蒙特卡罗

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ABC法、蒙特卡罗法，帕累托法

ABC,activity based costing 基于活动的成本计算法，主要用于对现有流程的描述和成本分析。与价值链分析法类似，将现有的业务进行分解，找出基本活动。基于活动成本分析法着重分析各个活动的成本，特别是活动中所消耗的人工、资源等。蒙特卡罗法,项目仿真模拟分析方法，采用将不确定的因素

【视频】马尔可夫链蒙特卡罗方法MCMC原理与R语言实现|数据分享

原文链接：http://tecdat.cn/?p=2687 原文出处：拓端数据部落公众号在贝叶斯方法中，马尔可夫链蒙特卡罗方法尤其神秘。它们肯定是数学繁重且计算量大的过程，但它们背后的基本推理，就像数据科学中的许多其他东西一样，可以变得直观。这就是我的目标。相关视频：马尔可夫链蒙特卡罗方法MCMC

使用蒙特卡罗模拟期权定价

蒙特卡罗算法

目录含义蒙特卡罗算法又称统计模拟法、随机抽样技术，是一种随机模拟方法，以概率和统计理论方法为基础的一种计算方法，是使用随机数来解决很多计算问题的方法。引例举个栗子，现在有这么一个问题：给定曲线y =2 – x2 和曲线y3 = x2，曲线的交点为：P1( – 1，1 )、P2( 1，1 )。曲线围成平面

随机模拟法（蒙特卡罗法）求圆周率

目录 1、概述 2、代码 1、概述随机模拟方法也称为Monte Caro（孟特卡罗）方法，是一种基于“随机数”的计算方法。这一方法源于美国在第二次世界大战中研制原子弹的“曼哈顿计划”。该计划的主持人之一，数学家，冯-诺依曼用驰名世界的赌城—摩纳哥的Monte Caro来命名这种方法，为

GSL中的蒙特卡罗积分

蒙特卡罗积分本章描述了多维蒙特卡罗积分的例程。其中包括传统的蒙特卡罗方法和自适应算法，如VEGAS和MISER，这些算法使用重要抽样和分层抽样技术。每个算法计算一个多维定积分的估计值，在一个超立方区域((xl, xu)，(yl, yu)，…)上使用固定数量的函数调用。例程还提

蒙特卡罗强化学习算法

该算法通过考虑采样轨迹，克服了模型未知给策略估计造成的困难。此类算法需在完成一个采样轨迹后再更新策略的值估计，而基于动态规划的策略迭代和值迭代算法在每执行一步策略后就进行值函数更新。两者相比，蒙特卡洛算法的效率要低得多，这里的主要问题是

Mathemaitca做蒙特卡罗积分法

目录背景知识mma代码FYI背景知识蒙特卡罗积分法是一种利用模拟来近似计算定积分值$\int_a^b f(x)dx$的一种方法公式是\[\int f(x) \mathrm{d} x=\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} \frac{f\left(X_{i}\right)}{p\left(X_{i}\right)} \quad X_{i} \sim p(x) \]${p\left(X_{i}\right)}$

蒙特卡罗方法(Monte Carlo)

蒙特卡罗(Monte Carlo)方法，也称为计算机随机模拟方法，是一种基于"随机数"的计算方法，是一个统称，很多方法可以归类于蒙特卡罗方法 Monte Carlo 不是“蒙特卡罗”发明的，它是地名，是摩纳哥一个小城，以赌闻名，号称“赌博之国”，它是由冯诺依曼，乌拉姆等人发明的比较拉斯维加斯 —— 尽

Geant4/G4/蒙特卡罗模拟笔记【持续更新】

记录一下自己学G4的过程，供初学的伙伴参考。可能里面有些问题，可留言讨论。系统：ubuntu 16.04 LTS G4版本：4.9.5；4.10.4；4.10.6 2 Geant4学习笔记 2.1 安装 1.按照<g4安装步骤.txt>文档进行操作就行，保持系统更新 sudo apt-get update` #安装gcc等编译程序 sudo apt-get install

027 实例6-圆周率的计算

目录一、"圆周率的计算"问题分析1.1 蒙特卡罗方法二、"圆周率的计算"实例讲解2.1 蒙特卡罗方法三、"圆周率的计算"举一反三3.1 理解方法思维3.2 程序运行时间分析3.3 计算问题的扩展一、"圆周率的计算"问题分析圆周率的近似计算公式\[\pi = \sum_{k=0}^\infty[\frac{1}{16^k}(\frac

