這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了蒙特卡洛方法的收斂性和誤差。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，請(qǐng)大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問(wèn)。
目錄
1.收斂性
2.誤差
3.減少方差的各種技巧
4.效率
5.優(yōu)缺點(diǎn)文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-459464.html
蒙特卡羅方法作為一種計(jì)算方法，其收斂性與誤差是普遍關(guān)心的一個(gè)重要問(wèn)題。由此可以總結(jié)出蒙特卡洛方法的優(yōu)缺點(diǎn)。文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-459464.html
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蒙特卡洛算法是20世紀(jì)十大最偉大的算法之一，阿法狗就采用了蒙特卡洛算法。 蒙特卡洛方法也稱(chēng)為?計(jì)算機(jī)隨機(jī)模擬方法，它源于世界著名的賭城——摩納哥的Monte Carlo(蒙特卡洛)。 它是基于對(duì)大量事件的統(tǒng)計(jì)結(jié)果來(lái)實(shí)現(xiàn)一些確定性問(wèn)題的計(jì)算。其實(shí)質(zhì)就是將問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一個(gè)
蒙特卡洛樹(shù)搜索是一種經(jīng)典的樹(shù)搜索算法，名鎮(zhèn)一時(shí)的 AlphaGo 的技術(shù)背景就是結(jié)合蒙特卡洛樹(shù)搜索和深度策略?xún)r(jià)值網(wǎng)絡(luò)，因此擊敗了當(dāng)時(shí)的圍棋世界冠軍。它對(duì)于求解這種大規(guī)模搜索空間的博弈問(wèn)題極其有效，因?yàn)樗暮诵乃枷胧?把資源放在更值得搜索的分枝上 ，即 算力集
策略迭代算法和價(jià)值迭代算法為什么可以得到理論上的最優(yōu)解，在實(shí)際問(wèn)題中使用價(jià)值有限？ 無(wú)模型算法 三、蒙特卡洛算法 蒙特卡洛(Monte Carlo)方法是一種基于樣本的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，它通過(guò)執(zhí)行和學(xué)習(xí)代理（也就是我們編程的AI）環(huán)境交互的樣本路徑來(lái)學(xué)習(xí)。它不需要初始知
多數(shù)問(wèn)題（Majority Problem）是一個(gè)有多種求解方法的經(jīng)典問(wèn)題，其問(wèn)題定義如下： 給定一個(gè)大小為 n n n 的數(shù)組，找出其中出現(xiàn)次數(shù)超過(guò) n / 2 n/2 n /2 的元素 例如：當(dāng)輸入數(shù)組為 [ 5 , 3 , 5 , 2 , 3 , 5 , 5 ] [5, 3, 5, 2, 3, 5, 5] [ 5 , 3 , 5 , 2 , 3 , 5 , 5 ] ，則 5 5 5 是多數(shù)（majority）。 本文將
渲染的目標(biāo)在于計(jì)算周?chē)h(huán)境的光線有多少?gòu)谋砻嫦袼攸c(diǎn)反射到相機(jī)視口中。要計(jì)算總的反射光，每個(gè)入射方向的貢獻(xiàn)，必須將他們?cè)诎肭蛏舷嗉樱?為入射光線??與法線??的夾角,為方便計(jì)算可以使用法線向量和入射向量（單位化）的乘積表示。 ?對(duì)于基于圖像的光照，入射
蒙特卡洛強(qiáng)化學(xué)習(xí)(簡(jiǎn)稱(chēng)MC強(qiáng)化學(xué)習(xí)）是一種 無(wú)模型 強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，該算法無(wú)需知道馬爾科夫決策環(huán)境模型，即不需要提前獲得立即回報(bào)期望矩陣R（維度為(nS,nA)）、狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率數(shù)組P（維度為(nA,nS,nS)），而是通過(guò)與環(huán)境的反復(fù)交互，使用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，利用交互數(shù)據(jù)直接進(jìn)行
描述 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 蒙特卡洛（M
蒙特卡洛方法的理論支撐其實(shí)是概率論或統(tǒng)計(jì)學(xué)中的大數(shù)定律?；驹砗?jiǎn)單描述是先大量模擬，然后計(jì)算一個(gè)事件發(fā)生的次數(shù)，再通過(guò)這個(gè)發(fā)生次數(shù)除以總模擬次數(shù)，得到想要的結(jié)果。下面我們以三個(gè)經(jīng)典的小實(shí)驗(yàn)來(lái)學(xué)習(xí)下蒙特卡洛算法思想。 實(shí)驗(yàn)原理 在正方形內(nèi)部有一
線性規(guī)劃問(wèn)題: max=3 x1+2 x2 x1+2 x2=5 2 x1+x2=4 4 x1+3 x2=9 x1=0 x2=0 正確的結(jié)果:x1=1.5; x2=1, max z=6.5
