基于Idzorek (2004) 的Black-Litterman模型Matlab实现

这段代码专门用于计算支付股息的股票的欧式看涨和看跌期权的价格。

为教育和研究提供基础的Treynor-Black投资组合管理模型简化版本。此模型应用现代投资组合管理原则，结合被动和主动投资组合组件。它支持多头和空头头寸管理，并允许模块化扩展估计参数。本示例引用自Bodie、Kane和Marcus的《投资》第9版。

云模型是基于模糊集合理论和概率理论交叉渗透的特定算法，即云发生器，用于定性概念和定量表示之间的不确定转换。它揭示了随机性和模糊性的内在关联性。通过实例解释了云模型在实际应用中的意义和作用。

这个程序基于1992年Nagel和Schreckenberg发表的交通流论文，使用Matlab编写。采用周期性边界条件，在数组矩阵中生成交通流的模拟结果，希望这对您有所帮助。

MBHC_WMM 的层次聚类代码，挺适合搞 3D 方向数据的你。它用的是沃森混合模型（WMM），最大亮点就是：不用你手动设定聚类数，自动来，挺省心。配套的 MATLAB 界面也不复杂，运行mbc_wmm.m就能开搞。 适合 3D 轴向数据，比如图像法线。你可以直接加载像S_10000_5_Cl_1.mat这样的数据文件，或者点一下按钮自己生成数据，想几类就几类，界面上改下Num Class就行。 聚类效果也挺靠谱，对方向性的样本有不错的识别能力。，前提是你的数据得是3 维方向向量这种格式，别拿普通数据试，不合适。 还有一点，代码已经在MATLAB 2017b测过，稳定性还不错，适合拿来二次开发

在Matlab中，实现了欧拉方法的代码，用于模拟人工神经元模型，特别是Izhikevich在2003年、2004年和2007年提出的模型。该代码帮助研究人员深入理解神经元活动的数学模拟过程。

探索神经网络基础 —— McCulloch-Pitts模型的MATLAB代码实现，深入了解'与'、'或'、'非'等逻辑运算在神经元层面的运作机制。

这是一个专为教育目的设计的脚本，可以直接使用，生成二维高斯混合随机数据集，并使用无限高斯混合模型进行推理过程的可视化。参考资料：Carl Edward Rasmussen的研究论文，详细介绍了无限高斯混合模型的理论与应用。

件概述了运行基于POMCP的多轮信任游戏的步骤，具体为IPOMCP的实现。通过不同的罪恶参数、计划深度和心智水平，对信任模型的主题进行分类。操作步骤如下： 先决条件：1. Boost C++库需要安装在最新版本（>1.33）中。2. 使用MSVC++编译器，并构建64位SDK7.1版本。3. 代码需与Matlab配合使用，用于数据准备与结果评估。 步骤：1. 首先构建并运行“信任预计算”项目。- 该项目将生成一个约2.3GB的大文件，包含预计算的0级投资者操作值。- 该文件需要包含在其他项目的构建目录中。2. 接着，转到“信任生成”项目：- 2.1 运行GenerateValidationIn