monte carlo方法的基本思路
(1)針對實際問題建立乙個簡單且便於實現的概率統計模型，使所求的解恰好是所建模型的概率分布或其某個數字特徵，比如是某個事件的概率，或者是該模型的期望值。
(2)對模型中的隨機變數建立抽樣方法，在計算機上進行模擬試驗，抽取足夠的隨機數，並對有關的事件進行統計。
(3)對模擬試驗結果加以分析，給出所求解的估計及其精度(方差)的估計。
(4)改進模型以降低估計方差和減少試驗費用，提高模擬計算的效率。 下面
以估計簡單積分為例說明montecarlo方法的幾種具體實施辦
法以及如何提高估計精確度。
l、以頻率估計概率的方法(隨機投點法)
2、期望
基於Monte Carlo方法的2048 A I
2048 a.i.在 stackoverflow 上有個討論 得票最高的回答是基於 min max tree alpha beta 剪枝，啟發函式的設計很優秀。其實也可以不用設計啟發函式就寫出 a.i.的，我用的方法是圍棋 a.i.領域的經典演算法 monte carlo 局面評估 uct 搜尋。演...
蒙特卡洛（Monte Carlo）方法的理解
蒙特卡洛方法在計算機 領域應用較多，無論是文獻還是報告均是高頻出現詞彙，為了加深印象將我理解的蒙特卡洛方法整理如下。一 蒙特卡洛方法的簡單理解 蒙特卡洛方法是一種基於隨機數的計算方法，明確這是一種計算方法，其也被稱為隨機模擬方法 計算機隨機模擬方法等。是一種基於隨機取樣 或稱為統計取樣 的數值計算方...
R語言由Monte Carlo方法計算積分
蒙特 卡羅方法 monte carlo method 也稱統計模擬方法，是二十世紀四十年代中期由於科學技術的發展和電子計算機的發明，而被提出的一種以概率統計理論為指導的一類非常重要的數值計算方法。是指使用隨機數 或更常見的偽隨機數 來解決很多計算問題的方法。f function o sum rexp...