यादृच्छिक चर उत्पन्न करना बाधाओं को संतुष्ट करता है


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मुझे यादृच्छिक चर की एक सूची उत्पन्न करने की आवश्यकता है जो बाधाओं के अधीन हो सकती है जिसे फॉर्म में व्यक्त किया जा सकता है जहां एक मैट्रिक्स है यदि है प्रविष्टियों। सभी मामलों में मैं साथ काम कर रहा हूँ, , उदाहरण के लिए 14,000 के आसपास होगा और 50 होगा। मुझे यकीन नहीं है कि मैं यादृच्छिक नमूने के लिए किस विधि का उपयोग करूँगा, या तो सामान्य या समान, यह नहीं है स्पष्ट है कि मैं जिस समस्या को हल करने की कोशिश कर रहा हूं, उसके लिए सबसे अच्छा है, लेकिन मुझे सभी चर को समान माध्य और श्रेणी / विचरण के साथ वितरण से नमूना करने की आवश्यकता है।एक्सEx=bEm×nxnn>>mnm

जो मैं इसे हल करने के लिए कर रहा था, वह पंक्ति-प्रति-रूप में को कम कर रहा है , अंतिम धुरी के स्तंभों से संबंधित सभी चर को यादृच्छिक मानों पर सेट कर रहा है, और फिर शेष वर्ग मैट्रिक्स समानता को हल कर रहा है।

हालांकि, वर्ग मैट्रिक्स समानता को हल करने के लिए एक समस्या है, मैं दाहिने हाथ की ओर से पहले से ही निर्धारित मानों को घटाता हूं। दुर्भाग्य से, परिवर्तन के रूप में अच्छी तरह से जोड़ते हैं, इसलिए मेरे पिछले 50 मान बेहद भिन्न होते हैं, जो दुर्भाग्य से इस समस्या में अस्वीकार्य है।

क्या ऐसा करने के लिए इससे अच्छा तरीका है? मैं अपने द्वारा उपयोग की जा रही वर्तमान पद्धति को ठीक करने का तरीका नहीं सोच सकता। मैं आर का उपयोग करता हूं।


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दुर्भाग्य से, आप ऐसा नहीं कर पाएंगे, जब तक कि आप अपने बाधा मैट्रिक्स के साथ वास्तव में भाग्यशाली नहीं होंगे। उदाहरण के लिए, दो पंक्तियों के साथ एक बाधा मैट्रिक्स पर विचार करें, पहली पंक्ति में एक गैर- प्रविष्टि जो दूसरी पंक्ति में और दो गैर- प्रविष्टियों को जो विवश । जाहिर है, का और से कम से कम एक अलग अर्थ होगा , और जब तक आप और भिन्न रूप सेट नहीं करते हैं, तब तक एक भिन्न भी होता है। एक्स1=0एक्स2+एक्स3=1एक्स1एक्स2एक्स3एक्स2एक्स3=0
जूलमैन

जवाबों:


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इस पेपर और आर पैकेज ने मेरी समस्या को पूरी तरह से हल कर दिया। यह मार्कोव चेन मोंटे कार्लो विधि का उपयोग करता है, जो इस तथ्य पर निर्भर करता है कि यदि आप रैखिक प्रोग्रामिंग के माध्यम से, बाधा का प्रारंभिक समाधान पा सकते हैं, तो आप मैट्रिक्स का उपयोग करके उनमें से एक मनमानी संख्या पा सकते हैं कि जब द्वारा गुणा किया जाता है , तो बाधाएं। , शून्य देता है। इसके बारे में यहाँ पढ़ें:

http://www.vliz.be/imisdocs/publications/149403.pdf

और यहाँ पैकेज है:

http://cran.r-project.org/web/packages/limSolve/index.html


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vliz.be/imisdocs/publications/149403.pdf उपलब्ध नहीं लगता है, कृपया लिंक अपडेट करें
eee

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तुच्छ लग सकता है (और बहुत कुशल मशीन नहीं), लेकिन जब तक आपको उपयुक्त उत्तर नहीं मिलता है, तब तक प्रक्रिया को दोहराएं। अधिमानतः प्रत्येक बार एक छोटे सबसेट को संशोधित करना।

क्या आप अपने आदर्श उत्तर से कितनी दूर हैं, इसके लिए "दूरी" माप सकते हैं? यह आपको "अनुकूलित" करने में मदद कर सकता है?


मैं कोशिश कर सकता हूँ कि बाहर। एक समस्या यह है कि मुझे अभी भी यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि वितरण का आकार समान होगा। साथ ही समय की पाबंदी निषेधात्मक होगी।
माइक फ्लिन
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