隨機演算法 蒙特卡羅演算法

那麼我們可以理解為，隨機選取一些離散點集合，保證以一定的概率求出近似於ε值的最優解，（高等數學中求近似解，往往是極限時，ε為任意小的常數且不為0）。

這裡提到了根據蒙特卡羅演算法原理，演算法經過多次執行可以得到近似於ε的最優解。

蒙特卡羅monte carlo 又稱隨機抽樣或統計試驗方法，是以概率和統計理論方法為基礎的一種計算法方法。使用隨機數或者偽隨機數來解決很多計算問題的方法，將所求解的問題同一定的概率模型相聯絡，用電子計算機實現統計模擬或抽樣，以獲得問題的近似解。

蒙特卡羅解題歸結為三個主要步驟：

借助計算技術，蒙特卡羅模擬實現了兩大優點：

蒙特卡羅 隨機化演算法

蒙特卡羅 monte carlo 方法是一種以概率統計為指導思想的方法，通過使用隨機數來解決許多問題。基本思想 當所求解問題時是一種隨機事件，或者是某個隨機變數的數學期望時，我們通過統計隨機事件出現的頻率，或者得到隨機變數的數字特徵，來得到問題的解。在實際應用中，不論採用確定性演算法，還是隨機化演算...

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

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...