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因为在洛沙拉莫斯科的工作要保持高度机密,组曼将此种依人为的不规则概率分布而随机取样的求解程序予以暗号“蒙特卡洛”。因此。以后将标志杆厂家此类依照某种预定概率分布而随机取样的模拟技巧称为蒙特卡洛法。算例分析蒙特卡洛法早期用于计算问题。例如有些数学家用其计算的值,准确度很高。计算过程是:对图中的正方形及所含的圆投掷一个质点,设总投掷次数为,质点落入圆内的次数为,由于投掷次数是均匀随机的,因此有扇形面积与正方形面积之比,即:丌实验结果证明,越大,π值越接近准确值图蒙特卡洛法计算值蒙特卡洛法的步骤运用蒙特卡洛法时,须遵循以下步骤建立与预测对象相关的随机模型首先先确定该变量的概率分布,找到与之相对应的随机模型,该模型可以是离散型随机变量分布或连续型随机变量分布。
实现从已知概率分布抽样构造了概率模型以后,按照概率分布进行大量独立随机试验,取得随机变量的模拟值及样本值的集合,这一般可以直接由软件包调用。这样,就成为实现蒙特卡罗方法模拟实验的基本手段,这也是蒙特卡罗方法被称为随机抽样的原因。建立各种估计量建立各种估计量,相当于对模拟实验的结果进行考察和登记,从中得到问题的解。一般说来,构造了概率模型并能从中抽样后,即实现模拟实验后,我们就要确定一个随机变量作为所要求的问题的解。这时,标志杆厂家用数理统计方法求出样本的数量特征值,即各种统计量的估计值,我们称它为无偏估计,该估计量的值就是预测对象的近似解。
蒙特卡洛法的特点蒙特卡洛法既可以用于近期预测,也可以用于中远期预测。在预测过程中一般要假设某顿率分布为概率分布,而这与现实有一定差距,因此常在预测对象内部关系难以把握时应优点:能够比较逼真地描述具有随机性质的事物的特点及物理实验过程;受几何条件限制小;标志杆厂家收敛速度与问题的维数无关;具有同时计算多个方案与多个未知量的能力;误差容易确定;程序结构简单,易于实现缺点:收敛速度慢;误差具有概率性;其他预测方法神经网络法人们到目前为止还不能完全解释人类大脑思维意识和判断等精神活动,但已经从神经结构细胞体构成的水平上初步探明了大脑的组织特征,并已经可以通过生理实验证明许多人脑的认识机理。大量的实验与研究证明,大脑中存在着由巨量神经细胞或脑细胞结合面成的神经网络,网络中有大约亿亿个神经细胞。大脑的神经网络系统,构成了大脑信息处理的主体,神经网络的活动决定了大脑的功能。早在世界上台电子计算机诞生前,人类对脑细胞神经网络以及对脑神经元模型的研究就已经开始,并且取得了积成果。人们利用人工神经网络模拟仿真的研究和探索取得了很大的成绩。
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