重要性抽样python

重要性抽样是一种用于减少模拟中方差的技术，它可以在模拟中为那些对结果有更大贡献的样本分配更多的权重。在Python中，可以使用numpy库来实现重要性抽样。

以下是一个简单的重要性抽样的Python代码示例：

import numpy as np

# 定义被积函数
def f(x):
    return x**2

# 定义权重函数
def w(x):
    return 1 / (2 * x)

# 生成样本
N = 1000
x = np.random.rand(N) # 生成N个[0, 1]内均匀分布样本

# 计算样本的权重
weights = w(x) / np.sum(w(x))

# 计算被积函数的平均值
result = np.sum(f(x) * weights)

print("重要性抽样的结果为：", result)