20 lines
3.8 KiB
Markdown
20 lines
3.8 KiB
Markdown
|
---
|
|||
|
|
title: Monte Carlo
|
|||
|
|
localeTitle: Монте-Карло
|
|||
|
|
---
|
|||
|
|
## Монте-Карло
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Монте-Карло - это класс методов моделирования, который позволяет вам исследовать пространство решения проблемы, которое имеет входы, которые могут принимать несколько значений. Путем запуска моделирования с рандомизированными входами и параметрами модели вы можете наблюдать за результатами, которые возникают из-за входов, которые могут быть другими, которые не были протестированы. Метод полезен для решения проблем, которые могут быть слишком трудными для решения аналитически. Это не точный метод, а эвристический, который обычно использует случайность и статистику, чтобы получить результат. Алгоритм завершается правильным ответом с ответом.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Это процесс вычисления, который использует случайные числа для получения результата (результатов). Вместо фиксированных входов распределение вероятностей присваивается некоторым или всем входам. Это сгенерирует распределение вероятности для выхода после запуска моделирования.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Например, для оценки значения π можно использовать алгоритм Монте-Карло. Величина площади в пределах четверти круга радиуса 1 зависит от значения π. Вероятность того, что случайно выбранная точка будет лежать в этом четверть круга, зависит от площади круга. Если точки помещаются случайным образом в квадрат со сторонами длины 1, процент точек, попадающих в четверть круга с радиусом 1, будет зависеть от значения π. Алгоритм Монте-Карло случайным образом помещает точки в квадрат и использует процент точек, попадающих внутри круга, для оценки значения π. Это эффективный способ для приближения.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
В современных системах связи качество обмена информацией определяется наличием шума в канале. Основной источник шума - аддитивный белый гауссовский шум (AWGN), являющийся случайным по своей природе, может быть охарактеризован с использованием алгоритма Монте-Карло при имитации системы связи.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
### Дополнительная информация:
|
|||
|
|
|
|||
|
|
* [Википедия](https://en.wikipedia.org/wiki/Monte_Carlo_method)
|
|||
|
|
* [Wolfram MathWorld](http://mathworld.wolfram.com/MonteCarloMethod.html)
|
|||
|
|
* [Статья Minitab - Монте-Карло не так сложна, как вы думаете](http://blog.minitab.com/blog/understanding-statistics/monte-carlo-is-not-as-difficult-as-you-think)
|
|||
|
|
* [Алгоритм Монте-Карло (4:41)](https://www.youtube.com/watch?v=Q2-FH36LuT0)
|