mimc.py 文件源码

python
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项目:mimclib 作者: StochasticNumerics 项目源码 文件源码
def estimateMonteCarloSampleCount(self, TOL):
        theta = self._calcTheta(TOL, self.bias)
        V = self.Vl_estimate[self.last_itr.lvls_find([])]
        if np.isnan(V):
            return np.nan
        Ca = norm.ppf(self.params.confidence)
        return np.maximum(np.reshape(self.params.M0, (1,))[-1],
                          int(np.ceil((theta * TOL / Ca)**-2 * V)))

    ################## Bayesian specific functions
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