参考上一篇蒙特卡洛计算圆周率 rm(list = ls()) x <- seq(0,1,0.001) y <- x^2 d <- data.frame(x,y) ggplot(d,aes(x,y))+geom_area(fill='brown1') #求定积分 ...

蒙特卡洛方法 常见使用场景 机器学习中经常会遇到对复杂的分布做加和或积分，例如在贝叶斯方法中，往往要对参数做积分，\(P(t|X)=\int p(t|\theta)p(\theta|X)d\theta\)，频率派中EM算法的E步也是一个求期望的过程，\(Q(\theta,\theta_{old ...

import random #导入random随机 r = 2 fang=0 yuan=0 i = int(input("请输入扔飞镖的次数： ")) for j in range(1,i+1): x = random.uniform(-r,r) #生成随机的x y ...

简述 　　蒙特卡罗方法又称随机抽样技巧或统计试验方法。半个多世纪以来，由于科学技术的发展和电子计算机的发明 ，这种方法作为一种独立的方法被提出来，并首先在核武器的试验与研制中得到了应用。蒙特卡罗方法是一种计算方法，但与一般数值计算方法有很大区别。它是以概率统计理论为基础的一种方法。由于蒙特卡罗 ...

转载：http://www.ruanyifeng.com/blog/2015/07/monte-carlo-method.html 蒙特卡罗方法是一种计算方法。原理是通过大量随机样本，去了解一个系统，进而得到所要计算的值。 它非常强大和灵活，又相当简单易懂，很容易实现。对于许多问题 ...

之前介绍了蒙特卡洛的优势。详情可参考之前的《蒙特卡洛方法学习（一）》。 那么对于我们设计的电路，对于电路中的元器件参数容差，进行统计分布，用一组伪随机数求得元器件的随机抽样序列，对这些随机抽样得到的元器件参数再对设计的电路进行功能仿真，比如：直流分析，交流分析，瞬态分析等等。 利用 ...

嗯，第一个例子是怎么用蒙特卡洛模拟求pi的值；第二个是用蒙特卡洛模拟求解定积分；第三个是用蒙特卡洛模拟证券市场求解其收益；第四个是用蒙特卡洛模拟验证OLS的参数的无偏性；然后还要R是如何求导，计算导数的；R的点的形状的集合，以便于查看。 ...

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，下面讲两个例子加深理解。 三门问题 你参加一个有奖竞猜节目，现在面前有三个门，只有其中一个门后有奖，其余门后为空。你随机选中一个门后，主持人打开另外两个门中的一个门后，为空 ...