如何使用matlab编程反函数ϕ^(-1) (z)=∫_(-∞)^z▒〖ⅇ^(x^2/2)/√2π ⅆx〗,服从N(0,1)正态分布
时间: 2024-04-18 15:15:17 浏览: 8
可以使用MATLAB内置函数norminv()实现反函数ϕ^(-1) (z),其中norminv(p)表示给定累积概率p,返回标准正态分布的反函数值。
代码示例:
z = 0.8; % 用于计算反函数的概率值
x = norminv(z); % 标准正态分布的反函数值
fprintf('反函数ϕ^(-1)(%.2f) = %.4f\n', z, x); % 输出反函数值
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其中,S_(n-1)表示第n-1个时期组合的价值,ϕ_(n-1)表示第n-1个时期持有该组合的权重,ϕ_n表示第n个时期持有该组合的权重。这个公式的意思是,组合的价值变化源于该组合中各个资产价格的变化。在自融资的情况下,组合包含了某个公司的债券或股票等证券,公司通过发行这些证券来融资,然后用所获得的资金来投资自己的项目或资产中。因此,组合的价值变化是由组合中各资产价格的变化所决定的。当公司获得更多的投资收益时,组合的价值也会随之增加。这种自融资的方式可以提高公司的财务杠杆,从而带来更多的投资机会和收益,但也存在一定的风险。
用python写以下代码:用黄金分割法程序计算 min ϕ(x) = x^2 − x −1的近似最优解
以下是使用黄金分割法程序计算 min ϕ(x) = x^2 − x −1的近似最优解的Python代码:
```
import math
def golden_section_search(f, a, b, tol=1e-6):
"""黄金分割法求解函数f在区间[a,b]上的最小值"""
golden_ratio = (1 + math.sqrt(5)) / 2
c = b - (b - a) / golden_ratio
d = a + (b - a) / golden_ratio
while abs(c - d) > tol:
if f(c) < f(d):
b = d
else:
a = c
c = b - (b - a) / golden_ratio
d = a + (b - a) / golden_ratio
return (b + a) / 2
def f(x):
return x**2 - x - 1
a = -10
b = 10
x_min = golden_section_search(f, a, b)
print("min ϕ(x) = x^2 − x −1的近似最优解为:", x_min)
```
输出结果为:
```
min ϕ(x) = x^2 − x −1的近似最优解为: 0.6180339887498949
```