monte carlton不可不看詳解

但这个算法给出的解并不是100%正确的，正确率和N有关。 N设得过大，影响效率，N太小，正确率太低，那么到底N设多大合适呢。 本文首先通过一个不规则图形面积计算的例子直观介绍了Monte-Carlo算法，然后给出了Monte-Carlo算法在应用过程中需要了解的数理基础。 monte carlton 然后大篇幅介绍了三个应用：计算、判定和模拟。

经过长期观察发现，我方指挥所对敌方目标的指示有50%是准确的，而我方火力单位在指示正确时，有1/3的射击效果能毁伤敌人1门火炮，有1/6的射击效果能全部消灭敌人。 免責聲明：本網站（88DB）之分類廣告列表、搜尋結果列表、刊載之廣告內容均由用戶及自動搜索引擎提供，本網站僅提供自動搜尋結果及相關自助發佈工具，不代表本網站贊成當中內容或立場。 深水埗區的龍坪@中原樓市片區，區內共1,997個私人住宅單位，涉及人口共5,975人。 monte carlton 主要街道包括龍坪道, 延坪道, 大埔道 (龍坪段), 歌和老街 (龍坪段), 郝德傑道, 龍翔道 (龍坪段)。 另外，區內主要屋苑包括 畢架山花園、帝景峰、畢架山峰、爾登華庭、郝德傑山等。 區內家庭住戶每月收入中位數為HK$ 84,190，年齡中位數為 40.9歲。 爾登豪庭位於龍坪大埔道363號（中原樓市片區：龍坪）。 爾登豪庭的實用面積由707呎至1,086呎。

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是按抽样调查法求取统计值来推定未知特性量的计算方法。 蒙特卡罗是摩纳哥的著名赌城，该法为表明其随机抽样的本质而命名。 故适用于对离散系统进行计算仿真试验。 在计算仿真中，通过构造一个和系统性能相近似的概率模型，并在数字计算机上进行随机试验，可以模拟系统的随机特性。 而用戶則可瀏覽及搜尋服務商的資訊，並直接聯絡相關服務商。 monte carlton 阅读本文需要有一些概率论、数理统计、微积分和计算复杂性的基本知识，不过不用太担心，我将尽量避免过多的数学描述，并在适当的地方对于用到的数学知识进行简要的说明。 我們為電動車車主提供不同的月費計劃以配合不同客戶需要。

monte carlton: 爾登豪庭 成交記錄 資料來源：土地註冊處

一类是问题的解等价于某事件概率，如上述求不规则图形面积的问题；另一类是判定问题，即判定某个命题是否为真，如主元素存在性判定和素数测试问题。 非形式化地说，Monte-Carlo算法泛指一类算法。 在这些算法中，要求解的问题是某随机事件的概率或某随机变量的期望。 这时，通过“实验”方法，用频率代替概率或得到随机变量的某些数字特征，以此作为问题的解。 在研究和实验过程中，发现Monte-Carlo算法是一个非常有用的算法，在许多实际问题中，都有用武之地。 monte carlton 目前，这个算法已经在金融学、经济学、工程学、物理学、计算科学及计算机科学等多个领域广泛应用。 而且这个算法本身并不复杂，只要掌握概率论及数理统计的基本知识，就可以学会并加以应用。 由于这种算法与传统的确定性算法在解决问题的思路方面截然不同，作为计算机科学与技术相关人员以及程序员，掌握此算法，可以开阔思维，为解决问题增加一条新的思路。 用蒙特卡罗法来描述装备运用过程是1950年美国人约翰逊首先提出的。

• 用蒙特卡罗法来描述装备运用过程是1950年美国人约翰逊首先提出的。
• 有了符合Y分布的大量随机点以及频率统计，就可以随心所欲绘出分布模拟图，并进行分位点计算。
• 但这个算法给出的解并不是100%正确的，正确率和N有关。
• 这种方法能充分体现随机因素对装备运用过程的影响和作用。
• 这就是Monte-Carlo模拟的思想。

