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Monte Carlo方法，作为一种强大的随机模拟技术，在电子工程领域中发挥着重要作用。它通过大量随机抽样来解决复杂问题，广泛应用于电路设计、信号处理及系统可靠性分析等场景。掌握Monte Carlo仿真技能，不仅能够帮助工程师更准确地评估设计方案的性能与稳定性，还能在面对不确定性因素时做出更加科学合理的决策。本站提供92个精选资源，涵盖从基础理论到高级应用的全方位学习资料，助力您快速成长为...

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📅 2013-12-02 👤 jkhjkh1982

Carlo Monte algorithm sampling

Sequential Monte Carlo without Likelihoods 粒子滤波不用似然函数的情况下本文摘要:Recent new methods in Bayesian simu

Sequential Monte Carlo without Likelihoods 粒子滤波不用似然函数的情况下本文摘要:Recent new methods in Bayesian simulation have provided ways of evaluating posterior ...

📅 2016-05-26 👤 离殇

Likelihoods Sequential Bayesian without

32qam modulation with gray code on Monte Carlo

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📅 2016-06-03 👤 xg262122

modulation Monte Carlo gray

蒙特卡罗方法完整教程. 蒙特卡罗(Monte Carlo)不同于确定性数值方法

蒙特卡罗方法完整教程. 蒙特卡罗(Monte Carlo)不同于确定性数值方法，它是用来解决数学和物理问题的非确定性的（概率统计的或随机的）数值方法。Monte Carlo 方法（MCM），也称为统计试验方法，是理论物理学两大主要学科的合并：即随机过程的概率统计理论（用于处理布朗运动或随机游动实验...

📅 2016-06-06 👤 jing911003

Monte Carlo 蒙特卡罗教程