随机游走类似布朗运动，就是随机的向各个方向走吧。产生的图像实在漂亮，所以还是贴出分享。clear all; close all; clc; n=100000; x= 0; y= 0; pixel=zeros(n,2); neighbour=[-1 -1;-1 0;-1 1;0 -1;0 1;1 -1;1 0;1 1]; for i=1:n r
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2013-12-19 11:10:00
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题目描述 给定一张有 nn个点 mm条边的图，生成 1∼n1\sim n的全排列，假设一个排列是 pp， SS是当前最大独立集；如果 S∪pi是独立集就令 S=S∪piS=S\cup {p_i} ；求这 n!n!个独立集有多少个为最大独立集，答案对 998244353取模。 输入输出格式 输入格式：
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2018-03-20 07:48:00
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随机游走（Random Walk，缩写为 RW），是一种数学统计模型，它是一连串的轨迹所组成，其中每一次都是随机的。它能用来表示不规则的变动形式，如同一个人酒后乱步，所形成的随机过程记录。 随机游走是基于物理中"布朗运动"相关的微观粒子的运动形成的一个模型 随机游走算法是一个全局最优化方法
原创
2023-09-08 10:12:21
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数学建模python matlab 编程
原创
2021-08-30 11:37:02
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数学建模python matlab 编程
原创
2021-08-30 11:35:43
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一、随机游走简介 随机游走（Random Walk）又称随机游动或随机漫步。在我们生活中处处都存在着与Random Walk有关的自然现象，例如气体分子的运动，滴入水中的墨水，气味的扩散等（如图1.4）。Random Walk是扩散过程的基础，因此它被广泛地用于对物理和化学等扩散现象的模拟上。 此外
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2016-03-10 19:23:00
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这两天做了几道图上随机游走的题，虽然这部分题大多是一个固定的套路，但是还是值得记录一下。值得一提的是，发生随机游走的局面往往是在一个平等的关系下，即可以反复横跳，这一点在第三题有所体现，也可能是随机游走的本质。第一题:$bzoj\;3143$题意:一个无向图，从$1$号节点随机游走，走到$n$号节点 ...
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2021-06-13 01:20:00
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赌徒破产定理：为什么赌博最终会归零 引言 在概率论中，"赌徒破
听说这东西有必要学习一下？本文内容全部参考《浅谈图模型上的随机游走问题》by 王修涵。updated on 12.25 终于把一般图做法给学习了。定义给定一张有向简单图 \(G = (V,E)(V = \{v_1,v_2,\cdots,v_{|V|}\} )\)和起点 \(v_s\in V\) ，终点 \(v_t \in V\)，每条边\(e = (v_x,v_y)\)有正权值\(w_e\)，满足
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2023-12-13 20:20:37
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sxk:基础dp 还是套路的 min-max 容斥。 众所周知 min-max 容斥在期望下也成立： \(E(\max(S))=\sum_{S\subseteq T}(-1)^{|T|+1}E(\min(T))\) 这样走到点集内所有点的时间的步数相当于到点集内的点最晚时间的步数，可以转化为求最早到 ...
