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。
当近似值随着迭代次数的增加而提高时,这被称为数值稳定性。 绘制理论极限和实际误差表明,使用足够的条件,两个似乎收敛。 ot(ks, 1/st(10^ks), ye='l') lis(ks, as(1/3 - a),) 然而,试图在抽象中回答这一点是一个错误。 对精度的需求是具体情况,因此没有固定的规则可以遵循。 它类似于病例特异性的...
对于给定次数的试验,值的跳跃量与近似误差有关。 除了知道必须模拟多少迭代以获得精确近似之外,知道给定近似可以偏离多少也是重要的。 我们可以通过反复运行相同迭代次数的模拟来观察这一点。 tils <- 4 * sply(rep(6,100), g) e <- 1/sqt(10^6) ma(trils) leth(trals[bs(rils - pi)/pi <= e]) ...
NCNP(Monte Carlo Neutron and Photo Transport Code)由美国橡树林国家实验室(Oak Ridge National Laboratory)开发的一套模拟中子、光子和电子在物质中输运过程的通用MC 计算程序,在它早期的版本中并不包含对电子输运过程的模拟,只模拟中子和光子,较新的版本(如MCNP4A)则引进了ETRAN,加入了对电子的模拟。 FLUKA 是...
一、 蒙特卡罗模拟概述 蒙特卡罗方法又称随机抽样技巧或统计试验方法。 (英文名Monte Carlo) 它是用来解决数学和物理问题的非确定性的(概率统计的或随机的)数值方法。 因此Monte Carlo 方法(MCM),也称为统计试验方法。 它是用一系列随机数来近似解决问题的一种方法,是通过寻找一个概率统计的相似体并用实验取样过程...
Introduction To Monte Carlo Methods,by Alex Woods Monte Carlo Simulation Tutorial 蒙特卡罗(Monte Carlo)方法简介,by 王晓勇 蒙特卡罗(Monte Carlo)模拟的一个应用实例 (完) 随机算法分为两类 蒙特卡罗和拉斯维加斯 蒙特卡罗指的是算法的时间复杂度固定,然而结果有一定几率失败 ...
蒙特卡洛模拟是一个概率模型,它使用产生的随机变量与经济因素(期望收益率、波动率),来预测结果。该模型经常被用来计算风险和不确定性。 我们现在将使用蒙特卡洛模拟为我们的资产组合生成一组预测收益,这将有助于我们找出我们投资的风险值。 在Python中计算VaR ...
蒙特卡罗方法的常见用途是用于模拟。 不是近似函数或数字,目标是基于模拟通过过程的多个路径来理解结果的分布或集合。 正如Grinstead&Snell所描述的,一个简单的模拟是多次掷硬币。 这里我们使用均匀分布并将实值输出转换为集合 left {-1,1 right }。 (样本函数可以直接做到这一点,但这是更多的说明。) ...
第一种是历史方法,它着眼于一个人之前的收益历史。 第二种是方差-协方差法。这种方法假设收益和损失是正态分布的。 最后一种方法是进行蒙特卡罗模拟。该技术使用计算模型来模拟数百或数千次可能迭代的期望收益。 历史方法 历史方法只是重新组织实际的历史收益,将它们从最差到最好的顺序排列。然后从风险的角度假设历...