how to open pdf file on button click in mvc : How to search a pdf document for text application control utility azure web page html visual studio Simulation%20with%20Financial%20Applications1-part1265

© 2010   Ben Van Vliet 
11
You can open the Visual Basic Editor by either pressing Alt + F11 key, or by going 
through the following steps shown here: 
The following is the Visual Basic Editor which has the generated macro. 
How to search a pdf document for text - search text inside PDF file in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Learn how to search text in PDF document and obtain text content and location information
pdf editor with search and replace text; pdf search and replace text
How to search a pdf document for text - VB.NET PDF Text Search Library: search text inside PDF file in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Learn How to Search Text in PDF Document and Obtain Text Content and Location Information in VB.NET application
search a pdf file for text; how to select all text in pdf file
© 2010   Ben Van Vliet 
12
Now we can assign this macro to a button and this macro will run every time we click the 
button. 
C# Word - Search and Find Text in Word
C# Word - Search and Find Text in Word. Learn How to Search Text in PDF Document and Obtain Text Content and Location Information. Overview.
search text in multiple pdf; convert pdf to word searchable text
C# PowerPoint - Search and Find Text in PowerPoint
C# PowerPoint - Search and Find Text in PowerPoint. Learn How to Search Text in PDF Document and Obtain Text Content and Location Information. Overview.
select text pdf file; pdf text searchable
© 2010   Ben Van Vliet 
13
II. 
INTRODUCTION TO SIMULATION 
A model is a representation of reality.  Traditionally, models are mathematical equations, 
which are attempts at analytical or closed form, solutions to problems of representation.  
“All models are wrong.  Some models are useful.”  -Edwards Deming 
These equations enable estimation or prediction of the future behavior of the system 
from a set of input parameters, or initial conditions.  However, many problems are too 
complex for closed form equations. 
Simulation methods are used when it is unfeasible or impossible to develop a 
closed form model.  Simulation as a field of study is a set of algorithms that depend upon 
the iterative generation of random numbers to build a distribution of probable outcomes.  
Because of their reliance on iteration, sometimes millions of them, simulation is 
accomplished only through the use of computer programs.   
Simulation is especially useful when applied to problems with a large number of 
input distributions, or when considerable uncertainty exists about the value of inputs.  
Simulation is a widely-used method in financial risk analysis, and is especially successful 
when compared with closed-form models which produce single-point estimates or human 
intuition. Where simulation has been applied in finance, it is usually referred to as Monte 
Carlo simulation.   
Monte Carlo methods in finance are often used to calculate the value of 
companies, to evaluate investments in projects, to evaluate financial derivatives, or to 
understand portfolio sensitivities to uncertain, external processes such as market risk, 
interest rate risk, and credit risk.  Monte Carlo methods are used to value and analyze 
complex portfolios by simulating the various sources of market uncertainty that may 
affect the values of instruments in the portfolio.   
Monte Carlo methods used in these cases allow the construction of probabilistic 
models, by enhancing the treatment of risk or uncertainty inherent in the inputs.  When 
various combinations of each uncertain input are chosen, the results are a distribution of 
thousands, maybe millions, of what-if scenarios.  In this way Monte Carlo simulation 
considers random sampling of probability distribution functions as model inputs to 
produce probable outcomes.  
Central to the concept of simulation is the generation of random numbers.  A 
random number generator is a computer algorithm designed to generate a sequence of 
numbers that lack any apparent pattern.  A series of numbers is said to be (sufficiently) 
random if it is statistically indistinguishable from random, even if the series was created 
by a deterministic algorithm, such as a computer program.  The first tests for randomness 
were published by Kendall and Smith in the Journal of the Royal Statistical Society in 
1938.   
These frequency tests are built on the Pearson's chi-squared test, in order to test 
the hypothesis that experimental data corresponded with its theoretical probabilities.  
Kendall and Smith's null hypotheses were that each outcome had an equal probability and 
then from that other patterns in random data would also be likely to occur according to 
derived probabilities.   
