R语言 Sim.DiffProc包 tho_M2()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

tho_M2(Sim.DiffProc)
tho_M2()所属R语言包：Sim.DiffProc

                                         Simulation The First Passage Time FPT For Attractive Model(S >= 2,Sigma)
                                         模拟的首出时FPT有吸引力的模型（S> = 2，Sigma公司）

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

simulation M-sample for the first passage time "FPT" for attractive model(S >= 2,Sigma).
仿真M-样品的第一通道“FPT”有吸引力的模式（S> = 2，Sigma公司）。


用法----------Usage----------


tho_M2(N, M, t0, T, R0, v, K, s, Sigma, Output = FALSE,
       Methods = c("Euler", "Milstein", "MilsteinS",
                   "Ito-Taylor", "Heun", "RK3"), ...)



参数----------Arguments----------

参数：N
size of the diffusion process.  
的扩散过程的大小。


参数：M
size of the FPT.  
的FPT大小。


参数：t0
initial time.  
初始时间。


参数：T
final time.  
最后的时间。


参数：R0
initial value of the process at time t0 ,(R0 > 0).  
初始值的过程中在时间t0，（R0> 0）。


参数：v
threshold. see detail.  
阈值。 see detail。


参数：K
constant K > 0.  
不变的K > 0。


参数：s
constant s >= 2.  
不变的s >= 2。


参数：Sigma
constant Sigma > 0.  
不变的Sigma > 0。


参数：Output
if Output = TRUE write a Output to an Excel (.csv).  
如果Output = TRUE写的Output到Excel（CSV）。


参数：Methods
method of simulation ,see details snssde.  
模拟的方法，详情请参阅snssde。


参数：...

Details

详细信息----------Details----------

Using Ito transform, it is shown that the Radial Process R(t) with R(t)=||(X(t),Y(t))|| is a markovian diffusion, solution of the stochastic differential equation one-dimensional:
使用伊藤变换，它表明，Radial Process R(t)与R(t)=||(X(t),Y(t))||是一个马尔可夫扩散的，一维的随机微分方程的解的：

We take interest in the random variable FPT "first passage time", is defined by :
我们有兴趣在随机变量FPT“首次穿越时间”，被定义为：

with v is the threshold.
v is the threshold。

For more detail consulted References.
对于更详细的咨询References。


值----------Value----------

M-sample for FPTT.
M-为FPTT样品。


注意----------Note----------

2*K > Sigma^2.
2*K > Sigma^2。

o system.time(tho_M2(N=1000, M=100, t0=0, T=1, R0=2, v=0.05, K=3, s=2,Sigma=0.3,Output = FALSE,Methods="Euler"))
：Øsystem.time（tho_M2（N = 1000，M = 100，T0 = 0，T = 1，R0 = 2，V = 0.05，K = 3，S = 2，标准差= 0.3，输出= FALSE，方法=“欧拉“））

utilisateur     systeme      ecoule
utilisateur SYSTEME ecoule

9.58        0.14        9.74
9.58 0.14 9.74

o system.time(tho_M2(N=1000, M=100, t0=0, T=1, R0=2, v=0.05, K=3, s=2,Sigma=0.3,Output = FALSE,Methods="RK3"))
：Øsystem.time（tho_M2（N = 1000，M = 100，T0 = 0，T = 1，R0 = 2，V = 0.05，K = 3，S = 2，标准差= 0.3，输出= FALSE，方法=“ ; RK3“））

utilisateur     systeme      ecoule
utilisateur SYSTEME ecoule

51.29        0.36       52.79
51.29 0.36 52.79


（作者）----------Author(s)----------



Boukhetala Kamal, Guidoum Arsalane.




参考文献----------References----------



K.Boukhetala, Kernel density of the exit time in a simulated diffusion, les Annales Maghrebines De L ingenieur, Vol , 12, N Hors Serie. Novembre 1998, Tome II, pp 587-589.

参见----------See Also----------

AnaSimFPT Simulation The First Passage Time FPT For A Simulated Diffusion Process.
AnaSimFPT模拟的首次穿越时间FPT为模拟扩散过程。


实例----------Examples----------



tho_M2(N=1000, M=50, t0=0, T=1, R0=2, v=0.05, K=3,s=2,
        Sigma=0.3,Output = FALSE,Methods="Euler")

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


注：
注1：为了方便大家学习，本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成，仅供个人R语言学习参考使用，生物统计家园保留版权。
注2：由于是机器人自动翻译，难免有不准确之处，使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解，可以帮助R语言的学习。
注3：如遇到不准确之处，请在本贴的后面进行回帖，我们会逐渐进行修订。