pulldown 实验方法
Pull Down实验流程
1. 混合两种预测相互作用的蛋白。（Protein-A-GST & Protein-B-HIS，下面实验用GST 树脂IP，
用Western Blot检测HIS；反之亦然。如果是纯化后的蛋白，需要进行偷袭或者使用超滤离心管为蛋白更换溶液，之后才能继续Pull Down。）
2. 加入1 mL Binding Buffer。
Binding Buffer：50 mM Tris.HCl （pH7.50.）
100 mM NaCl
0.25% Triton-X 100
35 mM β-Me（巯基乙醇）
3.
5. 4 ℃，
清样品记为
6. 加入离心2 min，
吸弃上清。
7.
8. 5-10 min，
150-200 g
Marker，- Protein-A/ Protein-B
供参考。
Marker，
Marker，
9. 转PVDF膜，350 mA 恒流，2 h 左右。（PVDF膜用之前，用甲醇泡2 min）
10. 做Western Blot 过程：
预杂交1 h 以上；杂交一抗1 h 以上；洗膜三次，每次10 min ；杂交二抗1 h 以上；洗膜三次，每次10 min。
11. 显影：
用1 mL 发光液A + 1 mL发光液B浸润PVDF膜，然后固定，显影液显影1 min（时间可以适当调整），水洗，定影1 min。
12. 扫描杂交胶片结果。
诊所法律教育方法的运用
诊所法律教育方法的运用 摘要：诊所法律教育方法有助于将法学理论知识与实践相结合，有助于提高法学教育的质量，有助于提高学生的职业道德水平。诊所法律教育具体实施的方式有多种，课堂内主要采用模拟角色训练与评价的方式，课堂外主要采用代理真实案件的方式。在使用诊所法律教育方法时，要充分考虑学生的实际情况，因人而异；要开展诊所法律教育方法的交流；要正确认识诊所法律教育方法的地位。 关键词：诊所法律教育方法；实施；问题 一、诊所法律教育方法的意义 “法律诊所”是一个外来名词，属于法律教育术语，英文名为CLINICAL LEGAL。概括起来说，诊所法律教育是指“通过法律实践，学习律师的执业技能”。这种教学方法的最大特点是学生是课堂的主人，学生以“准律师”的身份参与处理真实的案件。这一方法在法学教育中的运用能起到以下作用： 1.有助于将法学理论知识与实践相结合 传统的法学教育方法重在把法学知识和教师的经验面对面地传授给学生，使学生在课堂学到必要的法学知识，完成一个从不懂到懂的过程，为以后的法律实践打下基础。这种教学方法的不足是不重视法律实践，理论与实践脱节较严重。诊所法律教育的方法重在实践，强调学生把所学法学知识与法学实践相结合，弥补了传统法学教育方法缺少实践的不足。引入这种教育方法，有利于使法律教育的方法更为完善，便于学生学以致用。 2.有助于提高法学教育的质量 教育方法直接影响法律教育的质量。笔者认为，我国的法学教育，一方面要培养高层次的研究型的法学理论家，另一方面要培养出能够解决实际问题、熟练掌握诉讼技巧、有职业道德的法律工作者，而且后一种人才的需求似乎更为迫切。由于法学的实践性强，所以提高法学教育的质量就必须选择有利于提高实践能力的教育方法。诊所法律教育方法正是有利于培养实践能力、提高法律教育质量的有效方法。 3.有助于提高学生的职业道德水平 高素质的法律人才不仅要有丰富的法律知识，较强的解决实际问题的能力，更重要的还应当具有高尚的职业道德。在诊所法律教育过程中，学生在处理一系列权利和义务的关系时，特别是在权利与义务的碰撞中锤炼自己，就能使他们的职业道德得到升华。学生在接受诊所法律教育之后，一般都有这样的体会，
大学数学实验之蒙特卡洛方法
《数学实验》报告 班级：序号：： 1．问题描述 I、用蒙特卡罗方法计算以下函数在区间上的积分，并改变随机点数 目观察对结果的影响。 （1）y=1/(1+x), 0=
0.6975 >> p=shell1(0,1,10000) p = 0.6922 >> p=shell1(0,1,100) p = 0.7001 >> p=shell1(0,1,500) p = 0.6890 结果分析：改变了四次随机点数，结果都趋近于0.69，说明积分值约等于0.69，但是点数越多，值越接近。 I、(2)使用均值估计法 程序： function p=shell2(a,b,n) z=0; x=unifrnd(a,b,1,n); for i=1:n u=(exp(3*x(i)))*sin(2*x(i)); z=z+u; end p=(b-a)*z/n; 运行结果： >> p=shell2(0,2,1000) p = -24.4911 >> p=shell2(0,2,100) p = -43.8720 >> p=shell2(0,2,10000) p = -30.8699 >> p=shell2(0,2,500) p = -23.2955 >> p=shell2(0,2,100000) p =
法律中的假定及其运用
