蒙特卡罗方法中舍选法matlab

蒙特卡罗方法中的舍选法可以使用Matlab进行实现。下面是一个使用舍选法进行蒙特卡罗模拟的示例代码：

% 定义概率密度函数p(θ)
p = @(theta) sin(theta);

% 定义参考函数q(θ)
q = @(theta) 1;

% 定义常数C
C = pi/2;

% 设置模拟次数
numSamples = 10000;

% 初始化样本点
samples = zeros(numSamples, 1);

% 生成样本点
for i = 1:numSamples
    % 在虚线范围内随机取样
    theta = rand() * pi/2;
    
    % 判断样本点是否在实线范围内
    if rand() <= p(theta) / (C * q(theta))
        samples(i) = theta;
    end
end

% 绘制样本点分布图
histogram(samples, 'Normalization', 'pdf');
xlabel('Theta');
ylabel('Probability Density');

% 计算样本点的平均值
meanValue = mean(samples);
disp(['Mean value: ', num2str(meanValue)]);

这段代码首先定义了概率密度函数p(θ)和参考函数q(θ)，然后通过循环生成指定次数的样本点。在每次循环中，根据舍选法的原理，随机生成一个样本点θ，并判断是否在实线范围内。最后，绘制样本点的分布图并计算样本点的平均值。