15分钟入门蒙特卡洛 Monte Carlo
↑↑↑点击上方 蓝字 ，回复 资料 ，10个G的惊喜 来自 | 知乎 作者 | 薛定豆 编辑 | 深度学习这件小事公众号 链接 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/223042372 20世纪40年代，蒙特卡洛（Monte Carlo, 位于摩纳哥的赌城，如上图）方法由John von Neumann，Stanislaw Ulam和 Nicholas Metropolis 在 Los Alamos National Lab (LANL) 曼哈顿计划中，为模拟中子扩散发展出的一种统计方法。正如名字反映出的，蒙特卡洛方法本质上是跟赌博一样具有随机特性。 一、估计圆周率 的值 如果(x,y)是独立地从0到1之间均匀分布抽样出的一系列的数对number pair, 那么这些随机的位置坐标(x,y)落在1为半径圆弧内的概率应该是：四分之一圆的面积➗整个正方形的面积： 而因为(x,y) 是0到1的均匀分布，所以这个概率当抽样足够多的时候就等于红色的点数除以总共点数： 这样一来，只要采样足够多，就可以得到无限趋近于 的值。这个例子很好的体现了Monte Carlo（MC)方法的精神：利用随机分布的特性，大数次抽样得到准确的估计。换句话说，就是我猜，我猜地又多又均匀就基本上成功了！ 二、估计定积分的值 微积分里我们学到，定积分（也就是曲线下的面积