法律中的假定及其运用 苏晓宏华东政法大学教授 2013-02-19 22:52:36 来源：《东方法学》012年第6期 关键词:法律方法；法律思维；立法假定；司法假定 内容提要:假定是法学的一个方法，是法律思维和法律判断的最基本形式。立法过程中存在有假定，而且在不同条件、观念、立场、法域下的假定有所不同，为了保证立法的公平正确需要充分立法博弈，民主立法。立法假定和司法假定在面对的对象、假定的立场、运用的方法上是不同的。司法假定并不因为方法的确定而变得确凿无疑，而是受到先见、立场、态度等因素的影响而构成，其结果要通过制度、法律共同体、传媒舆论的限制和复验。 假定，是法学的一个方法。众所周知的“无罪推定”原则就提出了一个著名的近乎公理的假定：[1]任何人在其被证明有罪之前应当被假定为无罪的。这里就出现了两个问题：第一，在这条原则被提出、被确立、被接受之前，很多人是被推定为有罪的，这自不待言；第二，有了这条原则之后，是否就一定会被假定无罪了呢？显然未必。无罪推定其隐含的前提就是在人的思维中往往是假定其有罪，如果不会存在这样的假定，那么无罪推定原则就没有必要产生了，之所以要有这一原则就是需要用这样的原则来防止人的假定导致对一个人可能因偏见受到不公正对待。但法律原则防止和限制不了人的思维，因此很多时候法官的思维上仍有可能是有罪推定。无罪推定原则无法解决法官的思维假定问题，只是由于确立了这样的原则之后可以在制度上附加许多措施和手段以避免对被告人的不
利。显然，假定对于法律的思维及其结果有着深刻的影响的。所以，假定被认为是法律思维和法律判断的最基本形式。 法律思维是近年法学研究的一个热点，但是阅读的结果不免让人有一种感觉，其中所论大都是针对一个理想的状态，即法律人应当怎样思维、推理、论证，这固然是需要的。但是如果真实如此，那么何以会有这么多案件会受到质疑呢？而且其中相当一部分是逻辑思维方法上出现了问题，例如南京的彭宇案就被学者认为存在逻辑错误。这说明法律人并不一定按设定的方法来思维，同时也无法证明法律人会按确定的方法去思考。那么真实的法律人是如何思考和思维的呢？这是我们需要论证的问题。 一、作为立法论证基础的假定 假定是人类思维的一种方法。假定，或称假设、假说，是以已有事实材料和科学理论为依据而对未知事实或规律所提出的一种推测性说明。假定需要从事实材料出发根据已被证实的科学理论进行逻辑的论证。所有的法律思维都是从先见或者偏见启动的。因此，法律方法的运用都首先由思维来推动。假，意味着不一定正确，逻辑上不以为真；定，即先定，就是先确定其为真，只有先定为真，才能启动其思维，才能往下推论。 在法学史上通过假定建立论证基础的情形并不鲜见。例如，影响近代以来立法思想的“社会契约说”就是著名的一个假定；美国人民拥有枪支的宪法权利，也就是建立在有可能政府会对其不利的假定上的。立法从其源头上看，无疑应当是实践的总结，法律最初的形态就是习惯的固定，习惯就意味着先有现实中的例子或事实问题，然后考虑立法上如何规制。从这个道理上讲，司法活动也许要早
浅析蒙特卡洛方法原理及应用
浅析蒙特卡洛方法原理及应用 于希明 （英才学院1236103班测控技术与仪器专业6120110304） 摘要：本文概述了蒙特卡洛方法产生的历史及基本原理，介绍了蒙特卡洛方法的最初应用——蒲丰投针问题求圆周率，并介绍了蒙特卡洛方法在数学及生活中的一些简单应用，最后总结了蒙特卡洛方法的特点。 关键词：蒙特卡洛方法蒲丰投针生活应用 蒙特卡洛方法（Monte Carlo method），也称统计模拟方法，是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。它是以概率统计理论为基础, 依据大数定律( 样本均值代替总体均值) , 利用电子计算机数字模拟技术, 解决一些很难直接用数学运算求解或用其他方法不能解决的复杂问题的一种近似计算法。蒙特卡洛方法在金融工程学，宏观经济学，计算物理学（如粒子输运计算、量子热力学计算、空气动力学计算）等领域应用广泛。 一、蒙特卡洛方法的产生及原理 蒙特卡洛方法于20世纪40年代美国在第二次世界大战中研制原子弹的“曼哈顿计划”计划的成员S.M.乌拉姆和J.冯·诺伊曼首先提出。数学家冯·诺伊曼用驰名世界的赌城—摩纳哥的Monte Carlo—来命名这种方法，为它蒙上了一层神秘色彩。在这之前，蒙特卡洛方法就已经存在。1777年，法国数学家蒲丰（Georges Louis Leclere de Buffon，1707—1788）提出用投针实验的方法求圆周率π。这被认为是蒙特卡洛方法的起源。 其基本原理如下：由概率定义知，某事件的概率可以用大量试验中该事件发生的频率来估算，当样本容量足够大时，可以认为该事件的发生频率即为其概率。因此，可以先对影响其可靠度的随机变量进行大量的随机抽样，然后把这些抽样值一组一组地代入功能函数式，确定结构是否失效，最后从中求得结构的失效概率。蒙特卡洛法正是基于此思路进行分析的。 设有统计独立的随机变量Xi(i=1，2，3，…，k)，其对应的概率密度函数分别为fx1，fx2，…，fxk，功能函数式为Z=g(x1，x2，…，xk)。首先根据各随机变量的相应分布，产生N组随机数x1，x2，…，xk值，计算功能函数值Zi=g(x1，x2，…，xk)(i=1，2，…，N)，若其中有L组随机数对应的功能函数值Zi≤0，则当N→∞时，根据伯努利大数定理及正态随机变量的特性有：结构失效概率，可靠指标。 二、蒲丰投针问题 作为蒙特卡洛方法的最初应用, 是解决蒲丰投针问题。1777 年, 法国数学家蒲丰提出利用投针实验求解圆周率的问题。设平面上等距离( 如为2a) 画有一些平行线, 将一根长度为2l( l< a) 的针任意投掷到平面上, 针与任一平行线相交的频率为p 。针的位置可以用针的中心坐标x 和针与平行线的夹角θ来决定。任意方向投针, 便意味着x与θ可以任意取一值, 只是0≤x ≤a, 0≤θ≤π。那么, 投针与任意平行线相交的条件为x ≤ l sinθ。相交频率p 便可用下式求
蒙特卡罗方法简介
