文章目录 1.蒙特卡罗方法的目标2.热力学系综3.连续体系4.Metropolis算法1.Metropolis算法介绍2.Metropolis算法思路 5.原子体系的蒙特卡洛算法1.算法的基本思想2.算法的实现过程 1.蒙特卡罗方法的目标 蒙特卡罗方法可以做什么？ 提供材料的热力学信息； 评估整体的平均值（能量、压力等）。蒙特卡罗方法不能做什么？ 提供材料的动力学信息（例

Metropolis 题意： p p p个点 m m m条无向边，对于这 p p p个点，问距离其它点最近的距离。 题解：首先，如果我们考虑最暴力的方法， p p p次单源最短路。但是 p p p的大小有 2 e 5 2e5 2e5，明显是不可能了。那就考虑多源最短路吧。将这 p p p个点都加入队列作为源点。对于每一个节点，我们记录它是由哪一个源点扩展出来的。当从一个源点 i i i，扩展到

最近我们被客户要求撰写关于吉布斯采样的研究报告，包括一些图形和统计输出。 指数分布是泊松过程中事件之间时间的概率分布，因此它用于预测到下一个事件的等待时间，例如，您需要在公共汽车站等待的时间，直到下一班车到了。 在本文中，我们将使用指数分布，假设它的参数 λ ，即事件之间的平均时间，在某个时间点 k 发生了变化，即：   我们的主要目标是使用 Gibbs 采样器在给定来自该分布的

原文链接：http://tecdat.cn/?p=26578  指数分布是泊松过程中事件之间时间的概率分布，因此它用于预测到下一个事件的等待时间，例如，您需要在公共汽车站等待的时间，直到下一班车到了（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 在本文中，我们将使用指数分布，假设它的参数 λ ，即事件之间的平均时间，在某个时间点 k 发生了变化，即： 我们的主要目标是使用 Gibbs