简介:摘要院树方法是给经典期权进行定价的非常实用的数值方法,目前最流行的是二叉树模型。三叉树定价模型作为二叉树的一个扩展,其同样是在风险中性概率的基础上给经典期权进行定价,并且可以通过MATLAB实现。相比于二叉树而言,三叉树模型的定价结果具有更好的收敛性。除此之外,用三叉树模型对影响期权价格的一些因素进行敏感性分析,可以验证该模型的合理性。
简介:如何设计高效实用的防碰撞算法是RFID系统实现中亟待解决的关键技术问题。本文对常见的多标签防碰撞算法的优缺点进行分析,针对常见的二叉树防碰撞算法存在的通信量大、搜索次数过多等问题,提出一种自适应分裂树的防碰撞算法。仿真结果表明,相对于基本二进制树防碰撞算法,本文算法的系统吞吐率可以保持在50%以上,搜索次数和数据通信量也大大降低,非常适用于大量标签识别的物联网。
简介:院将量子概率引入到期权定价是最近几年一个新的研究趋势,也称为量子金融.为了期权定价更方便,文章建立了量子三叉树模型,同时利用量子概率建立了连续量子Black-Scholes(B-S)模型。实例应用和Matlab期权敏感性分析都验证了量子B-S优于经典B-S,从而为连续期权定价提供量子决策的途径。
简介:摘要目的针对调强放疗(IMRT)计划大量耗费人工及计划质量高度依赖物理师临床经验且差异较大等问题,探讨一种可实现无监督调强放疗自动计划的方案。方法采用Varian Eclipse 15.6治疗计划系统(TPS)自带的脚本应用程序接口(ESAPI)和优化参数树搜索算法(OPTSA)模拟,实现整个计划设计过程。通过ESAPI进行交互,自动输入输出相关参数;利用OPTSA对靶区和危及器官(OAR)的剂量学参数进行评估,并迭代调整优化目标参数来逐步改善,最终获得满足临床需求的IMRT计划。为验证自动计划的有效性,从临床数据库中选取20例既往已完成治疗的直肠癌病例,比较基于OPTSA算法的自动计划和临床人工计划在剂量分布和特定剂量学参数上的差异。结果所有的自动计划均满足临床要求。90%的自动计划质量超过既往人工计划,10%的自动计划则与人工计划质量基本一致。PTV平均适形指数(CI)在自动计划和人工计划中分别为0.88和0.80。与人工计划相比,自动计划OAR剂量学指标平均降低11%。自动计划和人工计划平均运行时间分别为(28.15±3.61)和(36.7±4.6)min。结论利用ESAPI所创建的OPTSA自动计划质量不劣于人工计划。在保证计划质量和一致性的情况下,OPTSA自动计划可缩短计划设计中所耗费的人力时间。
简介:突然之间突然之间有一种冲动想学一位诗人写几句春情勃发的句子我翻遍了思想的田野始终找不到一组发芽的文字学着用一只香烟催生一枝迷人的花朵