蒙特卡洛法的基本思想是：為了求解問題，首先建立乙個概率模型或隨機過程，使它的引數或數字特徵等於問題的解：然後通過對模型或過程的觀察或抽樣試驗來計算這些引數或數字特徵，最後給出所求解的近似值。解的精確度用估計值的標準誤差來表示。蒙特卡洛法的主要理論基礎是概率統計理論，主要手段是隨機抽樣、統計試驗。用蒙特卡洛法求解實際問題的基本步驟為：
根據實際問題的特點：
構造簡單而又便於實現的概率統計模型．使所求的解恰好是所求問題的概率分布或數學期望；
給出模型中各種不同分布隨機變數的抽樣方法；
統計處理模擬結果，給出問題解的統計估計值和精度估計值。
考慮平面上的乙個邊長為1的正方形及其內部的乙個形狀不規則的「圖形」，如何求出這個「圖形」的面積呢？monte carlo方法是這樣一種「隨機化」的方法：向該正方形「隨機地」投擲n個點，有m個點落於「圖形」內，則該「圖形」的面積近似為m/n。
center
distancetocenter
set.seed(1234)
n mx
# 求向量distance中元素值小於半徑1的個數
# 因邏輯表示式結果要麼0，要麼1，故可用distance<1
num
pi <= 4*num
pipar(bg="beige")
plot(mx,col="azure3",asp = 1)
abline(h=0,col="red",lty="dotdash",lwd=2)
abline(h=2,col="red",lty="dotdash",lwd=2)
abline(v=0,col="red",lty="dotdash",lwd=2)
abline(v=2,col="red",lty="dotdash",lwd=2)
points(mx[b<1,],col="green")
library(plotrix)
draw.circle(1,1,1,border="coral2",lty="dashed",lwd=2) #繪製乙個圓
蒙特卡洛模擬 R語言 蒙特卡洛模擬計算
蒙特卡洛法的基本思想是 為了求解問題，首先建立乙個概率模型或隨機過程，使它的引數或數字特徵等於問題的解 然後通過對模型或過程的觀察或抽樣試驗來計算這些引數或數字特徵，最後給出所求解的近似值。解的精確度用估計值的標準誤差來表示。蒙特卡洛法的主要理論基礎是概率統計理論，主要手段是隨機抽樣 統計試驗。用蒙...
python蒙特卡洛求定積分 蒙特卡洛定積分（一）
一 蒙特卡洛模擬法分類 蒙特卡洛法模擬法從其應用方面來劃分，可以分成以下三種形式 1 直接蒙特卡洛模擬。採用隨機數學咧來模擬複雜隨機過程的效應。2 蒙特卡洛定積分 間接蒙特卡洛模擬 利用隨機數序列計算積分的方法。積分維數越高，該方法的積分效率就越高。3 metropolis蒙特卡洛模擬。以 馬爾可夫...
蒙特卡洛理解
蒙特卡羅演算法並不是一種演算法的名稱，而是是一類隨機方法的統稱。這類方法的特點是，可以在隨機取樣上計算得到近似結果，隨著取樣的增多，得到的結果是正確結果的概率逐漸加大，但在 放棄隨機取樣，而採用類似全取樣這樣的確定性方法 獲得真正的結果之前，無法知道目前得到的結果是不是真正的結果。從特性特性來說，我...