Python에서 임의 보행 예측 구현
이전 게시물에서 CAGR 기반 예측 및 단순 이동 평균 예측 이라는 매우 간단한(순진한) 예측 방법을 소개 했습니다. R에서 이러한 예측 방법을 구현하고 기본 사용 사례를 시연했습니다. 이 게시물에서는 또 다른 간단한 예측 방법인 랜덤 워크 예측을 소개하려고 합니다. Python을 사용하여 예제를 구현하겠습니다. 랜덤 워크 예측은 예를…
[카테고리:] 몬테카를로 시뮬레이션
시뮬레이션 개발자를 위한 웹샵
이 기사에서는 시뮬레이션 모델 개발 전문가 를 위한 웹샵을 소개 합니다. 시뮬레이션 개발자로서 처음부터 시뮬레이션 모델 을 개발하는 데 많은 시간을 할애했습니다. 때로는 사전 개발된 시뮬레이션 모델, 구성 요소 및 문서가 포함된 웹샵을 아직 아무도 만들지 않은 이유가 무엇인지 자문했습니다. 사전 개발된 리소스와 함께 이러한 플랫폼에 액세스하면…
Numba, 몬테카를로 시뮬레이션 속도 향상
오늘의 포스트에서 나는 수치 시뮬레이션의 속도를 높일 수 있는 수치 를 보여주는 또 다른 예를 제공할 것 입니다. 저는 이 모듈을 주가 랜덤 워크의 몬테카를로 시뮬레이션에 적용합니다. 이것은 인기 있는 몬테카를로 시뮬레이션 예제이며 몇 년 전에 블로그 게시물에서도 이에 대한 예제를 제공했습니다. Python에서 숫자를…
Numba를 사용한 더 빠른 Python 시뮬레이션
시뮬레이션 모델링의 필수 부분은 시뮬레이션 런타임입니다. 대규모 이산 이벤트 시뮬레이션 모델 과 중간 규모의 에이전트 기반 시뮬레이션 모델은 계산 리소스를 소비하고 런타임이 매우 길 수 있습니다. 소스 코드가 완전히 Python으로 작성된 경우 특히 그렇습니다. 따라서 Python에서 Numba로 몇 가지 테스트를 수행했습니다. 내 결과를 여기에 공유합니다. 먼저 Python의 테스트 함수에…