演算法原理:
蒙特卡羅方法也稱統計模擬方法,是2023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佔方形區域的比例。
matlab**:
結果與正確結果7.2432很接近。xrange = unifrnd(0,4,1,1000);% 下界、上界、返回1*1000矩陣(試驗次數1000次)
yrange = unifrnd(0,3,1,1000);% 函式下界上界
frq = sum((cos(xrange)+2>=yrange));% 統計隨機點在函式內的次數
result = frq/1000*4*3
參考文獻:
1.2.
蒙特卡羅演算法
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,...
蒙特卡羅演算法
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...
蒙特卡羅演算法
參考 蒙特卡羅方法是一類以概率統計理論為指導的數值計算方法。蒙特卡羅是一種隨機演算法,使用隨機數 或者偽隨機數 來解決計算問題,其思想是 當所求解問題是某種隨機事件出現的概率,或者是某個隨機變數的期望值時,通過某種 實驗 的方法,以這種事件出現的頻率估計這一隨機事件的概率,或者得到這個隨機變數的某些...