第三章蒙特卡罗方法简介 3.1 Monte Carlo方法简介 Monte Carlo方法是诺斯阿拉莫斯实验室在总结其二战期间工作（曼哈顿计划）的基础上提出来的。Monte Carlo的发明，主要归功于Enrico Fermi、Von Neumann和Stanislaw Ulam等。自二战以来，Monte Carlo方法由于其在解决粒子输运问题上特有的优势而得到了迅速发展，并在核物理、辐射物理、数学、电子学等方面得到了广泛的应用。Monte Carlo的基本思想就是基于随机数选择的统计抽样，这和赌博中掷色子很类似，故取名Monte Carlo。 Monte Carlo方法非常适于解决复杂的三维问题，对于不能用确定性方法解决的问题尤其有用，可以用来模拟核子与物质的相互作用。在粒子输运中，Monte Carlo技术就是跟踪来自源的每个粒子，从粒子产生开始，直到其消亡（吸收或逃逸等）。在跟踪过程中，利用有关传输数据经随机抽样来决定粒子每一步的结果[6]。 3.2 Monte Carlo发展历程 MCNP程序全名为Monte Carlo Neutron and Photon Transport Code (蒙特卡罗中子-光子输运程序)。Monte Carlo模拟程序是在1940年美国实施“发展核武器计划”时，由洛斯阿拉莫斯实验室（LANL）提出的，为其所投入的研究、发展、程序编写及参数制作超过了500人年。1950年Monte Carlo方法的机器语言出现, 1963年通用性的Monte Carlo方法语言推出，在此基础上，20世纪70年代中期由中子程序和光子程序合并,形成了最初的MCNP程序。自那时起，每2—3年MCNP更新一次, 版本不断发展，功能不断增加，适应面也越来越广。已知的MCNP程序研制版本的更新时间表如下：MCNP-3：1983年写成，为标准的FORTRAN-77版本，截面采用ENDF /B2III。 MCNP-3A：1986年写成，加进了多种标准源，截面采用ENDF /B2I V[20]。
蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟法
当科学家们使用计算机来试图预测复杂的趋势和事件时, 他们通常应用一类需要长串的随机数的复杂计算。设计这种用来预测复杂趋势和事件的数字模型越来越依赖于一种称为蒙特卡罗模似的统计手段, 而这种模拟进一步又要取决于可靠的无穷尽的随机数目来源。 蒙特卡罗模拟因摩纳哥著名的赌场而得名。它能够帮助人们从数学上表述物理、化学、工程、经济学以及环境动力学中一些非常复杂的相互作用。数学家们称这种表述为“模式”, 而当一种模式足够精确时, 他能产生与实际操作中对同一条件相同的反应。但蒙特卡罗模拟有一个危险的缺陷: 如果必须输入一个模式中的随机数并不像设想的那样是随机数, 而却构成一些微妙的非随机模式, 那么整个的模拟(及其预测结果)都可能是错的。 最近, 由美国佐治亚大学的费伦博格博士作出的一分报告证明了最普遍用以产生随机数串 的计算机程序中有5个在用于一个简单的模拟磁性晶体中原子行为的数学模型时出现错误。科学家们发现, 出现这些错误的根源在于这5个程序产生的数串其实并不随机, 它们实际上隐藏了一些相互关系和样式, 这一点只是在这种微小的非随机性歪曲了晶体模型的已知特 性时才表露出来。贝尔实验室的里德博士告诫人们记住伟大的诺伊曼的忠告:“任何人如果相信计算机能够产生出真正的随机的数序组都是疯子。” 蒙特卡罗方法（MC） 蒙特卡罗（Monte Carlo）方法： 蒙特卡罗（Monte Carlo）方法，又称随机抽样或统计试验方法，属于计算数学的一个分支，它是在本世纪四十年代中期为了适应当时原子能事业的发展而发展起来的。传统的经验方法由于不能逼近真实的物理过程，很难得到满意的结果，而蒙特卡罗方法由于能够真实地模拟实际物理过程，故解决问题与实际非常符合，可以得到很圆满的结果。这也是我们采用该方法的原因。 蒙特卡罗方法的基本原理及思想如下： 当所要求解的问题是某种事件出现的概率，或者是某个随机变量的期望值时，它们可以通过某种“试验”的方法，得到这种事件出现的频率，或者这个随机变数的平均值，并用它们作为问题的解。这就是蒙特卡罗方法的基本思想。蒙特卡罗方法通过抓住事物运动的几何数量和几何特征，利用数学方法来加以模拟，即进行一种数字模拟实验。它是以一个概率模型为基础，按照这个模型所描绘的过程，通过模拟实验的结果，作为问题的近似解。可以把蒙特卡罗解题归结为三个主要步骤：构造或描述概率过程；实现从已知概率分布抽样；建立各种估计量。 蒙特卡罗解题三个主要步骤： 构造或描述概率过程： 对于本身就具有随机性质的问题，如粒子输运问题，主要是正确描述和模拟这个概率过程，对于本来不是随机性质的确定性问题，比如计算定积分，就必须事先构造一个人为的概率过程，它的某些参量正好是所要求问题的解。即要将不具有随机性质的问题转化为随机性质的问题。 实现从已知概率分布抽样： 构造了概率模型以后，由于各种概率模型都可以看作是由各种各样的概率分布构成的，因此产生已知概率分布的随机变量（或随机向量），就成为实现蒙特卡罗方法模拟实验的基本手段，这也是蒙特卡罗方法被称为随机抽样的原因。最简单、最基本、最重要的一个概率分布是(0,1)上的均匀分布（或称矩形分布）。随机数就是具有这种均匀分布的随机变量。随机数序列就是具有这种分布的总体的一个简单子样，也就是一个具有这种分布的相互独立的随机变数序列。产生随机数的问题，就是从这个分布的抽样问题。在计算机上，可以用物理方法产生随机数，但价格昂贵，不能重复，使用不便。另一种方法是用数学递推公式产生。这样
法律方法的运用