统计学习方法第十九章作业：马尔可夫链蒙特卡罗法、吉布斯抽样算法(书上题目) 代码实现

马尔可夫链蒙特卡罗法作业19.7 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import beta class MCMC: def __init__(self,scale=0.5): self.ta = np.random.random(1) self.scale = 0.5 def update_ta(self):

蒙特卡罗算法之素数测试

1.、素数测试问题数学原理 Wilson定理：对于给定的正整数n，判定n是一个素数的充要条件是(n-1)! -1(mod n)。费尔马小定理：如果p是一个素数，且0<a<p，则a^(p-1)1(mod p)。例如67是一个素数，则2^66mod67=1.利用费尔马小定理，对于给定的正整数n,可以设

马尔可夫链蒙特卡罗法

马尔可夫链蒙特卡罗法蒙特卡罗法思想：假设概率分布的定义已知，然后通过随机抽样获得概率分布的随机样本，通过得到的随机样本对概率分布的特征进行分析。 for example：从随机抽出的样本中计算出样本均值，从而得到总体的期望。蒙特卡罗方法的核心：随机抽样主要有直接抽样，接受-拒绝抽样

蒙特卡洛算法

1. 蒙特卡洛方法的基本思想蒙特卡罗方法又叫统计模拟方法，它使用随机数（或伪随机数）来解决计算的问题，是一类重要的数值计算方法。该方法的名字来源于世界著名的赌城蒙特卡罗，而蒙特卡罗方法正是以概率为基础的方法。一个简单的例子可以解释蒙特卡罗方法，假设我们需要计算一个不规则图

蒙特卡罗法近似求解圆周率π

文章目录1. 原理2. 模拟代码 1. 原理给出 x∈[0,1),y∈[0,1)x \in [0,1),y\in[0,1)x∈[0,1),y∈[0,1) 的均匀分布随机点，模拟 ttt 次，落在以 (0,0)(0,0)(0,0) 为圆心，半径 r=1r=1r=1 的圆以内的次数为 ccc 当模拟次数足够大时，可以看成面积比 π4≈ct⇒π≈4c/t\frac{\pi}{4}

RL（五）蒙特卡罗算法求解强化学习

目录1、蒙特卡罗算法2、为什么要使用蒙特卡罗算法3、蒙特卡罗法求解强化学习预测问题4、蒙特卡罗法求解强化学习控制问题4.1、固定策略法4.2、非固定策略法5、总结前面一章用动态规划解决了强化学习问题，但是这个方法只是用基于模型的方法来求解的，即我们事先是知道状态转移

强化学习(十八) 基于模拟的搜索与蒙特卡罗树搜索(MCTS)

在强化学习(十七) 基于模型的强化学习与Dyna算法框架中，我们讨论基于模型的强化学习方法的基本思路，以及集合基于模型与不基于模型的强化学习框架Dyna。本文我们讨论另一种非常流行的集合基于模型与不基于模型的强化学习方法：基于模拟的搜索(Simulation Based Search)。　　　　

027 实例6-圆周率的计算

目录一、"圆周率的计算"问题分析 1.1 蒙特卡罗方法二、"圆周率的计算"实例讲解 2.1 蒙特卡罗方法三、"圆周率的计算"举一反三 3.1 理解方法思维 3.2 程序运行时间分析 3.3 计算问题的扩展一、"圆周率的计算"问题分析圆周率的近似计算公式 \[ \pi = \sum_{k=0}^\infty

C++ 概率算法利用蒙特卡罗算法计算圆周率

概率算法大致可分为4种形式：数值概率算法；蒙特卡罗算法；拉斯维加斯算法；舍伍德算法；计算蒙特卡罗概率的算法实现： 1 #include "stdio.h" 2 #include "time.h" 3 #include "stdlib.h" 4 5 double MontePI(int n) 6 { 7 double PI; 8 double x, y; 9 int i, sum;10 11

强化学习基础：蒙特卡罗和时序差分

这篇文章承接文章强化学习基础：基本概念和动态规划，介绍另外两种解决强化学习问题的方法求解方法：Monte Carlo 问题一（左图）：estimate the state-value function $v_{\pi}$ corresponding to a policy $\pi$ First-visit MC estimates $v_{\pi}(s)$ as the average of the ret

蒙特卡罗方法（Monte Carlo method）

　蒙特卡罗方法（Monte Carlo method）　　蒙特卡罗方法概述　　蒙特卡罗方法又称统计模拟法、随机抽样技术，是一种随机模拟方法，以概率和统计理论方法为基础的一种计算方法，是使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法。将所求解的问题同一定的概率模型相联系，用电