Общие функции для стандартного отклонения в переполнении стека Монте-Карло

Question

Общие функции для стандартного отклонения в переполнении стека Монте-Карло

Я должен вычислить функцию стандартного отклонения в некоторых симуляциях Монте-Карло. Формула такая:
введите описание изображения здесь

Я думаю, что мои результаты далеко от того, что они должны быть. Моя функция использует кортежи из библиотеки Boost и выглядит так:

double add_square(double prev_sum, double new_val)
{
return prev_sum + new_val*new_val;
}

template <typename V>
double vec_add_squares(const V<double>& v)
{
return std::accumulate(v.begin(), v.end(), 0.0, add_square);
}

template <class T>
boost::tuple<double,double> get_std_dev_and_error(const vector<T>& input, double r, double N)
{
double M = double(input.size());

double sum = std::accumulate(input.begin(),input.end(),0.0);
double Squared_sum = vec_add_squares(input);

std::cout << "sum " << Squared_sum << endl;

// Calls Sum
double term1 = Squared_sum - (sum/M)*sum;

double SD = (sqrt(term1) * exp(-2.0 * r *N))/(M-1) ;
double SE = SD/sqrt(M);
std::cout << "SD = " << SD << endl;
std::cout << "SE = " << SE << endl;

return boost::tuple<double,double>(SD, SE) ;
}

Кто-нибудь может увидеть здесь какие-либо ошибки?
кроме того, в библиотеке STL есть функция «накапливать» — существует ли квадрат накапливания (члены контейнера)?

5

c++generic-programming montecarlo

Решение

Другие решения

Других решений пока нет …

Источник

Accepted Answer

Просто используйте Boost.Accumulators (поскольку вы уже используете boost):

#include <boost/accumulators/accumulators.hpp>
#include <boost/accumulators/statistics.hpp>
#include <boost/range/algorithm.hpp>
#include <iostream>
#include <ostream>

using namespace boost;
using namespace boost::accumulators;
using namespace std;

int main()
{
accumulator_set<double, stats<tag::sum , tag::variance, tag::mean > > acc;
double data[] = {1., 2., 3.};
acc = for_each(data, acc);
cout << "sum = " << sum(acc) << endl;
cout << "variance = " << variance(acc) << endl;
cout << "sqrt(variance()) = " << sqrt(variance(acc)) << endl;
cout << "mean = " << mean(acc) << endl;
}

Выход:

sum = 6
variance = 0.666667
sqrt(variance()) = 0.816497
mean = 2

3