法律方法的合理运用 摘要：解决纠纷是法律人的天职，而在解决纠纷的过程中必须运用合理的方法，法律方法是法律人所依据的根本。在某些疑难案件的审判中，法律方法的运用有着重要作用。本文从法律方法的内容、与其相近观念的比较、法律方法的意义及其实际运用等方面进行简要的分析。 关键词：法律方法法学方法内容意义 一、法律方法的主要内容 关于法律方法的内容，学界有不同的观点。总的看来，法律方法可以划分为四类：第一类，狭义的法律解释方法；第二类，法律漏洞补充方法；第三类，不确定概念的价值补充；第四类，利益衡量。 1．狭义的法律解释方法 （1）文义解释，就是按照法律规范通常的字面含义和通常使用的方式对法律规范进行解释。（2）目的解释，是指从立法目的来对法律规定进行解释，通常我国的法律在第一条会明文规定立法的目的。（3）限缩解释，这一解释方法与扩张解释正好相反，是指法律条文如果按照法律规定的表面文义进行解释，其适用的范围过于宽泛，于是缩窄其文义的范围，从而达到立法者的本意。（4）扩张解释，就是根据立法精神，结合社会的现实需要，将法律条文的含义按照扩大范围的解释。（5）体系解释，又称为逻辑解释，这是指将被解释的法律条文放在整部法律中乃至这个法律体系中，联系其与其他法条之间的相互关系来解释法律。（6）当然解释，是指某个法律条文虽然没有明文规定适用于某个案件事实，但从该法律条文的立法本意来看，该案件事实更应该适用该法律条文。（7）立法解释，是指国家立法机关根据立法原意，对法律规范具体条文的含义以及所使用的概念、术语、定义所作的说明。法律解释是多种多样的，各个国家的法律体系不同，常用的解释也不尽相同。我国常用的法律结实方法除了上述几点，还有合宪解释、社会学解释、比较法解释等等。 2．法律漏洞补充方法 法律漏洞，是指整个法律内部存在不完整，有需要填补的空白，即法律条文存在法律应规定却未规定的情况。对于出现法律漏洞的案件，法院的审判法官不能因为没有法律规定而拒绝审理，而只能依据法律漏洞补充方法创设规则。我们通常使用以往的习惯、直接适用诚实信用原则、进行目的性限缩、扩张或是类推适用法律等方法来补充法律漏洞。 3．不确定概念的价值补充 不确定概念的价值补充，是指有的时候有些情况虽然有法律规定，但是法律规定不充分具体、没有明确的构成要件，因此适用范围不确定，在适用此法律规定用于裁判案件前，必须结合具体案件事实情况，对法律规定的构成要件和适用范围加以确定。 4．利益衡量 所谓利益衡量，指的是法官在审理案件时，在案件事实查清后，不是马上去寻找本案应该适用的法律规则，而是综合分析案件的实质，并综合考虑当事人的
法律分析方法和套路
法律分析方法和常见套路 superbstereo 一、解决问题的法律框架 国际法模拟法庭通常会面临众多复杂的法律问题，解决这些法律问题是运用一定的法律渊源对案件事实进行分析并得出结论的过程。现在常见的国际法模拟法庭常见的类型中有两种，一类以追究违反国际罪行罪犯的个人刑事责任为背景，如国际红十字会举办的国际人道法模拟法庭竞赛，这个类型模拟国际刑事法庭的程序，其的核心问题是追究罪犯的刑事责任，因此模拟法庭的所有焦点问题都集中到罪的构成与否上面。另一类更为复杂一些，以追究违反某一国际法义务的国家责任为大的背景，如迄今为止全球规模最大的国际法模拟法庭竞赛――杰赛普国际法模拟法庭竞赛（Jessup International Law Moot Court Competition）就是这方面的典型案例，这类法庭模拟的是对特定国家之间的争端有特定管辖权的国际法庭、仲裁庭的诉讼或仲裁程序，最为典型的例子就是直接模拟国际法院的诉讼程序。对于后一类模拟法庭，其模拟案件涉及的所有问题都与国家责任紧密相关，因此，分析问题的主线和框架通常以国家责任法的相关机制作为切入点。下面我们对两者进行详细说明。 1.以国家责任为背景的模拟法庭――以杰赛普国际法模拟法庭为例 A.程序问题 模拟国际法院的诉讼，在程序方面主要是三方面的问题，第一，法院是否对争议事项存在管辖权的问题。第二，原告国和被告国双方是否存在法律争议。第三，提交法庭审理事项是否符合可受理性（admissibility）的要求。可受理性方面，最为常见的例子是外交保护
的问题。国际法委员会近期已经完成了对《外交保护条款草案》（Draft Articles On Diplomatic Protection），这一责任条款是在总结习惯法规则的基础上编纂儿成的，如同《国家责任条款草案》（Draft Articles On State Responsibility of Internationally Wrongful Acts）一样，为外交保护方面的法律适用提供了非常全面的参考资料；另一方面，国际法院本身审理过很多关于外交保护的案件，例如诺特波母案（Nottebohm Case）、巴塞罗那牵引机车公司案（Barcelona Traction Case）等，这也为法院审理外交保护的问题提供了很多依据。 B.实体问题 实体问题的核心必定是围绕国家责任的相应制度展开的。从国家责任法的角度分析，从以下几个大的方面可以作为分析问题的切入点： 第一，诉讼请求的提出国――通常为原告国，但被告国有可能提出反请求――是否有权主张权利的问题，即是否存在“诉权”的问题。这个问题通常是不言而喻的，通常提起诉讼请求的国家，其本国的利益在案件中受到了直接的影响；但是有两个例外情况：第一，诉讼请求可能以外交保护为前提，那么请求国必须证明外交保护的前提得到满足；第二，请求国可能不是直接受到损害的国家，即请求国为与其同处一个国家集团内部的其他国家直接代替受害国提起诉讼，或请求国提起诉讼完全是为了国际社会的公共利益，总而言之，诉讼请求的提出国并非为了自己的利益进行诉讼。非为本国利益而进行的诉讼，在国际法院的历史上有一些失败的先例，如西南非洲案、东帝汶案等，但在国际法委员会编纂的《国家责任的条款草案》中也有所涉及。1 第二，国家责任的构成要件是否满足。这一点通常是模拟国际法院诉讼都会涉及到重点问题。国家责任有两方面的构成要件——是否存在违反国际法义务的行为以及违法行为是1ILC Draft Artcile on State Responsibility of Internationally Wrongful Acts, Art.42.
