蒙特卡罗(Monte Carlo)方法，也称为计算机随机模拟方法，是一种基于"随机数"的计算方法。 一 起源 这一方法源于美国在第二次世界大战进研制原子弹的"曼哈顿计划"。Monte Carlo方法创始人主要是这四位：Stanislaw Marcin Ulam, Enrico Fermi,
蒙特卡罗方法概述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。蒙特卡罗方法的基本思想用事件发生的“频率”来决定事件的“概率”。高速
转载
2023-12-05 20:41:46
66阅读
蒙特卡洛法-随机行走一、模型介绍二、具体代码（一）算法流程图（二）代码三、结果分析四、写在最后 一、模型介绍蒙特卡洛方法 当所求问题的解是某个事件的概率，或者是某个随机变量的数学期望，或者是与之有关的量时，通过某种试验的方法，得出该事件发生的频率，再通过它得到问题的解。这就是蒙特卡罗方法的基本思想。蒙特卡罗方法的关键步骤在于随机数的产生，计算机产生的随机数都不是真正的随机数(由算法确定的缘故)，
转载
2024-04-20 12:32:58
56阅读
## Python蒙特卡洛生成随机数
### 介绍
蒙特卡洛方法是一种通过随机抽样来估计数学问题的方法，它利用随机数来解决问题，广泛应用于金融、物理、计算机科学等领域。在Python中，我们可以使用NumPy库来实现蒙特卡洛方法生成随机数。
本文将向你介绍如何使用Python和NumPy库来实现蒙特卡洛生成随机数的过程。
### 流程
下面是使用蒙特卡洛方法生成随机数的整个流程：
```m
原创
2023-10-10 12:40:42
187阅读
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，数学家冯·诺依曼用闻名世界的赌城——蒙特卡罗命名（就是那个冯·诺依曼）。
转载
2024-02-02 11:52:52
62阅读
一，matlab中生成随机数主要有三个函数：rand, randn,randi 2，randn 生成标准正态分布的伪随机数
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
转载
2023-07-01 15:29:54
242阅读
Python机器学习算法实现Author：louwillMachine Learning Lab 蒙特卡洛（Monte Carlo，MC）方法作为一种统计模拟和近似计算方法，是一种通过对概率模型随机抽样进行近似数值计算的方法。马尔可夫链（Markov Chain，MC）则是一种具备马尔可夫性的随机序列。将二者结合起来便有
转载
2023-08-22 10:44:11
231阅读
蒙特卡洛算法：一 、蒙特卡洛算法简介 蒙特·卡罗方法（Monte Carlo method），也称统计模拟方法，它是一种思想或者方法的统称，而不是严格意义上的算法。蒙特卡罗方法的起源是1777年由法国数学家布丰（Comte de Buffon）提出的用投针实验方法求圆周率，在20世纪40年代中期，由于计算机的发明结合概率统计理论的指导，从而正式总
转载
2023-11-25 13:05:25
136阅读
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。1.什么是蒙特卡洛方法(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
转载
2023-12-04 21:49:32
84阅读
1.蒙特卡洛方法蒙特卡罗（Monte Carlo）方法，又称随机抽样或统计试验方法，是通过使用随机数（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，用计算机实现统计模拟或抽样，以获得问题的近似解。蒙特卡罗算法的基本步骤 蒙特卡罗算法一般分为三个步骤，包括构造随机的概率的过程，从构造随机概率分布中抽样，求解估计量。2.案例引入：π的计算正方形内部有一个相切的圆，
转载
2023-07-02 17:44:17
211阅读
今天想记录的概念叫做蒙特·卡罗方法。在python里试图计算时（这里指数学运算，也就是说output是以float,或integer的形式来表示），一般依赖于python的math module来做出确定的计算。但是蒙特卡罗方法却带来了完全不同的思路。
Hey! 这里是Lindy:) Hope you guys are doing well!&nbs
转载
2024-05-17 19:31:23
41阅读
一、蒙特卡罗方法简介蒙特卡罗(Monte Carlo)方法：简单来说，蒙特卡洛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。蒙特卡洛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
转载
2023-06-16 12:21:18
381阅读
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
转载
2023-07-03 22:52:23
675阅读
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
转载
2023-07-29 19:52:52
1018阅读
写在前面老朋友西班牙理工大学教授Ignacio Ozcariz先生告诉我他们的RQuanTech公司研发除了一款新的基于量子计算的金融计算模型。即一个金融衍生品蒙特卡洛定价的量子算法。获得Ignacio教授授权后我将论文的内容发表在博客中。 另外，从2月15日Ignacio教授的来信原文如下： “下周一我将在日内瓦为Pictet银行举行大型演示。该银行管理着五万亿美元。我将演示50个Qbits的P
转载
2024-02-18 11:58:45
17阅读
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
转载
2023-06-11 19:46:53
291阅读
实质上可以看成一种增强学习
蒙特卡罗树搜索(MCTS)会逐渐的建立一颗不对称的树。可以分为四步并反复迭代：
(1)选择
从根节点，也就是要做决策的局面R出发向下选择一个最急迫需要被拓展的节点T；局面R是第一个被检查的节点，被检查的节点如果存在一个没有被评价过的招式m，那么被检查的节点在执行m后得到的新局面就是我们所需要展开的T；如果被检查的局面
转载
2023-09-01 07:33:11
132阅读
Python作为“网红”的数据分析工具，正引起越来越多人的兴趣。上篇介绍了蒙特卡洛模型以及数理统计的基础知识，并使用EXCEL实现。但相比Python而言，EXCEL可处理的数据量有限，而且带有单元格公式后会严重影响表格的计算速度。本篇介绍如何用Python实现同样的效果，希望对那些对Python感兴趣的朋友有所帮助。Python简介不重复说，本公众号也有介绍Python的相关文章，请参考：如何学
转载
2023-12-10 09:13:34
53阅读
import math
import random
m = input('请输入一个较大的整数')
n = 0
for i in range(int(m)):
x = random.random()
y = random.random()
if math.sqrt(x**2 + y**2) < 1:
n += 1
pi = 4
转载
2023-06-19 14:03:19
178阅读
