍在MATLAB环境下实现随机游走的基本方法和技巧,涵盖基础理论、代码示例及可视化技术。 论文“Random Walks for Image Segmentation”的Matlab代码可以直接运行。该论文提供的原始代码需要额外下载几个函数才能使用,但本段落件已经包含了这些所需的函数。