蒙特卡罗方法地解地的题目过程可以归结为三个主要步骤
蒙特卡罗方法的解题过程可以归结为三个主要步骤：构造或描述概率过程；实现从已知概率分布抽样；建立各种估计量。 蒙特卡罗方法解题过程的三个主要步骤： （1）构造或描述概率过程 对于本身就具有随机性质的问题，如粒子输运问题，主要是正确描述和模拟这个概率过程，对于本来不是随机性质的确定性问题，比如计算定积分，就必须事先构造一个人为的概率过程，它的某些参量正好是所要求问题的解。即要将不具有随机性质的问题转化为随机性质的问题。 （2）实现从已知概率分布抽样 构造了概率模型以后，由于各种概率模型都可以看作是由各种各样的概率分布构成的，因此产生已知概率分布的随机变量（或随机向量），就成为实现蒙特卡罗方法模拟实验的基本手段，这也是蒙特卡罗方法被称为随机抽样的原因。最简单、最基本、最重要的一个概率分布是（0，1）上的均匀分布（或称矩形分布）。随机数就是具有这种均匀分布的随机变量。随机数序列就是具有这种分布的总体的一个简单子样，也就是一个具有这种分布的相互独立的随机变数序列。产生随机数的问题，就是从这个分布的抽样问题。在计算机上，可以用物理方法产生随机数，但价格昂贵，不能重复，使用不便。另一种方法是用数学递推公式产生。这样产生的序列，与真正的随机数序列不同，所以称为伪随机数，或伪随机数序列。不过，经过多种统计检验表明，它与真正的随机数，或随机数序列具有相近的性质，因此可把它作为真正的随机数来使用。由已知分布随机抽样有各种方法，与从(0,1)上均匀分布抽样不同，这些方法都是借助于随机序列来实现的，也就是说，都是以产生随机数为前提的。由此可见，随机数是我们实现蒙特卡罗模拟的基本工具。 （3）建立各种估计量
大学数学实验之蒙特卡洛方法
《数学实验》报告 班级：序号：姓名： 1．问题描述 I、用蒙特卡罗方法计算以下函数在区间上的积分，并改变随机点数 目观察对结果的影响。 （1）y=1/(1+x), 0=
0.6975 >> p=shell1(0,1,10000) p = 0.6922 >> p=shell1(0,1,100) p = 0.7001 >> p=shell1(0,1,500) p = 0.6890 结果分析：改变了四次随机点数，结果都趋近于0.69，说明积分值约等于 0.69，但是点数越多，值越接近。 I、(2)使用均值估计法 程序： function p=shell2(a,b,n) z=0; x=unifrnd(a,b,1,n); fori=1:n u=(exp(3*x(i)))*sin(2*x(i)); z=z+u; end p=(b-a)*z/n; 运行结果： >> p=shell2(0,2,1000) p = -24.4911 >> p=shell2(0,2,100) p = -43.8720 >> p=shell2(0,2,10000) p = -30.8699 >> p=shell2(0,2,500) p = -23.2955 >> p=shell2(0,2,100000) p =
谈谈如何学习法律的方法和技巧
怎样学好法律课程（总结版） 法律专业包括诸多法律课程，内容丰富、涉及面广、理论深邃、实践性强，许多法律概念相近、易混不易区分，学习起来确实有一定的困难。但是，只要我们有信心和决心，掌握有效的学习方法、技巧和要领，是可以学好，而且一定能够学好的。这里，就怎样学好法律课程谈几点意见，供学员们学习时借鉴。 一、明确法律课程的基本要求，掌握法律学科的基本结构 法律专业的各门法律课程，诸如宪法、民法、经济法、刑法、合同法等等，都是一部法律，而阐述该法律的应是一门学科。法律专业的各门法律课共同的基本要求是，通过学习，使学员能够比较全面系统地了解和掌握各门法律学科的基本概念、基本理论和基本知识，提高分析和解决问题的能力。任何一门法律学科，都有自己的基本概念和基本理论，体现在各门法律课教材的各个章、节里。例如，在合同法教材的合同成立一章中，基本概念是要约、要约邀请、要约撤回、要约撤销、承诺、承诺撤回、缔约过失责任；基本理论是要约邀请与要约的区别、要约法律效力的内容、承诺迟延及其法律效力、缔约过失责任的概念和特征；基本知识是合同成立的条件、要约的条件、承诺的条件、合同成立的时间和地点。掌握了法律课程教材中的基本概念、基本理论和基本知识，是学好法律课程的基本功，有了这个基本
功，才能真正学好法律课程。 此外，在学习步骤上，开始学习法律课程时，首先应当从总体上了解该法律课程教材有几大部分，先后顺序是什么？每一大部分中又有哪些主要问题？每一个问题的主要内容有哪些？尽可能在脑子里勾画出一个整体轮廓。学习法律课程教材之前，先了解它的“整体框架”即基本结构，对进一步深入学好法律课程是有裨益的。 二、全面系统地学习指定教材 各门法律课程的教材，在内容上不拘泥于各部法律的条文，增加了理论的阐释，介绍了各部法律中没有规定的有关法律制度、法律理论问题。所以，教材是全面概括了各门法律学科中的基本概念、基本理论和基本知识。因此，学好各门法律课程指定教材，对每一个学员来说，无疑是十分重要的，而且是必须的。有的学员工作忙、时间紧，通常总希望学习的范围小一点，有的学员在学习时，前面学几章，跳几章学后面的，有的学员自以为这部分重要便多学，那部分不重要而不学或者一溜而过。这种心情和学习方法是可以理解的，但是不科学的，所学的知识不完整，因而是不可靠的。要学好法律课程教材，不能不注意全面学习。所谓全面学习，是要求细读教材的全部，即逐章、逐节、逐个问题地学习，在逐章、逐节循序渐进地学习中，对每一个问题都要有全面的理解与掌握。这里，举例说明，就学习基本概
