基于实时拉丁超立方体抽样的蒙特卡罗误差传播
mcerp3的Python项目详细描述
概述
mcerp3是用于Monte Carlo methods的随机计算器，它使用 latin-hypercube sampling执行非顺序特定的 error propagation（或不确定度分析）。
有了这个包，您可以轻松地和透明地跟踪效果 通过数学计算的不确定性。高等数学 函数，类似于标准math模块中的函数，以及统计 类似于scipy.stats模块中的函数也可以计算 直接的。
如果您熟悉基于excel的风险分析程序，比如@risk， crystal ball，modelrisk等，这个包将为您创造奇迹。 （甚至可能更快！）给你更多的建模灵活性 强大的python语言。这个包裹也不用花一分钱， 与那些花费^{em1}数千美元的商业软件包相比 单座驾照。请随时复制并重新分发此软件包 如你所愿！
此版本的新增功能
- 这是abraham lee的mcerp包的python 3版本
- 通过conda或pip 提供
- 正式将3条BSD许可证文本添加到软件中 （此许可证已在MCERP PYPI包中指定多年）
- 通过删除scipy.stats.signaltonoise函数支持scipy>；=1.0
主要功能
- 透明计算。{ 1或}不存在或很少修改 需要代码。
- 基本的NumPy支持，无需修改。（我没有做大量的工作 测试，如果遇到错误请通知我。
- 通过^{tt4}支持的高级数学函数$ 子模块。如果你认为有一个函数在里面，它很可能在里面。如果它 不是的，请请求！
- 简单的统计分布构造函数。地点，规模， 形状参数遵循相应维基百科中的符号 文章和其他相关网页。
- correlation enforcement和变量示例可视化功能。
- 使用传统比较运算符进行概率计算。
- 高级scipy统计函数与包的兼容性 功能。根据您的scipy版本，某些函数可能不会 工作。
- python 3支持
安装
如何安装
已经努力确保mcerp3易于安装。
在命令行中，执行下列操作之一：
$ conda install mcerp3 -c freemapa
安装PyPI package：
$ pip install mcerp3
source code也是免费的，如果您想 将其直接合并到项目中。但是，如果可能的话 通常更容易让你的包经理为你处理事情。
另请参见
- uncertainties：一阶错误传播
- soerp：二阶错误传播
联系人
应该在GitHub issues页上报告错误。与python 3相关 请求可以发送到Paul Freeman。应提及其他问题 原作者Abraham Lee。
欢迎加入QQ群-->： 979659372
