Itthon Hang Mi az a monte carlo algoritmus? - meghatározás a techopedia alapján

Mi az a monte carlo algoritmus? - meghatározás a techopedia alapján

Tartalomjegyzék:

Anonim

Meghatározás - Mit jelent a Monte Carlo algoritmus?

A Monte Carlo algoritmus egy olyan erőforrás-korlátozott algoritmus, amely a válaszokat valószínűség alapján adja vissza. Ennek eredményeként a Monte Carlo algoritmus által előállított megoldások bizonyos hibahatáron belül lehetnek vagy nem helyesek. A matematikusok, tudósok és fejlesztők Monte Carlo algoritmusokat használnak a bemeneten alapuló megfigyelések készítésére.

A Techopedia magyarázza a Monte Carlo algoritmust

A Monte Carlo algoritmusok leírásának egyik legjobb módja az, hogy ellentétben állnak egy különféle algoritmusok osztályával, az úgynevezett Las Vegas algoritmusokkal. Las Vegas algoritmusban az eredmény mindig helyes lesz, de a rendszer a vártnál több erőforrást vagy időt igényelhet. Egyes szakértők szerint a Las Vegas algoritmus erőforrás-felhasználással „játszik”, miközben mindig pontos eredményt ad.

Éppen ellenkezőleg, a Monte Carlo algoritmus véges erőforrás útvonalat használ a fent említett „fuzzy” eredmények előállításához hibahatárral. A Monte Carlo algoritmusok gyakran ismételt véletlenszerű mintavételre támaszkodnak - általános véletlen számokat kapnak, és valószínűségeket keresnek az eredmények biztosítása érdekében.

Egyes szakértők a körön belüli négyzet példáját használják, és a Monte Carlo algoritmus folyamatát olyan találat-sorozatként írják le, amely vagy a belső körbe, vagy a négyzet külső széleibe kerül a kör határain túl. A vizuális demonstrációk azt mutatják, hogy az ismételt mintavétel miként ad pontosabb eredményt a Monte Carlo algoritmus számára. A Monte Carlo algoritmusok, valamint olyan dolgok, mint a Monte Carlo fakeresés vagy a Monte Carlo szimulátor, arra az alapvető matematikai ötletre támaszkodnak, hogy az ismételt mintavétel logikai intelligencia eredményeket eredményez.

Mi az a monte carlo algoritmus? - meghatározás a techopedia alapján