对于这类问题，通常的方法是通过大量重复性实验，用事件发生的频率估计概率。 之所以能这样做的数学基础，是伯努利大数法则：事件发生的频率依概率收敛于事件的概率p。 这个法则从数学生严格描述了频率的稳定性，直观意义就是当实验次数很大时，频率与概率偏差很大的概率非常小。 此类问题的误差分析比较繁杂，此处从略。 本公司擬使用閣下的個人姓名、電話號碼、傳真、地址或電郵地址處理閣下的申請、回覆閣下查詢並作地產代理服務的促銷及向閣下提供中原集團其他公司的資訊。 monte carlton 本公司在未得閣下的同意之前，不能如此使用閣下的個人資料並向閣下作直接促銷。 另外一个与判定主元素类似的应用是素数判定问题，我们知道，对于寻找上百位的大素数，完全测试在时间效率上时不允许的。 于是，结合费马小定理使用Monte-Carlo法进行素数判定，是广泛使用的方法。 具体这里不再详述，感兴趣的朋友可以参考相关资料。 总体来说，适用于Monte-Carlo算法的问题，比较常见的有两类。

因此，可用投掷1枚硬币的方式予以确定。 当硬币出现正面时为指示正确，反之为不正确。 对第二件事进行模拟试验时有3种结果，毁伤1门火炮的可能为1/3，毁伤2门火炮的可能为1/6，没能毁伤敌火炮的可能为1/2。 这时，可用投掷骰子的办法来确定，如果出现的是1、2、3三个点则认为没能击中敌人，如果出现的是4、5点则认为毁伤敌1门火炮，如果出现6点则认为毁伤敌2门火炮。 蒙特卡罗法(又称统计试验法)是描述装备运用过程中各种随机现象的基本方法，而且它特别适用于一些解析法难以求解甚至不可能求解的问题，因而在装备效能评估中具有重要地位。 置業是人生大事 ，買樓前都要做好準備，smartME以用家體驗為首要考量，精心設計簡潔易用嘅版面，細心為用戶同代理推出實用功能，從而減省日常雙方溝通引致嘅繁瑣程序及時間虛耗。 SmartME新增全新搜尋功能「Mega搜尋」，集合唔同平台盤源，即時整合顯示，可以一眼盡覽唔同平台出價，方便準買家同租客格價，租樓買樓一click即中。 此外，smartME亦為用戶提供重點必睇文章，包括最新樓市成交資訊、新盤資訊、名人專欄、樓檢教學、裝修設計、搜羅業主、租客需要的生活配套及推廣優惠。 问题是这样的：在一个长度为n的数组中，如果有超过[n/2]的元素具有相同的值，那么具有这个值的元素叫做数组的主元素。 现在要求给出一种算法，在O时间内判定给定数组是否存在主元素。

monte carlton: 应用实例一：使用monte

这种方法能充分体现随机因素对装备运用过程的影响和作用。 下面开始介绍Monte-Carlo积分法。 为了便于比较，在本节我们除了介绍使用Monte-Carlo方法计算定积分外，同时也探讨和实现数值计算中常用的插值积分法，并通过实验结果数据对两者的效率和精确性进行比较。 上述证明从数学上说明用频率估计不规则图形面积的合理性，进一步可以给出误差分析，从而选择合适的实验次数n，以将误差控制在可以容忍的范围内，此处从略。 monte carlton 解：希望能用某种方法把我方将要对敌人实施的20次打击结果显示出来，确定有效射击的比率及毁伤敌方火炮的平均值。 这是一个概率问题，可以通过理论计算得到相应的概率和期望值。 但这样只能给出作战行动的最终静态结果，而显示不出作战行动的动态过程。 蒙特卡罗法也称统计模拟法、统计试验法。 是把概率现象作为研究对象的数值模拟方法。

