स्टोचस्टिक मॉडलिंग

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क्राउडस्ट्राइक स्टॉक इरान तनाव के बीच टूट गया

संयुक्त राज्य अमेरिका और ईरान के बीच बढ़ते तनाव के बीच सोमवार के सत्र के दौरान क्राउडस्ट्रिच होल्डिंग्स, इंक (CRWD) का शेयर 8% से अधिक चढ़ गया। एक शीर्ष ईरानी सैन्य अधिकारी की हत्या के बाद, देश ने चेतावनी दी कि वह संयुक्त राज्य के खिलाफ जवाबी कार्रवाई करेगा। ईरान के साइबर हमलों और विघटन अभियानों का लंबा इतिहास सैन्य संघर्ष का दरवाजा खोले बिना प्रतिशोध का एक साधन हो सकता है।

क्राउडस्ट्राइक के सीईओ जॉर्ज कुर्त्ज़ ने पिछले हफ्ते जिम क्रैमर को बताया कि साइबर हमले संभव थे और कंपनी को उन हमलों की पहचान करने और उन्हें बचाने में मदद करने के लिए तैयार किया गया था जो उन्हें होने चाहिए। सट्टेबाजी ने पालो ऑल्टो नेटवर्क्स, इंक। (पैनडब्ल्यू), फायरईईई, इंक। (फेनी), और नॉर्टनलाइफॉक इंक (एनएलओके) सहित पूरे साइबर स्पेस सेक्टर ग्राऊंड को मदद की, हालांकि क्राउडस्टॉक सोमवार के सत्र के दौरान सबसे बड़ा लाभार्थी था। इस साल की शुरुआत में, नोमुरा के विश्लेषकों ने भविष्यवाणी की थी कि क्राउडस्ट्रिच स्टॉक को "हाइपर-ग्रोथ" के एक और वर्ष का एहसास होगा और उसने अपनी खरीदें रेटिंग और $ 71.00 मूल्य लक्ष्य बनाए रखा।

एक तकनीकी दृष्टिकोण से, शेयर अपने 50-दिवसीय मूविंग एवरेज से $ 51.09 पर टूट गया, जो $ 60.00 के आसपास के उच्च स्तर पर था। रिश्तेदार ताकत सूचकांक (आरएसआई) 61.34 के पढ़ने के साथ ओवरसोल्ड स्तरों की ओर बढ़ गया, लेकिन चलती औसत अभिसरण विचलन (एमएसीडी) शून्य-रेखा के ऊपर एक निकटवर्ती तेजी क्रॉसओवर देख सकता है। ये संकेतक बताते हैं कि आने वाले सत्रों में स्टॉक को चलाने के लिए अधिक जगह हो सकती है।

व्यापारियों को आने वाले सत्रों में लगभग $ 60.00 के उच्च स्तर की ओर ब्रेकआउट के लिए देखना चाहिए। यदि स्टॉक उन स्तरों से टूट जाता है, तो व्यापारी $ 70.00 के आसपास के उच्च स्तर की ओर बढ़ सकते हैं। यदि स्टॉक टूटने में विफल रहता है, तो व्यापारी $ 50.00 और $ स्टोचस्टिक मॉडलिंग 60.00 के बीच कुछ समेकन देख सकते हैं। $ 50.00 से टूटने स्टोचस्टिक मॉडलिंग से $ 45.00 की हानि हो सकती है, हालाँकि ऐसा होने की संभावना कम दिखाई देती है।

स्टोचस्टिक मॉडलिंग

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अनुराग कुमार - Anurag Kumar

अनुराग कुमार के निदेशक थे भारतीय विज्ञान संस्थान पर बैंगलोर, भारत 2014-20 से। वह इलेक्ट्रिकल कम्युनिकेशन इंजीनियरिंग विभाग में प्रोफेसर हैं, और इलेक्ट्रिकल साइंस डिवीजन के अध्यक्ष के रूप में कार्य कर चुके हैं भारतीय विज्ञान संस्थान, 2014 में निदेशक के रूप में नियुक्त होने से पहले।