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2021-08-02 14:42:00
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# 随机游走 Python实现
随机游走是一种模拟随机过程的数学模型，在很多领域都有广泛的应用，比如物理学、生态学、金融等。在随机游走中，一个物体或者粒子在空间中随机移动，每一步的移动方向和距离都是随机的。在本篇文章中，我们将介绍如何用 Python 实现随机游走，并展示一个简单的示例。
## 随机游走的概念
随机游走是一种马尔科夫链的特例，马尔科夫链是一种具有“无记忆”的性质的随机过程。在
原创
2024-04-26 05:32:48
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1. 关于全局最优化求解 全局最优化是一个非常复杂的问题，目前还没有一个通用的办法可以对任意复杂函数求解全局最优值。上一篇文章讲解了一个求解局部极小值的方法——梯度下降法。这种方法对于求解精度不高的情况是实用的，可以用局部极小值近似替代全局最小值点。但是当要求精确求解全局最小值时，梯度下降法就不适用了，需要采用其他的办法求解。常见的求解全局最优的办法有拉格朗日法、线性规划法、以及一些人工智能算法
DeepWalkDeepWalk算法的中心思想就是在图中随机游走生成节点序列，之后用Word2Vec的方式得到节点的embedding做下游任务。随机游走在介绍Deepwalk算法之前，需要先了解游走序列的生成方式。随机游走即在特定网络拓扑构成的图中，从图中的一个随机节点开始，根据此节点的连通情况随机的选择下一个节点，进行一定步长的游走，起止节点之间所经过的节点即为一条游走序列，图中所有节点都要进
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2024-01-08 11:53:30
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# Python中的随机游走：探索随机过程的魅力
随机游走（Random Walk）是一种数学模型，它通过模拟随机运动来表示许多现实世界的现象，如股价波动、生态系统中的动物移动等。在计算机科学和数据分析中，随机游走模型是一个颇具吸引力的主题。本文将通过Python代码示例深入探讨随机游走的基本概念，并展示如何用程序实现这一模型。
## 随机游走的基本概念
随机游走可以简单地定义为在一维或多维
在这篇文章中，我想分享一个简单有趣的随机游走（Random Walk）算法的 Python 实现。随机游走是数学和统计学中的一种模型，广泛运用于物理学、经济学、生态学等领域。通过代码，我们将更好地理解这一概念，并尝试实现一些具体的应用。
### 四象限图：随机游走的应用背景
在探索随机游走的过程中，我特别喜欢用四象限图来展示它在不同领域的应用。在上面的图中，我们可以看到不同行业如何利用随机游走
# 随机游走模型的实现
随机游走是一种简单但有趣的数学模型，广泛应用于物理学、金融学和计算机科学等多个领域。本文将带你逐步实现一个简单的随机游走模型，使用 Python 编程语言。我们将通过几个步骤来完成这个任务。
## 实现流程
下面是实现随机游走模型的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------
原创
2024-09-20 10:14:16
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如果你需要和图数据（Graph Data）打交道，那么你一定听说过PageRank。PageRank和其后续算法有着广泛的应用场景，包括推荐系统、反垃圾网页算法、交通规划、复杂系统故障分析等等。毫无疑问，PageRank的成功有很大一部分要归功于Google在商业上的成功。但另一方面，PageRank严谨的数学逻辑也是其备受推崇的又一重要因素。这个关于PageRank的系列主要包括三大部分的内容：
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2023-11-23 16:34:38
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python-plotly模拟掷骰子随机过程 只要他用正确的算法 其实这真的是随机事件其实投掷骰子这种事件是生活中常见的随机事件，这在数学领域常常用来解释各种数据类型分析，而在赌场这些场合它也常见，我们这次就用python对这些随机事件进行模拟并且通过可视化来反应最后的结果投掷一个骰子先单独创建一个文件die.py来存储第一个类，我们用它来产生随机数from random import randi
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2023-08-17 15:27:05
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，speedmax】和【0，2】。移动节点的每次移动会以恒定的时间间隔t或恒定的行进距离d进行，结束后会计算新的方向和速度。如果此模型的移动节点到达模拟边界，则它将从模拟边界“弹回”，其角度有入射方向确定，然后沿着这条路径继续移动。 许多随机游走模型已经被研究，包括一维，二维，三维和d-维游走。在1921年，Polya证明在一维或二维的随机游走能够完全确定地返
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2023-09-10 11:40:32
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1. 关于全局最优化求解
全局最优化是一个非常复杂的问题，目前还没有一个通用的办法可以对任意复杂函数求解全局最优值。上一篇文章讲解了一个求解局部极小值的方法——梯度下降法。这种方法对于求解精度不高的情况是实用的，可以用局部极小值近似替代全局最小值点。但是当要求精确求解全局最小值时，梯度下降法就不适用了，需要采用其他的办法求解。常见的求解全局最优的办法有拉格朗日法、线性规划法、以及一些人工智能
原创
2021-07-09 16:39:56
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