1 蒙特卡罗算法简介蒙特卡罗(Monte Carlo)算法并不是一种特定的算法，而是对一类随机算法的特性的概括。它的名字来源于赌城蒙特卡罗，象征概率。它的基本思想是通过大量随机样本，去了解一个系统，进而得到要计算的值。它非常强大灵活，又相当简单易懂，很容易实现。2 蒙特卡罗算法与拉斯维加斯算法比较随机算法分为两大类：蒙特卡罗算法和拉斯维加斯算法，都是以著名的赌城命名的，且都是通过随机采样尽可能找到
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2023-10-20 17:31:39
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译者：大表哥、wiige
什么是蒙特卡罗模拟？ 蒙特卡罗方法是一种使用随机数和概率来解决复杂问题的技术。蒙特卡罗模拟或概率模拟是一种技术，用于了解金融部门、项目管理、成本和其他预测机器学习模型中风险和不确定性的影响。
风险分析几乎是我们做出的每一个决定的一部分，因为我们在生活中经常面临不确定性、模糊性和变化无常。此外，即使我们拥有前所未有的信息获取渠道，我们也不能准确
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2024-08-24 09:37:39
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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
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2023-08-22 10:44:11
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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
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2023-11-25 13:05:25
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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，
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2023-07-02 17:44:17
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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
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2023-07-03 22:52:23
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# 用Python实现蒙特卡洛算法
蒙特卡洛算法是一种通过随机抽样来解决问题的统计方法，广泛应用于数值计算、物理模拟、金融风险评估等领域。本文将介绍如何用Python实现一个简单的蒙特卡洛算法示例，并帮助读者了解具体的实现步骤和代码。
## 流程概述
首先我们要了解实现蒙特卡洛算法的基本流程，下面是一个简要的步骤表格：
| 步骤 | 描述
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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2024-01-16 19:03:17
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整数规划：clc,clear;
c = [-40;-90];
A = [9 7;7 20];
b = [56;70];
lb = zeros(2,1);
[x,fval]= intlinprog(c,1:2,A,b,[],[],lb);
fval = -fval
x分支定界法或者割平面法求解纯或者混合整数线性规划问题；输出：当条件A,B之间不是且关系而是或的时候：固定成本问题（最优化函数中含有与x
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2023-08-12 13:47:09
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本篇简要介绍一下蒙特卡洛算法的思想以及通过两个实例简要介绍一下蒙特卡洛算法的python实现。一.蒙特卡洛算法 1.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
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2023-07-02 20:33:34
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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
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2023-09-01 07:33:11
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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
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2023-06-19 14:03:19
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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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2023-11-10 01:31:29
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蒙特卡罗方法与三门问题蒙特·卡罗方法（Monte Carlo method），也称统计模拟方法。是一种统计学的方法、模拟方法，通过大量随机样本模拟问题，从而获得所要计算的值。三门问题：三门问题（Monty Hall problem）亦称为蒙提霍尔问题、蒙特霍问题或蒙提霍尔悖论，大致出自美国的电视游戏节目Let's Make a Deal。问题名字来自该节目的主持人蒙提·霍尔（Monty Hall）
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2023-10-19 12:30:06
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Hello，大家好，我是茶哩，我们来学习一个有意思的算法，蒙特卡罗方法。 蒙特卡罗法简介工作原理基本步骤求圆周率π的python实例 简介蒙特卡罗法（统计模拟方法）是通过从概率模型的随机抽样进行近似数值计算的方法。蒙特卡罗是一个赌场的名字，是一类基于概率的模型的统称。工作原理不断随机抽样逐渐逼近结果一般来说，采样越多，越近似最优解，而永远不是最优解。基本步骤蒙特卡罗算法的基本步骤蒙特卡罗算法一般分
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2023-10-16 20:11:25
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文章目录一、理论基础1.1 伯努利大数定理1.2 辛钦大数定理1.3 切比雪夫大数定理1.4 三者区别和联系二、蒙特卡洛法2.1 蒙特卡洛的起源2.2 蒙特卡洛的解题思路2.2 蒙特卡洛法的应用三、几个小栗子3.1 求解定积分3.1.1 解析法3.1.2 蒙特卡洛法3.2 求解六边形面积3.2.1 解析法3.2.2 蒙特卡洛法3.3 求解不规则图形面积四、总结 本文重点解决如下几个问题：（1）什
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2023-12-25 22:32:38
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算法简介蒙特·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。蒙特·卡罗方法的名字来源于摩纳哥的一个城市蒙地卡罗，该城市以赌博业闻名，而蒙特·卡罗方法正是以概率为基础的方法。 与它对应的是确定
原创
2023-11-07 12:08:51
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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
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2023-07-01 15:29:54
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之前介绍了蒙特卡洛的优势。详情可参考之前的《蒙特卡洛方法学习（一）》。 那么对于我们设计的电路，对于电路中的元器件参数容差，进行统计分布，用一组伪随机数求得元器件的随机抽样序列，对这些随机抽样得到的元器件参数再对设计的电路进行功能仿真，比如：直流分析，交流分析，瞬态分析等等。 利用Multisim进行蒙特卡洛仿真电路。这里举一个简单的例子，如下：
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2023-12-17 21:53:39
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大名鼎鼎的蒙特卡洛方法(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。蒙特卡洛方法的核心思想就是：模拟---抽样---估值。蒙特卡洛的使用条件：1.环境是可模拟的；2.只适合情节性任务(episode tasks)。蒙特卡洛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、梭哈等。前面的动态规划方法，要求环境模型已知，然后