C# PDF delete text Library: delete, remove text from PDF file in
The following C# coding example illustrates how to perform PDF text deleting function in your .NET project, according to search option. // Open a document.
searching pdf files for text; can't select text in pdf file
C# PDF replace text Library: replace text in PDF content in C#.net
The following C# coding example illustrates how to perform PDF text replacing function in your .NET project, according to search option. // Open a document.
text searchable pdf; pdf find highlighted text
© 2010   Ben Van Vliet 
14
For example, a serial test compares the outcome that one random number is 
followed by another with the hypothetical probabilities which predict independence.   A 
runs test compares how often sequences of numbers occur, say five 1s in a row.  A gap 
test compares the distances between occurrences of an outcome.  If a data sequence is 
able to pass all of these tests, then it is said to be random.  
As generation of random numbers became of more interest, more sophisticated 
tests have been developed.   Some tests plot random numbers on a graph, where hidden 
patterns can be visible.  Some of these new tests are: the monobit test which is a 
frequency test; the Wald–Wolfowitz test; the information entropy test; the autocorrelation 
test; the K-S test; and, Maurer's universal statistical test. 
C# HTML5 PDF Viewer SDK to view PDF document online in C#.NET
Easy to search PDF text in whole PDF document. C# HTML5 PDF Viewer: View PDF Online. 13. Page Thumbnails. Navigate PDF document with thumbnails. 14. Text Search.
select text in pdf; pdf find text
VB.NET PDF replace text library: replace text in PDF content in vb
will guide you how to replace text in specified PDF page. 'Open a document Dim doc As PDFDocument = New PDFDocument(inputFilePath) 'Set the search options Dim
how to search pdf files for text; pdf text search tool
© 2010   Ben Van Vliet 
15
A. 
UNIFORM DISTRIBUTION
Parameters a and b, the lower and upper bounds. 
Probability density: 
b a
f x
=
1
( )
Cumulative distribution function F(x): 
b a
x a
F x
( )=
Expected value of x: 
2
( )
a b
E x
+
=
Variance of x: 
12
)
(
( )
2
b a
V x
=
The Linear Congruential Generator (LCG) will generate uniformly distributed integers 
over the interval 0 to m - 1: 
)
)(mod
(
1
k
d
cu
u
i
i
+
=
The generator is defined by the recurrence relation, where u
i
is the sequence of 
pseudorandom values, and 0 < m, the modulus, 0 < c < k, the multiplier, and 0 < d < m, 
the increment.   u
0
is called the seed value. 
Public Function LCG( c As Double, d As Double, k As Double, _ 
u0 As Double ) As Double 
LCG = (c * u0 + d) Mod k 
End Function 
6578 
=LCG(B1,B2,B3,B4)
=C1/($B$3-1) 
1159  =LCG($B$1,$B$2,$B$3,C1)
=C2/($B$3-1) 
7825 
‘’ 
‘’ 
u0 
5684 
‘’ 
‘’ 
TABLE 1 
EXCEL: 
=MOD( c * u0 + d, k ) 
The real problem is to generate uniformly distributed random numbers over the interval 0 
to 1, what we call the standard uniform distribution, where the parameters a = 0 and b = 
1.  A standard uniform random number, u
s
, can be accomplished by dividing the LCG 
random integer by k – 1 as in Table 1.  However, Excel and VBA already have functions 
that return standard uniform random numbers: 
VB.NET PDF- View PDF Online with VB.NET HTML5 PDF Viewer
Easy to search PDF text in whole PDF document. VB.NET HTML5 PDF Viewer: View PDF Online. 13. Page Thumbnails. Navigate PDF document with thumbnails. 14. Text Search
how to make pdf text searchable; search text in pdf image
C# PDF Text Highlight Library: add, delete, update PDF text
The following C# coding example illustrates how to perform PDF text highlight function in your .NET project, according to search option. // Open a document.