अंतर्वस्तु

शिक्षा और कैरियर

अनुराग कुमार ने 1977 में कानपुर के भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान से इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग में अपनी बीटेक की डिग्री प्राप्त की और उन्हें भारत के स्वर्ण पदक के राष्ट्रपति से सम्मानित किया गया। फिर उन्होंने कॉर्नेल विश्वविद्यालय (1981) से पीएचडी की डिग्री प्राप्त की, जहाँ उन्होंने प्रो। टी। एल। के मार्गदर्शन में काम किया। ठीक। वह 6 वर्षों के लिए AT & T Bell Labs, Holmdel, N.J. में तकनीकी स्टाफ का सदस्य था। इस अवधि के दौरान उन्होंने कंप्यूटर सिस्टम, संचार नेटवर्क और निर्माण प्रणालियों के प्रदर्शन विश्लेषण पर काम किया। [1]

उनके वर्तमान अनुसंधान क्षेत्रों में संचार नेटवर्क, साइबर फिजिकल सिस्टम, डिस्ट्रिब्यूटेड सिस्टम्स: स्टोचस्टिक मॉडलिंग, विश्लेषण, अनुमान, अनुकूलन और ऐसी प्रणालियों में उत्पन्न होने वाली समस्याओं को नियंत्रित करना शामिल है। [2]

1988 के बाद से वह इलेक्ट्रिकल कम्युनिकेशन इंजीनियरिंग (ECE) विभाग में भारतीय विज्ञान संस्थान (IISc), बैंगलोर के साथ रहे हैं। 2000 से 2004 तक वह ईसीई विभाग के एसोसिएट चेयर थे, 2004 से 2007 तक वह ईसीई विभाग के अध्यक्ष थे, और 2007 से 2014 तक वह इलेक्ट्रिकल साइंसेज डिवीजन के अध्यक्ष थे। 1989 से 2003 तक, वह देशव्यापी शिक्षा और अनुसंधान नेटवर्क (ईआरनेट) परियोजना के आईआईएससी में समन्वयक थे, जिसने भारत में पहला देश व्यापी पैकेट संचार नेटवर्क स्थापित किया। [3]

उन्होंने नेटवर्किंग पर IEEE लेनदेन और IEEE स्टोचस्टिक मॉडलिंग संचार सर्वेक्षण और ट्यूटोरियल के लिए एक एरिया एडिटर के रूप में कार्य किया है।

पुरस्कार और मान्यता

प्रो। कुमार को इंस्टीट्यूट ऑफ इलेक्ट्रॉनिक्स एंड टेलिकॉम इंजीनियर्स (IETE) CDIL बेस्ट पेपर अवार्ड (1993) प्राप्त हुआ। वह COMSWARE 2008 कॉन्फ्रेंस बेस्ट पेपर अवार्ड के प्राप्तकर्ता हैं, और इंजीनियरिंग रिसर्च (2008) में उत्कृष्टता के लिए IISc एलुमनाई अवार्ड भी। स्टोचस्टिक मॉडलिंग 26 अक्टूबर 2009, अनुराग कुमार को CDAC-ACOS फाउंडेशन अवार्ड के सह-विजेता के रूप में घोषित किया गया। 2009 उन्नत कम्प्यूटिंग और संचार सोसायटी द्वारा। [4]

वह एक चुने हुए साथी रहे हैं इंडियन नेशनल एकेडमी ऑफ इंजीनियरिंग 1999 से [5] और एक निर्वाचित साथी भारतीय राष्ट्रीय विज्ञान अकादमी 2006 से। [6] वह भी एक साथी है भारतीय विज्ञान अकादमी 2010 से। 1 जनवरी 2006 तक, अनुराग कुमार एक चुने हुए साथी हैं इंस्टीट्यूट ऑफ़ इलेक्ट्रिकल एंड इलेक्ट्रॉनिक्स इंजीनियर्स. [7] उन्हें 2011–2021 की अवधि के लिए DST J.C बोस नेशनल फेलोशिप से सम्मानित किया गया। [8]

मोंटे कार्लो विधि क्या है?

