hello，大家好，今天带给大家的是一种计算机模拟的方法——蒙特卡洛模拟（Monte Carlo）。这是一种基于概率统计模型所衍生的一种计算机模拟的方法，而它的原理就是概率论中所涉及的“大数定律”，也就是在实验次数非常多时，频率会依概率收敛，即频率非常接近概率。蒙特卡洛模拟的基本思路可以归纳为三步：构造问题的概率模型->从已知概率分布中抽样->建立所需的统计量。后面我会用两个例子来做详
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2023-08-31 17:23:22
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前言 二十世纪最伟大的10大算法之一，数学家冯·诺伊曼用驰名世界的赌城—摩纳哥的Monte Carlo—来命名这种方法，为它蒙上了一层神秘色彩。所谓蒙特卡洛方法，简单地说就是将问题转化成一个概率问题.并用计算机模拟产生一堆随机数据，之后就是对随机数据的统计工作了！ 蒙特卡洛模拟方法=建立概率模型+计算机模拟+数理统计什么是MCMC，什么时候使用它？Markov Chain Mo
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2023-11-21 11:01:48
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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
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2023-11-07 02:42:17
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目录 布封投针问题（Buffon's needle problem）蒙特卡洛方法（Monte-Carlo Simulation）估算PI估计不规则图形的面积随机抛点采样估计样本采集拒绝采样（reject sample）布封投针问题（Buffon's needle problem）问题：1、取一张白纸，画出间隔为的等距平行线。2、取一根长度为的针，随机地向画有等距平行线的纸上掷次，观察针与
【R语言蒙特卡洛模拟】在PMP考试中的应用与价值
项目管理专业人士（PMP）认证是项目管理领域全球公认的顶级认证，对于提升项目管理人员的专业技能和职业素养具有重要意义。要维持PMP认证的有效性，每三年需要获得60个专业发展单元（PDU）。PMP考试作为获取认证的重要途径，考试时间为230分钟，包含180道选择题。考试费用为3900元，补考费用为2500元。本文将重点探讨R语言蒙特卡洛模拟在PMP
原创
2023-11-14 11:02:01
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蒙特卡洛方法（MC）一、蒙特卡洛方法简介二、利用蒙特卡罗方法计算圆周率三、利用蒙特卡洛方法求定积分例1例2例3总结: 一、蒙特卡洛方法简介蒙特卡洛方法得名于摩纳哥的蒙特卡洛赌场，是大数定律的经典应用，即用大样本数据计算出来的频率估计概率，采样越多，越近似最优解，但永远不是最优解。 蒙特卡罗方法可以粗略地分成两类：一类是所求解的问题本身具有内在的随机性，可以借助计算机进行模拟，例如在物理中，对光子
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2023-06-25 13:34:10
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简介：蒙特卡罗方法（蒙特卡罗实验）是一类广泛的计算方法，它依赖于重复随机抽样来获得数值结果。基本概念是使用随机性来解决原则上可能是确定性的问题。Monte Carlo 方法主要用于三个问题类别：优化、数值积分和从概率分布生成绘图。本章主要介绍蒙特卡罗方法的可视化（蒙特卡罗方法的基本操作，计算在上一章）开始前基本处理【如若不理解某项操作，请看上一章】library(EnvStats) #rtri
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2023-11-21 11:14:10
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数学建模——蒙特卡罗算法概览引例基本思想特点主要应用范围：蒙特卡洛方法步骤如下：蒙特卡洛求解积分2.两个应用例子3. 与拉斯维加斯方法的比较5.更深度的应用 概览蒙特卡罗方法又称统计模拟法、随机抽样技术，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
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2024-09-03 15:21:54
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参考文献：https://zhuanlan.zhihu.com/p/262263040蒙特卡洛模拟是在计算机上模拟项目实施了成千上万次，每次输入都随机选择输入值。由于每个输入很多时候本身就是一个估计区间，因此计算机模型会随机选取每个输入的该区间内的任意值，通过大量成千上万甚至百万次的模拟次数，最终得出一个累计概率分布图，这个就是蒙特卡洛模拟。模拟举例我们以定量风险分析项目总成本为例来简要介绍一下蒙
1、定义： 蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟是一种通过设定随机过程，反复生成时间序列，计算参数估计量和统计量，进而研究其分布特征的方法。2、基于计算机的蒙特卡洛模拟实现步骤：（1）对每一项活动，输入最小、最大和最可能估计数据（注意这里不是三点估算），并根据提出的问题构造或选择一个简单、适用的概率分布模型，使问题的解对应于该模型中随机变量的某些特征（如概率、均值和方差等），这些特征都可以通过模
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2023-07-16 16:51:36
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# R语言蒙特卡洛模拟入门指南
