蒙特卡罗方法 Monte Carlo methods,或称蒙特卡罗实验 Monte Carlo experiments,是一大类计算算法的集合,依靠重复的随机抽样来获得数值结果。基本概念是利用随机性来解决理论上可能是确定性的问题。这类方法通常用于解决物理和数学问题,当面对棘手问题而束手无策时,往往它们可以大显身手。蒙特...
蒙特卡洛法(Monte Carlo method,MC)通过模拟的方式抽取系统状态,其采样次数不受系统规模限制,相比于解析法通过故障枚举的方式来选择系统状态,蒙特卡洛法在现代大规模电力系统不确定性研究中彰显了更多的优势。蒙特卡洛方法是发展最为成熟的计算机模拟方法之一,最早是
是我大三上的一门课中的内容,最近做研究发现用到的地方还是蛮多的,网络上关于该方法的相关文章很多,但是针对通信领域的还是比较少,所以复习一下并分享给大家。时间比较久远了,有错误的地方请大家及时指正。定义&历史 蒙特卡洛(Monte Carlo)方法,又称:随机抽样 或 统计模拟方法。
蒙特卡洛算法(Monte Carlo algorithm)是一种基于随机采样的计算方法,其基本思想是通过生成随机样本,利用统计学原理来估计数学问题的解。它最初是由美国洛斯阿拉莫斯国家实验室的科学家斯坦尼斯拉夫·乌拉姆(Stanislaw Ulam)和尤里·维加(Nicholas Metropolis)在20世纪40年代初开发的,用于模拟核反应堆中的中子传输问题。
蒙特卡洛(Monte Carlo,MC)方法是第一个真正意义上用于估计价值函数和发现最优策略的学习方法。MC方法不需要掌握环境的动态信息,而是通过与环境交互获得经验进行学习。与动态规划(DP)相比,MC方法尽管也需要一个模型,但该模型只用于生成交互样本,而DP需要完整的转移概率分布。MC方法通过求样本均值去估计状态价值,每当完成...
马尔科夫链蒙特卡洛方法(Markov Chain Monte Carlo)，简称MCMC，产生于20世纪50年代早期，是在贝叶斯理论框架下，通过计算机进行模拟的蒙特卡洛方法(Monte Carlo)。该方法将马尔科夫(Markov)过程引入到Monte Carlo模拟中，实现抽样分布随模拟的进行而改变的动态模拟，弥补了传统的蒙特卡罗积分只能静态模拟的缺陷。MCMC是一种...
这堂课,我们来讲个有意思的东西-蒙特卡罗方法(Monte Carlo method)。20几分钟幽默&简明介绍,包括:蒙特卡罗方法是什么;蒙特卡罗方法的工作原理;应用案例。学习难度:入门级学习时间:30分钟
蒙特卡洛方法 蒙特卡洛方法(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。 蒙特卡洛方法的起源是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(具体算法见文末的好文推荐),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...