蒙特卡羅演算法 PI

原理：如果均勻向正方形內撒點，那麼落入陰影部分的點數與全部的點數之比是s陰影/s正 = pi / 4 只要撒入的點越多，值越相近

演算法實現：

1、均勻撒點，使用隨機函式來實現，產生【0,1】之間的隨機數的座標值【x,y】

2、區域判斷：圖中陰影部分特點是座標原點的離座標原點小於等於1 x *x + y * y <= 1

//#include "stdafx.h"

#include #include #include #include using namespace std;

double motenpi(int n)

} pi = 4.0 *sum / n;

return pi;

}int main(int argc, char* argv)

{ int n;

double pi;

cout<<"輸入撒點的個數: "<>n;

pi = motenpi(n);

std::cout<<"pi = "<

蒙特卡羅演算法並不是一種演算法的名稱，而是對一類隨機演算法的特性的概括。說蒙特卡羅演算法打敗武宮正樹這個說法就好比說我被乙隻脊椎動物咬了是比較火星的。實際上是zen的演算法具有蒙特卡羅特性，或者說它的演算法屬於一種蒙特卡羅演算法。那麼蒙特卡羅是一種什麼特性呢？我們知道，既然是隨機演算法，...

演算法原理蒙特卡羅方法也稱統計模擬方法，是1940年代中期由於科學技術的發展和電子計算機的發明，而提出的一種以概率統計理論為指導的數值計算方法。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。原理大致如下圖所示很簡單，舉個例子就是扔石子到方形區域，區域內有個圓，圓內石子的比例即為圓...

構造描述概率過程實現從已知概率分布抽樣隨機數是實現模擬的工具建立各種估計量得到無偏估計 clear dt 1 365.0 一天的年單位時間 s0 20 在初始時刻的程式中假設 r 0.031 期望收益率 sigma 0.6 波動率 0.6 expterm r dt 漂移項dt stddev...