高斯求积代码matlab-randp:兰德

时间:2024-06-12 11:48:28
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高斯求积代码matlab 概率一收缩的拟合值函数迭代 此页面收集了由Jeno Pal和John Stachurski撰写的“概率一收缩的拟合值函数迭代”的文件和计算机代码。 出版物详细信息 概率一收缩的拟合值函数迭代 杰诺·帕尔(Jeno Pal)和约翰·斯塔彻斯基(John Stachurski) 经济动力与控制学报,37(2013)251–264。 抽象的 本文研究了一种基于非膨胀函数逼近和蒙特卡洛积分的价值函数迭代算法,该算法可以应用于几乎所有平稳的动态规划问题。 可以使用随机拟合的Bellman算子和相应的算法表示该方法,该算法显示为以概率1全局收敛。 当施加附加限制时,获得蒙特卡洛误差的O_P(n ^ {-1/2})收敛速度。 代码 Python代码可以在存储库中找到,也可以在上找到。 Matlab代码也会发布。 后者由我的RA Alex Olssen撰写,并复制了论文中的图3。 有两个文件,内容有据可查且不言自明。 关于编码的一些一般性评论如下:首先,本文提出了将核平滑器作为一种可能的非膨胀近似方法,并建议将线性插值作为另一种方法。 在随后的实验中,我们发现内核平滑器通常是


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randp-master
----python_files()
--------knn.py(730B)
--------lininterp.py(433B)
--------fitted_val_it.py(2KB)
--------simple_ks.py(968B)
--------growth_all.py(4KB)
--------cheby_approx.py(3KB)
--------approx_figs.py(2KB)
----paper.pdf(331KB)
----README.rst(2KB)
----python_files.zip(7KB)
----matlab_files()
--------optgrowth.m(2KB)
--------vmax.m(1KB)
----slides.pdf(383KB)

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