pdf text search; how to select text in pdf and copy
© 2010   Ben Van Vliet 
16
EXCEL: 
=RAND() 
VBA:  
=Rnd() 
Public Function UniformRand() As Double 
 UniformRand = Rnd() 
End Function 
Generating Uniformly Distributed Random Numbers: 
Sub Generate() 
Dim i as Integer 
For i = 0 To Range("A1").Value 
Range("A2").Offset(i).Value = Rnd() 
Next i 
End Sub 
In any case, the state of the art in uniform random number generation is the Mersenne 
Twister algorithm.  Most statistical packages, including MatLab, use this algorithm for 
simulation. 
Turning a standard uniform random number, u
s
, into a uniformly distributed random 
number, u, over the interval a to b. 
EXCEL: 
= a + RAND() * ( b - a ) 
VBA:   
Public Function Uniform( a As Double, b As Double ) As Double 
Uniform = a + Rnd() * ( b – a ) 
End Function 
Generating Uniformly Distributed Random Integers: 
Turning a standard uniform random number, u
s
, into a uniformly distributed random 
integer of the interval a to b: 
EXCEL: 
= FLOOR( a + RAND() * ( b – a + 1 ), 1 ) 
VBA:   
Public Function Uniform( a As Double, b As Double ) As Double 
Uniform = Int( a + Rnd() * (b - a + 1) ) 
End Function 
© 2010   Ben Van Vliet 
17
© 2010   Ben Van Vliet 
18
III.  CONTINUOUS DISTIRBUTIONS 
A. 
INVERSE TRANSFORM METHOD 
The inverse transform method generates random numbers from any probability 
distribution given its cumulative distribution function (cdf).  Assuming the distribution is 
continuous, and that its probability density is actually integratable, the inverse transform 
method is generally computationally efficient.   
The inverse transform methods states that if f(x) is a continuous function with 
cumulative distribution function F(x), then F(x) has a uniform distribution over the 
interval a to b.  The inverse transform is just the inverse of the cdf evaluated at u: 
( )
1
u
x F
=
The inverse transform method works as follows: 
1.
Generate a random number from the standard uniform distribution, u
s
2.
Compute the value x such that F(x) = u.  That is, solve for x so that F
-1
(u) = x. 
3.
x is random number drawn from the distribution f. 
© 2010   Ben Van Vliet 
19
C. 
EXPONENTIAL DISTRIBUTION 
Parameter β, the scale parameter.  The exponential distribution arises when describing the 
inter-arrival times in a (discrete) Poisson process. 
Probability density: 
β
β
x
e
f x
=
1
( )
Derivation of the cumulative distribution function F(x): 
=
x
f x x dx
F x
0
( )
( )
dx
e
F x
x
x
β
β
=
0
1
( )
dx
e
F x
x
x
β
β
=− −
0
1
( )
0
( )
x
e
F x
x
β
=−
β
β
0
( )
+
=−
e
e
F x
x
β
x
e
F x
=1)( 
Expected value of x: 
β
E(x)=
E
Variance of x: 
2
( )
β
V x x =
To generate a random number from an exponential distribution: 
F(x)
u
s
=
So that: 
( )
1
s
u
x F
=
Solve for x: 
β
x
s
e
u
=1−
β
x
s
e
u
−1=−
β
x
u
s
=−
− )
)
ln(1
)
ln(1
s
u
x
=−
β
Notice that if u
s
is a uniformly distributed random number between 0 and 1, then 1 – u
s
is 
also a uniformly distributed random number between 0 and 1.  Thus, 
)
ln(
s
u
x
β
=−
=
is equivalent to the prior solution. 
© 2010   Ben Van Vliet 
20
EXCEL: 
= -$A$4 * LN( 1 - RAND() ) 
VBA: 
Function Random_Exp( beta As Double ) As Double 
Random_Exp = -beta * Log(1 - Rnd()) 
End Function 
Documents you may be interested
Documents you may be interested