蒙特卡罗(Monte Carlo)方法简介
蒙特卡罗(Monte Carlo)方法简介
蒙特卡罗(Monte Carlo)方法简介 蒙特卡罗(Monte Carlo)方法，也称为计算机随机模拟方法，是一种基于"随机数"的计算方法。 一起源 这一方法源于美国在第二次世界大战进研制原子弹的"曼哈顿计划"。Monte Carlo方法创始人主要是这四位：Stanislaw Marcin Ulam, Enrico Fermi, John von Neumann（学计算机的肯定都认识这个牛人吧）和Nicholas Metropolis。 Stanislaw Marcin Ulam是波兰裔美籍数学家，早年是研究拓扑的，后因参与曼哈顿工程，兴趣遂转向应用数学，他首先提出用Monte Carlo方法解决计算数学中的一些问题，然后又将其应用到解决链式反应的理论中去，可以说是MC方法的奠基人；Enrico Fermi是个物理大牛，理论和实验同时都是大牛，这在物理界很少见，在“物理大牛的八卦”那篇文章里提到这个人很多次，对于这么牛的人只能是英年早逝了（别说我嘴损啊，上帝都嫉妒！）；John von Neumann可以说是计算机界的牛顿吧，太牛了，结果和Fermi一样，被上帝嫉妒了；Nicholas Metropolis，希腊裔美籍数学家，物理学家，计算机科学家，这个人对Monte Carlo方法做的贡献相当大，正式由于他提出的一种什么算法（名字忘了），才使得Monte Carlo方法能够得到如此广泛的应用，这人现在还活着，与前几位牛人不同，Metropolis很专一，他一生主要的贡献就是Monte Carlo方法。 蒙特卡罗方法的名字来源于摩纳哥的一个城市蒙地卡罗，该城市以赌博业闻名，而蒙特?罗方法正是以概率为基础的方法。与它对应的是确定性算法。 二解决问题的基本思路 Monte Carlo方法的基本思想很早以前就被人们所发现和利用。早在17世纪，人们就知道用事件发生的"频率"来决定事件的"概率"。19世纪人们用投针试验的方法来决定圆周率π。本世纪40年代电子计算机的出现，特
蒙特卡罗方法及应用实验讲义2016
蒙特卡罗方法及应用 实验讲义 东华理工大学核工系 2016.8
实验一 蒙特卡罗方法基本思想 一、实验目的 1、了解蒙特卡罗方法方法的基本思想； 2、掌握蒙特卡罗方法计算面积、体积的方法； 3、掌握由已知分布的随机抽样方法。 二、实验原理 Monte Carlo 方法，又称统计模拟方法或计算机随机模拟方法，是一种基于“随机数”进行数值模拟的方法，一种采用统计抽样理论近似求解物理或数学问题的方法。 如待求量可以表述成某些特征量的期望值、某些事件出现的概率或两者的函数形式，那么可采用蒙特卡罗方法求解。在求解某些特征量的期望值或某些事件出现的概率时，必须构建合符实际的数学模型。例如采用蒙特卡罗方法计算某函数所围面积时，构建的数学模型是构造一已知面积的可均匀抽样区域，在该区域投点，由伯努利定理大数定理可知，进入待求区域投点的频率依概率1收敛于该事件出现的概率（面积之比）。 由已知分布的随机抽样方法指的是由已知分布的总体中抽取简单子样。具体方法很多，详见教材第三章。 三、实验内容 1、安装所需计算工具（MATLAB 、fortran 、C++等）； 2、学习使用rand(m,n)、unifrnd(a,b,m,n)函数 3、求解下列问题： 3.0、蒲丰氏投针求圆周率。 3.1、给定曲线y =2 – x 2 和曲线y 3 = x 2，曲线的交点为：P 1( – 1，1 )、P 2( 1，1 )。曲线围成平面有限区域，用蒙特卡罗方法计算区域面积； 3.2 、计算1z z ?≥??≤??所围体积 其中{(,,)|11,11,02}x y z x y z Ω=-≤≤-≤≤≤≤。 4、对以下已知分布进行随机抽样：
蒙特卡罗实验报告
蒙特卡罗方法 实验一 实验报告 蒙特卡罗方法实验一实验报告 一、实验目的 1、了解蒙特卡罗方法方法的基本思想； 2、掌握蒙特卡罗方法计算面积、体积的方法； 3、掌握由已知分布的随机抽样方法。 二、实验原理
Monte Carlo 方法，又称统计模拟方法或计算机随机模拟方法，是一种基于“随机数”进行数值模拟的方法，一种采用统计抽样理论近似求解物理或数学问题的方法。 倘若待求量可以表述成某些特征量的期望值、某些事件出现的概率或两者的函数形式，那么可采用蒙特卡罗方法求解。在求解某些特征量的期望值或某些事件出现的概率时，必须构建合符实际的数学模型。例如采用蒙特卡罗方法计算某函数所围面积时，构建的数学模型是构造一已知面积的可均匀抽样区域，在该区域投点，由伯努利定理大数定理可知，进入待求区域投点的频率依概率1收敛于该事件出现的概率（面积之比）。 由已知分布的随机抽样方法指的是由已知分布的总体中抽取简单子样。