大名鼎鼎的蒙特卡方法(MC),源自于一个赌城的名字,作为一种计算方法,应用领域众多,主要用于求值。蒙特卡方法的核心思想就是:模拟---抽样---估值。蒙特卡的使用条件:1.环境是可模拟的;2.只适合情节性任务(episode tasks)。蒙特卡在强化学习中的应用:1.完美信息博弈:围棋、象棋、国际象棋等。2.非完全信息博弈:21点、麻将、等。前面的动态规划方法,要求环境模型已知,然后根据
转载 2023-08-03 20:12:35
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蒙特卡罗模拟方法蒙特卡罗(Monte Carlo)方法,又称随机抽样或统计试验方法。当所要求解的问题是某种事件出现的概率,或者是某个随机变量的期望值时,它们可以通过某种“试验”的方法,得到这种事件出现的频率,或者这个随机变数的平均值,并用它们作为问题的解。这就是蒙特卡罗方法的基本思想。 德尔菲(Delphi Technique)是组织专家就某一专题达成一致意见的一种信息收集技术。相关专家匿名参与
蒙特卡罗方法是一种计算方法。原理是通过大量随机样本,去了解一个系统,进而得到所要计算的值。最经典的莫过于圆周率π的计算了。圆周率π的计算单位圆面积为π,并且内切与边长为2的正方形,用随机数,10000个点往下面投,落到圆里面的概率乘以4就是π的值说明:等式左边,是圆与正方形面积之比;等式右边,是落在单位圆内的点与落在正方形内的点的比值。二者相等。分析1、以圆心为原点,建立...
原创 2021-07-13 14:23:48
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目录一,蒲丰投针问题(Buffon's noodle)二,求定积分三,求反常积分1,无界函数反常积分2,无穷区间反常积分四,其他蒙特卡方法一,蒲丰投针问题(Buffon's noodle)平面内有无穷多条互相平行的直线,任意相邻两条的彼此间隔都是a,有一条长为l的针,l<=a,把针随机丢在平面内,求针和直线有交点的概率。解法一:其中的思想是,针的质心的位置和针的方向是两个独立的随机变量。所以,投针实验可以用来估算π的值。解法二:一个直径为a
原创 2021-12-27 09:51:35
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Java
原创 2022-08-27 01:06:16
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蒙特卡罗方法是一种计算方法。原理是通过大量随机样本,去了解一个系统,进而得到所要计算的值。最经典的莫过于圆周率π的计算了。 圆周率π的计算 单位圆面积为π,并且内切与边长为2的正方形,用随机数,10000个点往下面投,落到圆里面的概率乘以4就是π的值说明:等式左边,是圆与正方形面积之比;等式右边,是落在单位圆内的点与落在正方形内的点的比值。二者相等。 分析1、以圆心为原点,建立二维坐标系;2、随
原创 2021-07-31 17:11:07
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蒙特卡方法https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%92%99%E5%9C%B0%E5%8D%A1%E7%BE%85%E6%96%B9%E6%B3%95http://www.ruanyifeng.com/blog/2015/07/monte-carlo-method.html核心思想是 模拟各种可能,并统计。 所以也叫统计模拟方法蒙特卡树搜索用了蒙特卡方法在游戏树搜...
转载 2020-08-07 10:01:00
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项目github地址:bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 经常有同学私信或留言询问相关问题,V号bitcarmanlee。github上star的同学,在我能力与时间允许范围内,尽可能帮大家解答相关问题,一起进步。1.什么是蒙特卡方法(Monte Carlo method)蒙特卡罗方法也称统计模拟方法,是1940年代中期由于科学技
一、蒙特卡罗方法简介蒙特卡罗(Monte Carlo)方法:简单来说,蒙特卡的基本原理简单描述是先大量模拟,然后计算一个事件发生的次数,再通过这个发生次数除以总模拟次数,得到想要的结果,精髓就是:用统计结果去计算频率,从而得到真实值的近似值。蒙特卡方法可以应用在很多场合,但求的是近似解,在模拟样本数越大的情况下,越接近与真实值,但样本数增加会带来计算量的大幅上升。二、实例1.求圆周率pi的近似