मोंटे कार्लो विधि उन मामलों में प्रयोग किया जाता है,जब घटना के एक विश्लेषणात्मक मॉडल का उपयोग करने के लिए मुश्किल या पूरी तरह से असंभव है (उदाहरण के लिए, जब सिद्धांत, संचालन अनुसंधान कतार की समस्याओं को हल करने, आदि स्टोकेस्टिक प्रक्रियाओं का अध्ययन, संक्षेप)।

आइए अर्थशास्त्र में मोंटे कार्लो पद्धति में अधिक विस्तार से विचार करें।

सांख्यिकीय के इस पद्धति का उपयोगमॉडलिंग सिद्धांत कतार के दायरे के उदाहरण से समझा जा सकता है। तो, आप पता लगाने के लिए कितनी देर तक और कितनी बार आप एक दुकान की एक निश्चित (शुरू में सेट) क्षमता पर लाइन में ग्राहकों के लिए प्रतीक्षा करने की आवश्यकता चाहते हैं। इन गणनाओं, पहली जगह में, आवश्यक विस्तार करने के लिए है कि क्या दुकान होना चाहिए के बारे में निर्णय करने के लिए। आप जानते हैं,, खरीदारों दृष्टिकोण आमतौर पर एक यादृच्छिक या अनिश्चित है, इसलिए, तथाकथित समय दृष्टिकोण के वितरण, तो प्रत्येक लगातार दो पारिशों खरीदारों स्वतंत्र रूप से सेट स्टोचस्टिक मॉडलिंग किया जा सकता है के बीच एक अंतर, उपलब्ध जानकारी के आधार पर है। दूसरी ओर, प्रत्येक ग्राहक की सेवा समय भी एक यादृच्छिक चरित्र इस प्रकार इसके स्टोचस्टिक मॉडलिंग वितरण भी पता लगाया जा सकता है। तो, हम दो स्टोकेस्टिक प्रक्रिया, सीधा संपर्क है कि सभी बनाता है।

अभ्यास के अनुसार, वास्तविक में उपयोग करनामोंटे कार्लो की जीवन पद्धति, आप एक ही वितरण विशेषताओं को बनाए रखते हुए, सभी संभावनाओं को हल करने के लिए यादृच्छिक कई बार कर सकते हैं नतीजतन, कृत्रिम रूप से इस प्रक्रिया की पूरी तस्वीर को फिर से बनाना संभव होगा। फिर, इस तस्वीर को फिर से दोहराएं, हर बार हालात बदलने पर, आप आंकड़े प्राप्त कर स्टोचस्टिक मॉडलिंग सकते हैं, जैसे कि वे वास्तविक समय में एकत्र किए गए थे।

उसी तरह आप फिर से कई बार कर सकते हैंव्यवहार में मोंटे कार्लो विधि का उपयोग करते हुए, लगभग किसी भी दुकान के काम का एक कृत्रिम चित्र बनाने के लिए इस मामले में सिमुलेशन मॉडलिंग वास्तविक डेटा दोहराएगा। ऊपर वर्णित दो स्टोचस्टिक प्रक्रियाओं को फिर से प्राप्त किया जाता है। अंतिम परिणाम में उनकी वैकल्पिक बातचीत फिर से "कतार" को वास्तविक जीवन के रूप में व्यावहारिक रूप से एक ही संकेतक के साथ निकाल देगी।

नतीजतन, विज्ञान में मोंटे कार्लो विधि के होते हैंयादृच्छिक कार्यान्वयन में कई पुनरावृत्तियों के माध्यम से कृत्रिम मॉडलिंग में यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि तथाकथित एकल कार्यान्वयन को अन्यथा सांख्यिकीय परीक्षण के रूप में संदर्भित किया जाता है।

यह समझने के लिए कि आपके द्वारा क्या मतलब हैयादृच्छिक चयन का तंत्र, आपको सबसे सामान्य पासा का उपयोग करना चाहिए। हालांकि, व्यवहार में, एक नियम के रूप में, यादृच्छिक संख्याओं की तालिकाएं उपयोग की जाती हैं। इसके अतिरिक्त, इस समय, कंप्यूटर के लिए विशेष कार्यक्रम भी बहुत लोकप्रिय हैं, जो विशेषज्ञों के बीच स्टोचस्टिक मॉडलिंग यादृच्छिक संख्या जनरेटर कहलाते हैं वास्तव में, मोंटे कार्लो विधि काफी सरल, प्रभावी और सुविधाजनक है, जिसका अर्थशास्त्र और अन्य सटीक विज्ञान दोनों में इसका व्यापक उपयोग होता है।