抽样方法有： 直接抽样方法：离散型分布随机抽样方法、连续型分布直接抽样方法；挑选抽样方法;复合抽样方法；随机抽样一般方法：加抽样方法、减抽样方法、乘抽样方法、乘加抽样方法、乘减抽样方法、对称抽样方法、替换抽样方法、多为分布抽样方法、积分抽样方法；随机抽样其他方法：偏倚抽样方法、近似分布抽样方法、近似-修正抽样方法。 三、实验内容 1、安装所需计算工具（MA TLAB 、fortran 、C++等）； 2、编写一伪随机数发生器；（如乘加同余a=1366,c=150889,M=714025、a=9301,c=49297,M=233280；乘同余a=16807,M=232 -1；或采用其它方法） 以下内容选取一个采用自编伪随机数发生器进行计算，其余采用工具软件中自带伪随机数发生器进行计算。 3、求解以下区域的面积、体积： 3.1、给定曲线y =2 – x 2 和曲线y 3 = x 2，曲线的交点为：P 1( – 1，1 )、P 2( 1，1 )。曲线围成平面有限区域，用蒙特卡罗方法计算区域面积； 3.2、计算22 22 11z x y z x y ?≥+? ?≤+--??所围体积 其中{(,,)|11,11,02}x y z x y z Ω=-≤≤-≤≤≤≤。 4、对以下已知分布进行随机抽样： 4.1、()() []2 3 321,0,12 f x x x x =+ -∈； 4.2、()() ()[]11,1,21E f x f x x E k E = ?∈+
法律方法的特点
法律方法的特点：权威性、规范性、严肃性。 经济方法：是指学校管理者运用工资、奖金等经济手段或措施进行管理的方法。 经济方法的手段主要包括：工资、奖金、补贴加薪、待遇、实物、罚款以及经济制度和经济政策等等。 经济方法的特点：利益性、公平性、即效性。 教育方法：是指学校管理老通过说服教育、启发觉悟使受教育提高认识，增强工作积极性和自觉性的方法。 教育方法是实施各种管理方法的先导，它为人们的工作行为提供了思想基础。 学校管理体制：是指学校内部实行领导和管理的组织体系和制度，它规定了学校领导和管理力量的地位、作用、职权范围、彼此关系，规定了组织机构。 校长负责制：是指学校工作有校长全面负责，党支部起保证监督作用，教职工参与民主管理的校内领导体制。 校长负责制度：是指学校工作由校长全面负责。党支部其保证监督作用，教职工参与民主管理的校内领导体制。 校长负责制的制约机智是党支部的保证监督以及职工参与民主管理。 学校组织机构系统：是指为了实现管理目标的学校各部门、各单位的有机组合，是将学校的职位任务、人员按照一定的原则组合去来的完善的结构体系。 教育立法：是指国家立法机关会依照法律程序制定有关教育法律的活动。 我国教育法规体系：以《教育法》为核心的有中国特色的社会主义教育法规体系， 《教育法》：即教育基本法，是依据宪法制定的调整教育内部、外部相互关系的其本法律准则，被称为"教育的宪法"或教育法规体系的"母法"，1995年3月18日由8届人大3次会议通过的《教育法》是我国教育事业改革和发展的根本大法。 《教育法》：确立了我国教育是社会主义教育的性质。 《教育法》规定了我国的教育方针是："教育必须为社会主义现代化建设服务，必须与生产劳动相结合，培养德、智、体等方面全面发展的社会主义事业的建设者和接班人。"国家教育考试制度是由国家授权或批准的，有实施教育考试机构承办的一种考试制度。学士学位由国务院授权的高等学校授予，博士、硕士学位由国务院授权的高等学校和科研机构授予。《教育法》：第五十三条对教育投入的体制做了规定："国家建立以财政拨款为主、其他多种渠道筹措教育经费为辅的体制。" 《教育法》对教育投入规定了"两个提高""三个增长"的原则。 《中华人民共和国教育师法》：（简称《教育法》）于1993年10月31日届入大常委会四次会议通过，1994年1月日起，实行。它的颁布实施体现了党和国家对人民教师的重视，对保证教师的合法权益、提高教师队伍的社会地位，造就一支具有较高的思想品德和业务素质的教师队伍、促进社会主义教育事业的发展，将产生积极的影响。 教师聘任制：是学校与教师在道德双方地位平等的原则下，签定聘任合同，明确规定双方的权利、义务和责任的一种制度，它是当前为适应社会主义经济发展而进行的教师任用制度改革的重要组成部分， 《教师法》第二十五条规定教师的平均工资水平应不低于或者高于国家公务员的平均工资水平，并逐步提高。 教师考核内容包括：思想政治、业务水平、工作态度和工作成绩、即德、能、勤、绩国家对接受义务教育的学生应当免收学费，省级人民政府应当制定助学金的发放办法。凡年满六周岁的儿童，不分性别、民族、种族，应当入学校受规定年限的义务教育，条件不具备的地区，可以推迟到七周岁入学。 事实义务教育的阶段与步骤：国家实行九年制义务教育，可分为初等教育和初级中等教育两
蒙特卡洛方法及其在风险评估中的应用(1)
