当前位置 > 随机匹配概率计算随机匹配概率计算过程

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  重拾「概率论」

  随机变量与期望 分析几何分布 分析快速排序 经典概率论问题 匹配问题(Match Problem) 生日问题(Birthday Problem) 秘书问题(Secretary Problem) 这个学期上了Prof. Sheldon Ross的<Elements of Stochastic Processes>,总算是把本科阶段时曾经粗浅地接触过、但是现在早已忘掉绝大部分的概率论知识给重新捡起来了。自我感觉概...

  2024-07-24 网络 更多内容 449 ℃ 560
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  序列比对算法

  由此我们可以得出E值的大小和数据库的大小成正比,也就是说,数据库越大,随机匹配的概率越大。另一方面,E值还有比对的长度成正比,这是因为Blast是局部比对,不需要全长的比对。此外,E值与比对的分数S负相关,也就是说,分数越高,随机匹配的可能性越小。E值在这里表示的是一种期望,并非概率。E值和P值的转换可以...

  2024-07-24 网络 更多内容 901 ℃ 557
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  概率论学习笔记(四)

  关于EX^2的计算,我们只需要再假设随机变量Y使得Y=X^2,可求出其概率分布。 则EX^2=EY即可。 至此为止,方差的计算已经被拆分成了两个数学期望的计算,不再具有难度。 下面给出常用分布的方差,计算由读者自己完成。(同样地,超几何分布我们会介绍更简单的做法,读者不必勉强233、、) ...

  2024-07-24 网络 更多内容 378 ℃ 615
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  求问一道概率题,6个小孩有6条狗,我随机的把狗给小孩,全部错误(即...

  这是“错排问题”，错排的数目是n!(12!−13!+⋯+(−1)n1n!)，相应的概率就是12!−13!+...

  2024-07-24 网络 更多内容 899 ℃ 52
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  匹配的原理及步骤(协变量匹配和倾向得分匹配)

  倾向得分匹配是从依据多维度的协变量X_i进行匹配,转向对一维的倾向指数进行匹配。 依据协变量X=(X_1,X_2,\dots,X_n),使用logit或probit方法,可以预测具有特征X_i的个体接受干预的可能性,也即可以计算出干预变量D发生的概率值,然后依据得到的概率值大小进行匹配。 估计倾向指数 倾向指数 p(X_i)=E(D_i|...

  2024-07-24 网络 更多内容 806 ℃ 116
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  关于随机数的问题:让两组随机数匹配随概率不同而不同

  1. 假设,我想设定两组随机数,例如,A = {1,0,-1,0,1,1} 我如何让B组随机数,与A组随机数出现的概率依据设定而变化,例如,我设定B组随机数和A组有50%的相似性,那么,B组的随机数出现B = {1,1,-1,0,1,0}、B={0,1,-1,0,1,0}……,这类,对应位置相同的概率为50%的可能性最大;若设定90%...

  2024-07-24 网络 更多内容 506 ℃ 509
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  Kardar统计物理IChapter 2

  ​ 把N个随机变量中的一部分看做冗余自由度,将它们在全空间作积分,可以得到剩余自由度的概率密度 p(x_1,...,x_m) = \int \prod_{i=m+1}^{N}dx_i \ p(x_i,...,x_N) \tag{13}\\ 条件概率密度(conditionl PDF): ​ 条件概率密度指的是在已知一部分自由度的取值的前提下,剩余自由度满...

  2024-07-24 网络 更多内容 369 ℃ 532
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  python实现概率密度匹配法mb61cf0176d3323的技术博客

  1 概率密度匹配法作用 在任何测量中都能存在系统误差和随机误差: 随机误差呈正态分布,在气候平均处理中可基本被消除。 两者的主要差别在于系统误差平均值不为零。 系统误差又有独立误差和非独立误差之分: 独立误差,是指误差不随区域、时间或是观测值大小而变化,可通过对整个气象场减去相同的常数来消除,订正方法相对...

  2024-07-24 网络 更多内容 550 ℃ 874
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  算法导论(第四版)第三十二章:字符串匹配 第二节:Rabin

  在这样的应用中,加上处理伪命中所需时间,算法的期望匹配时间为 O((n-m+1)+cm) = O(n+m) 。我们可以将模 q 视为一个从 \Sigma^* 到\mathbb{Z}_q 的一个随机映射,基于这个假设,可以对算法进行启发式分析。因为任意一个 t_s 模q 等于p 模q 的概率为 1/q ,所以伪命中的期望次数为 O(n/q) ...

  2024-07-24 网络 更多内容 606 ℃ 482
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  ransac算法(随机抽样一致性) KAVEI

  匹配集中的优质匹配项越多,RANSAC算法得到正确基础矩阵的概率就越大。因此我们在 配特征点时使用了交叉检查过滤器。你还可以使用上一节介绍的比率测试,进一步提高最终匹 集的质量。这是一个互相权衡的问题,要考虑这三点:计算复杂度、最终匹配项数量、要得到 ...

  2024-07-24 网络 更多内容 579 ℃ 664