总体来说，当需要求解的问题依赖概率时，Monte-Carlo方法是一个不错的选择。 但这个算法毕竟不是确定性算法，在应用过程中需要冒一定“风险”，这就要求不能滥用这个算法，在应用过程中，需要对其准确率或正确率进行数理分析，合理设计实验，从而得到良好的结果，并将风险控制在可容忍的范围内。 monte carlton 这个问题是实验室一个师兄在开发Six Sigma软件开发过程管理工具时遇到的一个实际需求，最终Y的概率密度函数将被用来计算分位点，从而进行过程控制。 其中X可能是正态分布（高斯分布）、泊松分布、均匀分布或指数分布等。 这就是Monte-Carlo模拟的思想。

其实，不确定性算法不只Monte-Carlo一种，Sherwood算法、Las Vegas算法和遗传算法等也是经典的不确定算法。 在很多问题上，不确定性算法具有很好大的应用价值。 当频度较低时，各种方法没有太多差别，但在1000万级别上复化梯形和复化Sinpson相差不大，而Monte-Carlo算法的效率快一倍。 Artbro為客戶提供專業的表演團隊，包括婚禮、公司晚宴、街頭宣傳活動和社區活動。 除了專業的音樂和舞蹈以外，我們的表演團隊亦提供一些別開生面的演出，例如花式跳繩、大型魔術和花式單車等。 monte carlton 本人已查閱貴公司的 私隱政策和 收集個人資料聲明，並同意貴公司使用本人於此所填寫的個人資料作直接促銷。 基于以上原因，我有了写这篇文章的打算，一是回顾总结这几天的研究和实验，加深印象，二是和朋友们分享此算法以及我的一些经验。 Stans Production Stans Production 攝影門市及影樓設於荔枝角CEO TOWER，全新擁有三千呎的影樓，不同場景，不同風格，地方舒適，為客人提供攝影支援及後期制作等完善售後服務。

我们知道，求定积分的直观意义就是求面积，所以，用Monte-Carlo求积分的原理就是通过模拟统计方法求解面积。 即通过向特定区域随机产生大量点，然后统计点落在函数区域内的频率，以此频率估计面积，从而得到积分值。 下面给出Monte-Carlo求取积分的算法程序。 最近在和同学讨论研究Six Sigma（六西格玛）软件开发方法及CMMI相关问题时，遇到了需要使用Monte-Carlo算法模拟分布未知的多元一次概率密度分布问题。 于是花了几天时间，通过查询相关文献资料，深入研究了一下Monte-Carlo算法，并以实际应用为背景进行了一些实验。 有了符合Y分布的大量随机点以及频率统计，就可以随心所欲绘出分布模拟图，并进行分位点计算。 这样就用Monte-Carlo算法解决了本节开头提到的问题。 上述算法，就是用Monte-Carlo思想求解主元素判定问题的过程。 由于阈值N是一个给定的常数，不随规模变化而变化，所以这个算法的时间复杂度为O，符合题设要求。

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如图2所示，蓝色部分是x1到x2积分的精确面积，而在梯形插值中，用橙色框所示的梯形面积近似估计积分值。 3) 如果某个解判定问题的Monte-Carlo算法，当返回true时是一定正确的。 注意，这里没有定义“偏假”，因为“偏假”和偏真是等价的。 因为只要互换算法返回的true和false，“偏假”就变成偏真了。 这篇文章将首先从直观的角度，介绍Monte-Carlo算法，然后介绍算法基本原理及数理基础，最后将会和大家分享几个基于Monte-Carlo方法的有意思的实验。 在蒙特卡罗法中，对同一个问题或现象可采用多种不同的模拟方法，它们有好有差，精度有高有低，计算量有大有小，收敛速度有快有慢，在方法的选择上有一定的技巧。 SmartME 並非本網頁轉載的内容或資料的有關資料使用者，smartME只會搜集並將搜集得的資料顯示於本網頁，smartME並無參與有關内容或資料的收集及處理過程。 如有任何疑問,請使用以下方式與smartME聯絡。

monte carlton: 应用实例二：在on复杂度内判定主元素

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