在 Python 中模拟基本随机过程

问题描述

我正在尝试用 Python 模拟一个简单的随机过程，但没有成功。流程如下：

x(t + δt) = r(t) * x(t)

其中 r(t) 是一个伯努利随机变量，可以假定值为 1.5 或 0.6。

我尝试了以下方法：

n = 10
r = np.zeros( (1,n))

for i in range(0,n,1):
    if r[1,i] == r[1,0]:
        r[1,i] = 1
    else:
        B = bernoulli.rvs(0.5,size=1)
        if B == 0:
            r[1,i] = r[1,i-1] * 0.6
        else:
            r[1,i-1] * 1.5

你能解释一下我做错了什么以及可能的解决方案吗？

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

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