蒙特卡罗模拟 蒙特卡罗(Monte Carlo)方法,又称随机抽样或统计试验方法,是以概率和统计理论方法为基础的一种计算方法 使用随机数(或更常见的伪随机数)来解决很多计算问题的方法。 将所求解的问题同一定的概率模型相联系,用电子计算机实现统计模拟或抽样,以获得问题的近似解。 ① π的计算 ② 计算积分 y = x**2 ③ 排队上厕所问题import numpy as np import
一、原理介绍1.1 定义蒙特卡罗方法又称统计模拟法,是一种随机模拟方法,以概率和统计理论方法为基础的一种计算方法,是使用随机数(或更常见的伪随机数)来解决很多计算问题的⽅法。将所求解的问题同一定的概率模型相联系,用电子计算机实现统计模拟或抽样,以获得问题的近似解。为象征性地表明这一方法的概率统计特征,故借用赌城蒙特卡罗命名。1.2 提出蒙特卡罗方法于20世纪40年代美国在第二次世界大战中研制原子弹
文章目录一、生成随机数1.1 rand1.2 unifrnd1.3 联系与区别二、引入2.1 引例2.2 基本思想2.3 优缺点三、实例3.1 蒙特卡求解积分3.2 简单的实例3.3 书店买书(0-1规划问题)3.4 旅行商问题(TSP)参考文献 蒙特卡方法也称为 计算机随机模拟方法,它源于世界著名的赌城——摩纳哥的Monte Carlo(蒙特卡)。它是基于对大量事件的统计结果来实现一些确
一、原理介绍1.1 定义蒙特卡罗方法又称统计模拟法,是一种随机模拟方法,以概率和统计理论方法为基础的一种计算方法,是使用随机数(或更常见的伪随机数)来解决很多计算问题的⽅法。将所求解的问题同一定的概率模型相联系,用电子计算机实现统计模拟或抽样,以获得问题的近似解。为象征性地表明这一方法的概率统计特征,故借用赌城蒙特卡罗命名。1.2 提出蒙特卡罗方法于20世纪40年代美国在第二次世界大战中研制原子弹
Monte-Carlo算法泛指一类算法。在这些算法中,要求解的问题是某随机事件的概率或某随机变量的期望。这时,通过“实验”方法,用频率代替概率或得到随机变量的某些数字特征,以此作为问题的解。在一个1平方米的正方形木板上,随意画一个圈,求这个圈的面积。假设我手里有一支飞镖,我将飞镖掷向木板。并且,我们假定每一次都能掷在木板上,不会偏出木板,但每一次掷在木板的什么地方,是完全随机的。即,每一次飞镖扎进
概述:蒙特卡罗方法是一种计算方法。原理是通过大量随机样本,去了解一个系统,进而得到所要计算的值。 1.蒙特卡算法的步骤(1)构造或描述概率过程: 对于本身就具有随机性质的问题,如粒子输运问题,主要是正确描述和模拟这个概率过程,对于本来不是随机性质的确定性问题,比如计算定积分,就必须事先构造一个人为的概率过程,它的某些参量正好是所要求问题的解。即要将不具有随机性质的问题转化为随机性质的问题。&nb
目录1. 前言2. 为什么要做蒙特卡罗仿真?3. 第一个仿真程序4. 仿真封装及批量仿真5. 醉汉能回家吗?1. 前言        上一篇(蒙特卡罗仿真(1):入门求生指南(Python实例))通过几个简单的实例介绍蒙特卡罗仿真的一些基础知识。这一篇我们来看一个稍微复杂一些的有趣例子,随机游走问题,通俗的说法是醉汉的
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目录1.简介2.实例分析2.1 模拟求近似圆周率2.2 估算定积分2.3 求解整数规划1.简介        蒙特卡又称随机抽样或统计试验,就是产生随机变量,带入模型算的结果,寻优方面,只要模拟次数够多,最终是可以找到最优解或接近最优的解。    &nbsp
一、背景  蒙特卡罗模拟方法 (Monte Carlo simulation) 诞生于上个世纪40年代美国的”曼哈顿计划”,名字来源于赌城蒙特卡罗。蒙特卡罗算法从某种意义上而言,就是一种赌博算法。   它是一种基于随机试验和统计计算的数值方法,也称计算机随机模拟方法或统计模拟方法蒙特卡罗方法的数学基础是概率论中的大数定律和中心极限定理。二、算法引入M
蒙特·卡罗方法(Monte Carlo method),也称统计模拟方法,是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明,而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。是指使用随机数(或更常见的伪随机数)来解决很多计算问题的方法。与它对应的是确定性算法。蒙特·卡罗方法在金融工程学,宏观经济学,计算物理学(如粒子输运计算、量子热力学计算、空气动力学计算)等领域应用广泛。
蒙特卡罗(MC,Monte Carlo)方法是一种随机采样模拟求解的方法,又被称统计试验方法或者统计模拟方法。起初,蒙特卡罗方法的提出是20世纪40年代冯·诺伊曼,斯塔尼斯拉夫·乌拉姆和尼古拉斯·梅特罗波利斯等人为推进研制原子弹的“曼哈顿”计划而提出,但大概是因为蒙特卡罗方法是一种随机模拟的方法,与赌博场里面的扔骰子的过程十分相似而以赌城的名字命名这一方法。现如今,这一方法已被广泛应用到科学计算的
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