Dabei folgen die Variablen der folgenden Verteilung:
Somit wird das Integral zu:
Mein Code in Python besteht nun darin, den Ausdruck zu integrieren, wobei \(W_{1:3}\) jeweils \(1,2,3\) ist , \(r_1 = 0\), \(v\), was bedeutet, dass die Varianz \(1\) ist, und die Zeitkonstante \(tau\) ist \(1 \) möchte ich Wurzeln der Ableitung schätzen, um \(D\) wie folgt zu finden:
import sympy as sp
import math
w_n = [0,1,2]
r_1 = sp.Symbol("r_1")
r_2 = sp.Symbol("r_2")
r_3 = sp.Symbol("r_3")
r_n = [0, r_2,r_3]
D = sp.Symbol("D")
v = sp.Symbol("v")
t = sp.Symbol("t")
def expo_power_sum(lower_bound = 2, upper_bound=3,t=t,D=D,v=v):
f = 0
for i in range(lower_bound,upper_bound):
f += expo_power(i-1,t=t,D=D,v=v)
return f
def P_w_n_P_r_n(i=0,v=v,D=D,t=t):
return (1/(8 * (sp.pi ** 2) * D * t * v)) \
* sp.exp(-expo_power_sum(lower_bound=2,upper_bound=3,t=t,D=D,v=v))
def normal_dist(x =0, m = r_n[0], v =v):
return (1/(sp.sqrt(2 * sp.pi * v))) \
* sp.exp(-(((x - m) ** 2)/(2 * v)))
def integrand(v = v,t=t,lower = 2):
f = P_w_n_P_r_n(i=lower,v=v,D=D,t=t)
sp.pprint(f)
f = f * P_w_i_r_i(v=v)
f = f * normal_dist(x=r_n[0],v=v)
return f
Die angezeigte Lösung ist nun das Verhältnis zwischen zwei nicht bewerteten Integralen.
Beachten Sie, dass
und t im Python-Code ist (tau) und wir finden die Wurzeln der Ableitung in Bezug auf zu (D) nach der Marginalisierung out (r_1,r_2,r_3), das Integral wird nicht ausgewertet, insbesondere für (r_2)
Das Integral ist [img]https://i.sstatic.net/z1c6yZ05.png[/img]
Dabei folgen die Variablen der folgenden Verteilung: [img]https://i.sstatic.net/9QZiS5dK.png[/img]
Somit wird das Integral zu:
[img]https://i.sstatic.net/MBH3lwep.png[/img]
Mein Code in Python besteht nun darin, den Ausdruck zu integrieren, wobei \(W_{1:3}\) jeweils \(1,2,3\) ist , \(r_1 = 0\), \(v\), was bedeutet, dass die Varianz \(1\) ist, und die Zeitkonstante \(tau\) ist \(1 \) möchte ich Wurzeln der Ableitung schätzen, um \(D\) wie folgt zu finden:
import sympy as sp import math
w_n = [0,1,2] r_1 = sp.Symbol("r_1") r_2 = sp.Symbol("r_2") r_3 = sp.Symbol("r_3") r_n = [0, r_2,r_3] D = sp.Symbol("D") v = sp.Symbol("v") t = sp.Symbol("t")
def expo_power_sum(lower_bound = 2, upper_bound=3,t=t,D=D,v=v): f = 0 for i in range(lower_bound,upper_bound): f += expo_power(i-1,t=t,D=D,v=v) return f
def P_w_n_P_r_n(i=0,v=v,D=D,t=t): return (1/(8 * (sp.pi ** 2) * D * t * v)) \ * sp.exp(-expo_power_sum(lower_bound=2,upper_bound=3,t=t,D=D,v=v))
def normal_dist(x =0, m = r_n[0], v =v): return (1/(sp.sqrt(2 * sp.pi * v))) \ * sp.exp(-(((x - m) ** 2)/(2 * v)))
def integrand(v = v,t=t,lower = 2): f = P_w_n_P_r_n(i=lower,v=v,D=D,t=t) sp.pprint(f) f = f * P_w_i_r_i(v=v) f = f * normal_dist(x=r_n[0],v=v) return f
Die angezeigte Lösung ist nun das Verhältnis zwischen zwei nicht bewerteten Integralen. Beachten Sie, dass [img]https://i.sstatic.net/gwFU4R1I.png[/img] und t im Python-Code ist (tau) und wir finden die Wurzeln der Ableitung in Bezug auf zu (D) nach der Marginalisierung out (r_1,r_2,r_3), das Integral wird nicht ausgewertet, insbesondere für (r_2)
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