## 1. 流程概述
蒙特卡洛模拟是一种基于随机抽样的数值计算方法，通过大量的随机实验来估计未知参数或解决复杂问题。在R语言中，我们可以利用随机数生成和循环结构来实现蒙特卡洛模拟。
下面是实现蒙特卡洛模拟的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 确定模拟的随机变量及分布 |
| 2 | 设置模拟的次数 |
| 3 |
原创
2024-04-30 07:08:44
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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的“曼哈顿计划”计划的成员S.M.乌拉姆和J.冯·诺伊曼⾸先提出。数学家冯·诺伊曼⽤驰名世界的赌城—摩纳哥的Monte Carlo—来命名这种⽅法，为它蒙上了⼀层神秘⾊彩。在这之前，蒙特卡罗⽅法就已经存在。1777年，法国Buffon提出⽤投针实验的⽅法求圆周率，这被认为是蒙特卡罗⽅法的起源蒙特卡罗⽅法⼜称统计模拟法，是⼀种随机模拟⽅法
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2023-11-21 11:02:14
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蒙特卡罗方法介绍问题1其中函数说明结果问题2结果问题3结果问题4结果问题5结果问题6结果DONE！！！ 蒙特卡罗方法介绍问题1 ∫10sin(x)xdx
∫
0
1
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2023-07-06 22:07:02
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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.蒙特卡洛算法的步骤（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
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2023-06-11 19:46:53
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蒙特·卡罗方法
蒙特卡洛算法即蒙特·卡罗方法。
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
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2023-06-25 13:00:52
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一 简介 talemu是拥有独立知识产权的国产软件，核心功能是进行蒙特卡洛仿真。通过应用多项自研成果，能够对主流开发语言编写的模型自动创建蒙特卡洛仿真模型，还能够对依赖特定软硬件环境的模型创建仿真模型。依据模型自动生成仿真数据并完成蒙特卡洛仿真实验。有效地解决了传统仿真方式适用面窄、工作量大、难度高、复杂模型仿真仿
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2023-07-29 19:52:52
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蒙特卡洛法(Monte carlo method),也称为统计模拟方法，通过从概率模型的随机抽样进行近似数值计算的方法。
它要解决的问题是，假设概率分布的定义已知，通过抽样获得概率分布的随机样本，并通过得到的随机样本对概率分布的特征进行分析。故这种方法的核心即是随机抽样。
一般的蒙特卡洛法有直接抽样法、接受-拒绝抽样法、重要性抽样法等。
接受-拒绝抽样法（accept-reject samplin
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2023-06-20 15:18:36
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一、蒙特卡洛算法又称随机抽样或统计模拟方法，以是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。此方法使用随机数（或最常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法。由于传统的经验方法不能逼近真实的物理过程，很难得到满意的结果，而蒙特卡洛方法由于能够真实的模拟实际物理过程，故解决问题与实际非常符合，可以得到很满意的结果。基本原理及思想：当所求解问题是某种随机事件出现的概率，或者是某个随机变量的期望
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2023-12-01 12:43:16
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今天，谭编给大家演示一下，只利用Orign软件，两步法搞定曲线的微分。 1
数据的插值精简
我们从仪器测试得到的充放电数据文件中，按照充电、放电数据单独复制并粘贴为两列数据，那么我们得到4列数据(图1)，点击第3列顶部标题可以全选这一列，然后右键set as(设置为)→X，此时第3、4列自动变为X2、Y2。图1 充电、放电数据单独处理对数据进行插值精简，目的是去除重复数
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2024-01-11 14:24:38
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蒙特卡洛模拟蒙特卡洛方法概述讨论三门问题模拟排队问题有约束的非线性规划问题 蒙特卡洛方法概述定义：蒙特卡洛方法又称统计模拟法，是一种随机模拟方法，以概率论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。原理：由大数定理可知，当样本容量足够大时，时间的发生频率即为
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2024-07-12 09:13:31
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