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 _calcTheoryM(self, TOL, theta, Vl, Wl, ceil=True, minM=1):
        Ca = norm.ppf(self.params.confidence)
        M = (theta * TOL / Ca)**-2 *\
            np.sum(np.sqrt(Wl * Vl)) * np.sqrt(Vl / Wl)
        M = np.maximum(M, minM)
        M[np.isnan(M)] = minM
        if ceil:
            M = np.ceil(M).astype(np.int)
        return M
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