Зміст:
Визначення - Що означає алгоритм Монте-Карло?
Алгоритм Монте-Карло - тип алгоритму з обмеженими ресурсами, який повертає відповіді на основі ймовірності. В результаті рішення, вироблені алгоритмом Монте-Карло, можуть бути або не бути правильними в межах певної похибки. Математики, вчені та розробники використовують алгоритми Монте-Карло, щоб робити спостереження на основі вхідних даних.
Техопедія пояснює алгоритм Монте-Карло
Один з найкращих способів описати алгоритми Монте-Карло - це порівняти їх з іншим класом алгоритмів, який називають алгоритмами Лас-Вегаса. У алгоритмі Лас-Вегаса результат завжди буде правильним, але система може використовувати більше, ніж передбачувана кількість ресурсів або часу. За словами деяких експертів, Лас-Вегаський алгоритм "грає" з використанням ресурсів, завжди повертаючи точний результат.
Навпаки, алгоритм Монте-Карло використовує кінцевий шлях до ресурсу, щоб генерувати згадані вище "нечіткі" результати з похибкою. Алгоритми Монте-Карло часто покладаються на повторні випадкові вибірки - вони отримують загальні випадкові числа та шукають ймовірність, щоб забезпечити результати.
Деякі експерти використовують приклад квадрата в колі та описують процес алгоритму Монте-Карло як серію «хітів», які висаджуються або у внутрішнє коло, або у зовнішні краї квадрата за межі кола. Візуальні демонстрації показують, як більш повторне відбір проб дає алгоритм Монте-Карло більш точний результат. Алгоритми Монте-Карло, а також такі речі, як пошук дерев Монте-Карло або тренажер Монте-Карло, покладаються на цю основоположну математичну ідею, що повторне вибіркове виведення дає результати логічного інтелекту.
