蒙特卡洛算法是什么?
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蒙特卡洛算法一般指蒙特·卡罗方法,也称统计模拟方法,是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明,而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。
蒙特卡罗算法并不是一种算法的名称,而是对一类随机算法的特性的概括。举个例子,假如筐里有100个苹果,让我每次闭眼拿1个,挑出最大的。于是我随机拿1个,再随机拿1个跟它比,留下大的,再随机拿1个……我每拿一次,留下的苹果都至少不比上次的小。
拿的次数越多,挑出的苹果就越大,但我除非拿100次,否则无法肯定挑出了最大的。这个挑苹果的算法,就属于蒙特卡罗算法——尽量找好的,但不保证是最好的。
蒙特卡罗是一类随机方法的统称。这类方法的特点是,可以在随机采样上计算得到近似结果,随着采样的增多,得到的结果是正确结果的概率逐渐加大,但在(放弃随机采样,而采用类似全采样这样的确定性方法)获得真正的结果之前,无法知道目前得到的结果是不是真正的结果。
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