强化学习读书笔记 - 05 - 蒙特卡洛方法(Monte Carlo Methods) 学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 ...
理论基础:大数定理,当频数足够多时,频率可以逼近概率,从而依靠概率与 pi 的关系,求出 pi 所以,rand在Monte Carlo中是必不可少的,必须保证测试数据的随机性。 用蒙特卡洛方法进行计算机模拟的步骤: 设计一个逻辑框图,即模拟模型 根据流程图编写程序,模拟随机现象 可通过具有各种概率分布的模拟随机数来模拟随机现象 分析模拟结果,计算所需要结果. ex .投针试验求 pi 蒲丰投针实验 ...
2017-07-21 02:54 2 2199 推荐指数:
强化学习读书笔记 - 05 - 蒙特卡洛方法(Monte Carlo Methods) 学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 ...
第四章学习笔记 结构可靠性分析的Monte Carlo方法 Monte Carlo方法是所有基于随机抽样方法的总成,包括直接Monte Carlo方法,重要抽样法(Importance sampling),子集模拟(Subset simulation),分层抽样法(Stratiied ...
1、蒙特卡罗模拟简介 蒙特卡罗模拟,也叫统计模拟,这个术语是二战时期美国物理学家Metropolis执行曼哈顿计划的过程中提出来的,其基本思想很早以前就被人们所发现和利用。早在17世纪,人们就知道用事件发生的"频率"来决定事件的"概率"。19世纪人们用投针试验的方法来决定圆周率π。本世纪40年代 ...
1. 蒙特卡罗方法的基本思想 蒙特卡罗方法又叫统计模拟方法,它使用随机数(或伪随机数)来解决计算的问题,是一类重要的数值计算方法。该方法的名字来源于世界著名的赌城蒙特卡罗,而蒙特卡罗方法正是以概率为基础的方法。 一个简单的例子可以解释蒙特卡罗方法,假设我们需要计算一个不规则图形的面积 ...
前言 MC方法的关键在于如何对想要的分布进行采样,获得采样点。换句话说就是如何生成满足指定分布的随机数。在该系列文章中,我们有一个默认的假设就是已经有了一个能产生均匀分布随机数的机制,不管它是硬件生成的真随机数,还是算法模拟的伪随机数。关于伪随机数的生成算法,如线性同余法或者移位寄存器法 ...
RL 博客:http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=3189881&do=blog&view=me&from= ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=22862 原文出处:拓端数据部落公众号 如何使用Python通过蒙特卡洛模拟自动计算风险值(VaR)来管理投资组合或股票的金融风险。 金融和投资组合风险管理中的VaR? VaR是 "风险价值 "的缩写,是许多公司和银行用来确定其公司内部 ...
蒙特卡罗方法(Monte Carlo method) 蒙特卡罗方法概述 蒙特卡罗方法又称统计模拟法、随机抽样技术 ,是一种随机模拟方法,以概率和统计理论方法为基础的一种计算方法,是使用随机数 ...