Самоизбегающая прогулка

От / / Оставьте комментарий

Избегающая себя прогулка Обходной маневр (SAW) в математике — последовательность перемещений по решетке, не посещающая одну и ту же точку […]

Computational chemistry, Computational physics, Discrete geometry, Polygons, Variants of random walks, Варианты случайных блужданий, Вычислительная физика, Вычислительная химия, Дискретная геометрия, Полигоны

Избегающая себя прогулка

  • Обходной маневр (SAW) в математике — последовательность перемещений по решетке, не посещающая одну и ту же точку более одного раза. 
  • Самоизолирующийся полигон (SAP) — замкнутая самоизолирующаяся траектория на решетке. 
  • В вычислительной физике самоустраняющийся проход — это цепочечный путь с определенным количеством узлов и фиксированной длиной шага. 
  • Система пил удовлетворяет условию исключенного объема и играет центральную роль в моделировании топологического и теоретико-узлового поведения нитевидных и петлеобразных молекул. 
  • Свойства пил невозможно рассчитать аналитически, используется численное моделирование. 
  • Алгоритм pivot — распространенный метод моделирования цепей Маркова методом Монте-Карло для получения равномерной меры при n-ступенчатых обходах с самоуничтожением. 
  • Универсальность — понятие независимости макроскопических наблюдаемых величин от микроскопических деталей. 
  • В сетях самоустраняющиеся блуждания изучались в контексте теории сетей, где они рассматриваются как динамический процесс. 

Полный текст статьи:

Самоизбегающая прогулка — Википедия

Похожие статьи:

  1. Метод квази-Монте-Карло Метод Квазимонте-Карло Обзор методов Монте-Карло и Квази-Монте-Карло Методы Монте-Карло основаны на случайном выборе и используются для...
  2. Методы Монте-Карло для ценообразования опционов Методы определения цены опционов методом Монте-Карло Основы метода Монте-Карло в финансовых опционах Метод Монте-Карло используется для...
  3. Метод Монте-Карло Метод Монте-Карло Монте-Карло моделирование — метод статистического моделирования, основанный на случайности.  Моделирование методом Монте-Карло используется для...
  4. Алгоритм Монте-Карло Алгоритм Монте-Карло Алгоритм Монте-Карло — рандомизированный алгоритм с ограниченной вероятностью неверных выходных данных.  Примеры алгоритмов Монте-Карло...
  5. Методы Монте-Карло в финансах Методы Монте-Карло в финансах Основы метода Монте-Карло Метод Монте-Карло используется для оценки сложных вероятностных распределений.  Применяется...
  6. Математическая прогулка Математическая прогулка Определение и концепция математической прогулки Математическая прогулка — это способ изучения математики через опыт...
  7. Алгоритм Маркова Алгоритм Маркова Определение и примеры алгоритмов Маркова Алгоритм Маркова — это метод обработки строк, основанный на...
  8. Скорость обучения Скорость обучения Основные понятия машинного обучения Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными целями и критериями оценки. ...
  9. Динамический метод Монте-Карло Динамический метод Монте-Карло Основы динамического метода Монте-Карло (DMC) DMC — это метод Монте-Карло для моделирования динамики...
  10. Марковское совершенное равновесие Идеальное равновесие по Маркову Определение идеального равновесия Маркова Идеальное равновесие Маркова — это равновесие в теории...
  11. ФЕРМИАК ФЕРМИАК История и использование тележки Монте-Карло Тележка Монте-Карло была аналоговым компьютером, разработанным Энрико Ферми для моделирования...
  12. Интеграция Монте-Карло Интеграция по методу Монте-Карло Основы метода Монте-Карло Метод Монте-Карло используется для численного интегрирования функций, которые не...
  13. Время смешивания цепи Маркова Время смешивания цепи Маркова Определение времени перемешивания Время перемешивания — это время, необходимое для приближения цепи...
  14. Универсальность (динамические системы) Универсальность (динамические системы) Универсальность в статистической механике описывает свойства систем, которые не зависят от динамических характеристик. ...
  15. Цепь Цепь Определение и применение цепей Цепь — это гибкая конструкция, состоящая из звеньев, соединенных между собой. ...
  16. Марковское ядро ​​ Ядро Маркова Определение и примеры марковских ядер Марковское ядро — это функция, которая отображает вероятности перехода...
  17. Уровень энтропии Коэффициент энтропии Основы энтропии Энтропия — это функция, которая измеряет сложность случайного процесса.  Условная энтропия стремится...
  18. Метод аппроксимации цепей Маркова Метод аппроксимации цепи Маркова Метод аппроксимации цепью Маркова в стохастическом управлении MCAM — это набор численных...
  19. Теория коммутационных цепей Теория коммутационных цепей Основы теории коммутационных цепей Теория изучает свойства идеализированных сетей коммутаторов, включая комбинационную логику...

Оставьте комментарий

Прокрутить вверх