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

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

                                         Creating Flow of Brownian Motion (by the Normal Distribution)
                                         创建流的布朗运动（正态分布）

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Simulation flow of the brownian motion model by the normal distribution.
由正态分布的布朗运动模型的仿真流程。


用法----------Usage----------


BMNF(N, M, t0, T, C, output = FALSE)



参数----------Arguments----------

参数：N
size of process.  
大小的处理。


参数：M
number of trajectories.  
的轨迹数。


参数：t0
initial time.  
初始时间。


参数：T
final time.  
最后的时间。


参数：C
constant positive (if C = 1 it is standard brownian motion).  
恒定正（if C = 1 it is standard brownian motion“）。


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


Details

详细信息----------Details----------

Given a fixed time increment dt = (T-t0)/N, one can easily simulate a flow of the Wiener process in the time interval [t0,T]. Indeed, for W(dt) it holds true that W(dt) = W(dt) - W(0) ~> N(0,dt) ~> sqrt(dt) * N(0,1), N(0,1) normal distribution.
给定一个固定的时间增量dt = (T-t0)/N，人们可以很容易地模拟一个维纳过程流中的时间间隔[t0,T]。事实上，W(dt)它拥有真正的W(dt) = W(dt) - W(0) ~> N(0,dt) ~> sqrt(dt) * N(0,1)，N(0,1)正态分布。


值----------Value----------

data.frame(time,x) and plot of process.
数据框（时间，x）和图的过程。


（作者）----------Author(s)----------



Boukhetala Kamal, Guidoum Arsalane.




参见----------See Also----------

BMRW simulation brownian motion by a random walk, BMN simulation of brownian motion by the normal distribution, BMRWF simulation flow of brownian motion by a random walk, BB Simulation of brownian bridge model, GBM simulation geometric brownian motion Model.
BMRW模拟布朗运动的随机游走，BMN的模拟布朗运动的正常分布，BMRWF仿真流程布朗运动的随机游走，BB模拟布朗桥梁模型，GBM模拟几何布朗运动模型。


实例----------Examples----------



BMNF(N=1000,M=5,t0=0,T=1,C=1)
BMNF(N=1000,M=5,t0=0,T=1,C=10)

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