蒙特卡洛法(Monte Carlo method)通过随机采样,降低运算量,同时避免陷入局部最优值。 在用蒙特卡洛方法中,最关键的因素就是如何随机采样,常见的有:拒绝采样(the rejection method), Gibbs采样,Metropolis算法,MCMC,遗传算法、模拟退火等等。 注意:在高维空间中,真正的解只占空间的很小一部分;换句话讲,高维空间是非常...
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,...
最后会介绍一种针对复杂分布的采样方法 —— 马尔可夫链蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo Method,MCMC)。 3.1 计算机伪随机数生成 计算机是一个确定的系统,在算法层面生成随机数是不可能的。但通过数论相关的原理,生成一系列看似无规律且服从某一分布的数却是可以的,这些数称为伪随机数(Pseudo Random Number)。
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...
到底什么是蒙特卡洛方法?我们可以先从它的名字开始了解,蒙特卡洛(Monte Carlo)是摩纳哥公国的一座城市,是世界著名的“赌城”。以“蒙特卡洛”来命名这种计算方法就是因为其本身便是一种概率算法,其核心思路是通过概率实验所求的概率来计算我们感兴趣的一个量。
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。
马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)算法 在之前的推送中我们了解到什么是马尔可夫链(Markov Chain)。下面我们来介绍一下马尔可夫链蒙特卡洛算法(Markov Chain Monte Carlo), 在此之前,我们需要回顾一下马尔可夫链的极限分布(limiting behavior)。 对于一个不可约非周期性的马尔可夫链,其转移矩阵为P,当经过t->inf 步之后,...
对(8.26)式可a/2分位点将做如下解释:如果用来呈现独立随机观测值并构建相关随机区间x的MonteCarlo程序以较大的N值反复运行,则这些随机区间的er 15、f近似等于X。随机区间X5称为置信区间,erf”孕需称为置信度。大多数的MonteCarlo算法都使用误差5=Q(x)/N,这表明X是在实际均值X的标准差范围内的。由(8.26)式...
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。 蒙特·卡罗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·卡罗方法在金融工程...