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accumulation 2015-7-3 23:04
subroutine sm(s,m,n,l) s=0 do i=m,n if (l0) then s=s+i**l else s=s+(1.0*l)**l end if enddo end program exam call sm(s1,1,2,3) call sm(s2,2,3,4) call sm(s3,3,4,5) write(*,*) 's1=',s1 write(*,*) 's2=',s2 write(*,*) 's3=',s3 end
个人分类: 裂变模型|0 个评论
分享 函数子程序与子程序
accumulation 2015-7-3 21:48
函数子程序： function f（x，y） f=x+exp（-y） return end 子程序： subroutine gh（a，b，c） c=exp（-a）*sin（b） return end
个人分类: 裂变模型|0 个评论
分享 SAS产生随机数的方法：随机数函数和CALL子程序
linggol 2015-3-8 11:49
SAS产生随机数的方法：随机数函数和CALL子程序 运用SAS进行Monte Carlo蒙特卡罗模拟（第四弹）： SAS产生随机数的方法：随机数函数和CALL子程序 本文未经作者同意严禁转载 1 随机数函数产生随机数序列 随机数函数产生随机数序列的语法：var= name (seed,arg)，我们在前面的文章里使用的都是此类方法，变量var记录了由随机数种子为seed的随机函数name产生的一个随机数。我们举两个例子来深入说明随机数函数产生随机数序列的原理。 程序1： DATA TEMP1(DROP=I); DO I= 1 TO 10 ; RUNI=RANUNI( 123 ); SEED=RUNI*( 2 ** 31 - 1 ); OUTPUT; END; RUN ; PROC PRINT DATA=TEMP1; RUN ; 程序2： DATA TEMP2(DROP=I); DO I= 1 TO 5 ; RUNI1=RANUNI( 123 ); RUNI2=RANUNI( 456 );***这里我们虽然指定了另一个随机数种子的值，但其实并不起作用; OUTPUT; END; RUN ; PROC PRINT DATA=TEMP2; RUN ; 将程序1的结果和程序2的结果进行比较，程序2中的RUNI1是程序1中的RUNI的第1,3,5,7,9条数据，而程序2中的RUNI2是程序1中的RUNI的第2,4,6,8,10条数据。我们可以看到，虽然RUNI2=RANUNI(456);，但是这条语句中的随机数种子456并没有起作用。 RANUNI等随机函数的值产生后，SAS系统会隐含地将其转化为（0,1）的区间内，如果要看到这些随机数序列原始的值，可以通过程序1中的SEED=RUNI*(2**31-1);语句，结果如程序1输出结果中的seed所示。 2 CALL子程序产生随机数序列 CALL子程序产生随机数序列的语法如下：call name(seed,arg,var)，与随机数函数产生随机数序列的语法类似。由上面的例子我们知道，随机数函数产生随机数序列时，其序列的值只由第一个随机数种子的值决定，而用CALL子程序时，每一次调用随机函数，都会重新产生新的随机数种子，下面举例进行讲解： DATA TEMP3(DROP=I); RETAIN SEED1 123 SEED2 123 SEED3 123 SEED4 456 ; DO I= 1 TO 10 ; RUNI1=RANUNI(SEED1); CALL RANUNI(SEED2,RUNI2); CALL RANUNI(SEED3,RUNI3); CALL RANUNI(SEED4,RUNI4); IF I= 5 THEN DO; SEED1= 456 ;***第五列开始，改变随机数种子的值； SEED3= 456 ; END; OUTPUT; END; RUN ; PROC PRINT DATA=TEMP3; RUN ; 结果如下： 从上面的结果，我们可以看出： 前五行中，由于seed1=seed2=seed3，所以RUNI1，RUNI2和RUNI3的值相等，而SEED4=456，RUNI4与其它三个seed产生的值不一致，这就说明当使用CALL子程序进行随机数序列生成时，该随机数种子seed4起作用了，这是与使用函数生成随机数序列的一个重要的区别。 第六行开始，由于seed1和seed3的值有了变化，对随机数序列的变化情况如下：RUNI1和RUNI2的值并没有变化（可与前面两个程序的结果进行比对），RUNI3的值发行了变化。原因是在RUNI1=RANUNI(SEED1);这条语句中，SEED1的变化并不起作用，原因上一节已经讲了，因些RUNI1不发生变化，为什么RUNI3会变化呢，原因是CALL子程序调用函数生成随机数序列时，其随机数种子会更新，因此其随机数结果数据会发生变化。我们可以看到，RUNI3的第6到第10个随机数与RUNI4的第1到第5个随机数是一致的。 3 Seed为零时的随机数序列 前一篇文章已经讲过，随机数据集由随机数种子(seed)R0决定，它的值可以是（-（2^31-2），2^31-2）中的任何一个数。其中，当随机数种子(seed)的值大于0时，每次产生的R0的值都是一样的，但当随机数种子(seed)的值小于或等于零时，每次产生的R0的值是不同的，它会以系统的时间为种子产生随机数值。 当Seed为零时，每一次执行CALL子程序所产生的随机数序列结果都会不一致，下面举例进行讲解： %MACRO SEED0 ; DATA TEMP4(DROP=I); SEED= 0 ; DO I= 1 TO 3 ; CALL RANUNI(SEED,RUNI); OUTPUT; END; RUN; PROC PRINT DATA=TEMP4; RUN; %MEND ; TITLE 'First Macro Call'; % SEED0 TITLE 'Second Macro Call'; % SEED0 RUN ; 结果如下： First Macro Call OBS SEED RANUI 1 21287539 0.00991 2 1972737807 0.91863 3 790022720 0.36788 Second Macro Call OBS SEED RANUNI 1 156935322 0.07308 2 972755748 0.45297 3 2060025218 0.95927 我们可以看到，两个结果不一致。因此，我们可以将SEED=0看作是随机种子。 4 生成大量不重复的seed序列 在实际的应用中，我们经常会遇到需要大量随机数序列的情况，这时候我们就不能靠手工输入随要数种子。在第3节中，当SEED=0时，我们可以用这个随机种子产生大量的随机数序列，但是这里产生的随机数序列并不一定能保证这些随机数序列不重复。因此，本节介绍一个产生不重复的随机数种子的宏： %MACRO SEEDGEN(FSEED=,LSTREAM=,NSEEDS=); DATA TEMP(KEEP=SEED); RETAIN SEED FSEED; OUTPUT; DO I= 1 TO MIN((NSEEDS- 1 )*LSTREAM, 2 ** 31 - 1 ) BY LSTREAM; DO J= 1 TO LSTREAM; CALL RANUNI(SEED,X); END; OUTPUT; END; RUN; PROC PRINT DATA=TEMP; TITLE "List of NSEEDS Seed Values"; TITLE2 "Apart by LSTREAM Numbers"; RUN; %MEND ; % SEEDGEN (FSEED= 123 ,LSTREAM= 20 ,NSEEDS= 10 ); 其产生随机数种子的原理很简单，就是要产生多少个随机数种子，就按一定步长递增多少次，然后得到一个随机数作为种子。这个宏有个缺点，就是当步长*随机数种子数量 2 ** 31 - 1 时，可能得不到要求得到的 随机数种子数量，原因是DO I= 1 TO MIN (( NSEEDS- 1 )* LSTREAM, 2 ** 31 - 1 ) BY LSTREAM;这条语句。但是这种实现方法比较简单，还是很有用处的。 参考资料 Xitao Fan, etc..Monte Carlo Studies: A Guide for Quantitative Researchers. SAS Institute Inc.,2002 本文章只用于学习，请不要用于商业目的，否则后果自负。
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