蒙特卡洛方法及其应用 1风险评估及蒙特卡洛方法概述 １.１蒙特卡洛方法。 蒙特卡洛方法，又称随机模拟方法或统计模拟方法，是在20世纪40年代随着电子计算机的发明而提出的。它是以统计抽样理论为基础，利用随机数，经过对随机变量已有数据的统计进行抽样实验或随机模拟，以求得统计量的某个数字特征并将其作为待解决问题的数值 解。 蒙特卡洛模拟方法的基本原理是：假定随机变量X1、X2、X3……X n、Y，其中X1、X2、X3……X n 的概率分布已知，且X1、X2、X3……X n、Y有函数关系：Y=F（X1、X2、X3……X n），希望求得随机变量Y的近似分布情况及数字特征。通过抽取符合其概率分布的随机数列X1、X2、X3……X n带入其函数关系式计算获得Y的值。当模拟的次数足够多的时候，我们就可以得到与实际情况相近的函数Y的概率分布和数字特征。 蒙特卡洛法的特点是预测结果给出了预测值的最大值,最小值和最可能值，给出了预测 值的区间范围及分布规律。 １.２风险评估概述。 风险表现为损损益的不确定性，说明风险产生的结果可能带来损失、获利或是无损失也无获利，属于广义风险。正是因为未来的不确定性使得每一个项目都存在风险。对于一个公司而言，各种投资项目通常会具有不同程度的风险，这些风险对于一个公司的影响不可小视，小到一个项目投资资本的按时回收，大到公司的总风险、公司正常运营。因此，对于风险的 测量以及控制是非常重要的一个环节。 风险评估就是量化测评某一事件或事物带来的影响的可能程度。根据“经济人”假设，收益最大化是投资者的主要追求目标，面对不可避免的风险时，降低风险，防止或减少损失， 以实现预期最佳是投资的目标。 当评价风险大小时，常有两种评价方式：定性分析与定量分析法。定性分析一般是根据风险度或风险大小等指标对风险因素进行优先级排序，为进一步分析或处理风险提供参考。这种方法适用于对比不同项目的风险程度，但这种方法最大的缺陷是在于，在多个项目中风险最小者也有可能亏损。而定量分析法则是将一些风险指标量化得到一系列的量化指标。通过这些简单易懂的指标，才能使公司的经营者、投资者对于项目分风险有正确的评估与判断，
蒙特卡洛模拟法简介
蒙特卡洛模拟法简介 蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟是一种通过设定随机过程，反复生成时间序列，计算参数估计量和统计量，进而研究其分布特征的方法。具体的，当系统中各个单元的可靠性特征量已知，但系统的可靠性过于复杂，难以建立可靠性预计的精确数学模型或模型太复杂而不便应用时，可用随机模拟法近似计算出系统可靠性的预计值；随着模拟次数的增多，其预计精度也逐渐增高。由于涉及到时间序列的反复生成，蒙特卡洛模拟法是以高容量和高速度的计算机为前提条件的，因此只是在近些年才得到广泛推广。 这个术语是二战时期美国物理学家Metropolis执行曼哈顿计划的过程中提出来的。 蒙特卡洛模拟方法的原理是当问题或对象本身具有概率特征时，可以用计算机模拟的方法产生抽样结果，根据抽样计算统计量或者参数的值；随着模拟次数的增多，可以通过对各次统计量或参数的估计值求平均的方法得到稳定结论。 蒙特卡洛模拟法的应用领域 蒙特卡洛模拟法的应用领域主要有： 1.直接应用蒙特卡洛模拟:应用大规模的随机数列来模拟复杂系统，得到某些参数或重要指标。 2.蒙特卡洛积分:利用随机数列计算积分，维数越高，积分效率越高。 3.MCMC:这是直接应用蒙特卡洛模拟方法的推广，该方法中随机数的产生是采用的马尔科夫链形式。 蒙特卡洛模拟法的概念 （也叫随机模拟法）当系统中各个单元的可靠性特征量已知，但系统的可靠性过于复杂，难以建立可靠性预计的精确数学模型或模型太复杂而不便应用则可用随机模拟法近似计算出系统可靠性的预计值。随着模拟次数的增多，其预计精度也逐渐增高。由于需要大量反复的计算，一般均用计算机来完成。
蒙特卡洛模拟法求解步骤 应用此方法求解工程技术问题可以分为两类:确定性问题和随机性问题。解题步骤如下： 1.根据提出的问题构造一个简单、适用的概率模型或随机模型，使问题的解对应于该模型中随机变量的某些特征（如概率、均值和方差等），所构造的模型在主要特征参量方面要与实际问题或系统相一致 2 .根据模型中各个随机变量的分布，在计算机上产生随机数，实现一次模拟过程所需的足够数量的随机数。通常先产生均匀分布的随机数，然后生成服从某一分布的随机数，方可进行随机模拟试验。 3. 根据概率模型的特点和随机变量的分布特性，设计和选取合适的抽样方法，并对每个随机变量进行抽样（包括直接抽样、分层抽样、相关抽样、重要抽样等）。 4.按照所建立的模型进行仿真试验、计算，求出问题的随机解。 5. 统计分析模拟试验结果，给出问题的概率解以及解的精度估计。 在可靠性分析和设计中，用蒙特卡洛模拟法可以确定复杂随机变量的概率分布和数字特征，可以通过随机模拟估算系统和零件的可靠度，也可以模拟随机过程、寻求系统最优参数等。 蒙特卡洛模拟法的实例 资产组合模拟： 假设有五种资产，其日收益率(%)分别为 0.02460.0189 0.0273 0.0141 0.0311 标准差分别为 0.95091.4259, 1.5227, 1.1062, 1.0877 相关系数矩阵为 1.0000 0.4403 0.4735 0.4334 0.6855 0.4403 1.00000.7597 0.7809 0.4343 0.4735 0.75971.0000 0.6978 0.4926 0.4334 0.78090.6978 1.0000 0.4289 0.6855 0.43430.4926 0.4289 1.0000 假设初始价格都为100，模拟天数为504天，模拟线程为2，程序如下%run.m