为什么要使用蒙特卡罗方法?

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应该何时使用蒙特卡罗方法?

例如,为什么Joel决定使用蒙特卡罗方法进行基于证据的调度,而不是有条不紊地处理过去一年的所有用户数据?

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当问题的维度对于传统方案来说太高时,通常使用蒙特卡罗方法.一个伟大的关于这个问题的介绍纸PERSI戴康尼斯马尔可夫链蒙特卡罗革命.


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假设您想估计一些感兴趣的数量.在Joel的例子中,"发货日期"是您想要估算的.在大多数此类情况下,随机因素会影响我们的估算.

如果您有随机数量,通常需要知道其平均值和标准差,以便您可以采取适当的措施.在简单的情况下,您可以将数量建模为标准分布(例如,正态分布),对于平均值和标准偏差存在分析公式.但是,存在许多不存在分析公式的情况.在这种情况下,我们采用模拟来代替均值和标准差的解析解.这个想法是:

步骤1:使用适当的分布生成影响感兴趣的数量的因子

第2步:计算感兴趣的数量

多次重复步骤1和2,并计算您想知道的经验平均值和标准偏差.

以上是蒙特卡罗应用的典型应用.请参阅Jarrod提供的维基百科链接,了解几个此类应用程序和一些有趣的应用程序示例,其中没有固有的随机性(例如,pi的估计).