蒙特卡罗算法 (介绍)
来源:互联网 发布:icm20608中文数据手册 编辑:程序博客网 时间:2024/04/28 00:22
以概率和统计理论方法为基础的一种计算方法。将所求解的问题同一定的概率模型相联系,用电子计算机实现统计模拟或抽样,以获得问题的近似解。为象征性地表明这一方法的概率统计特征,故借用赌城蒙特卡罗命名。又称统计模拟法、随机抽样技术。由S.M.乌拉姆和J.冯·诺伊曼在20世纪40年代为研制核武器而首先提出 。它的基本思想是,为了求解数学、物理、工程技术以及管理等方面的问题 ,首先建立一个概率模型或随机过程,使它们的参数,如概率分布或数学期望等问题的解;然后通过对模型或过程的观察或抽样试验来计算所求参数的统计特征,并用算术平均值作为所求解的近似值。对于随机性问题,有时还可以根据实际物理背景的概率法则,用电子计算机直接进行抽样试验,从而求得问题的解答。
蒙特卡罗方法有很强的适应性,问题的几何形状的复杂性对它的影响不大。该方法的收敛性是指概率意义下的收敛,因此问题维数的增加不会影响它的收敛速度,而且存贮单元也很省,这些是用该方法处理大型复杂问题时的优势。因此,随着电子计算机的发展和科学技术问题的日趋复杂,蒙特卡罗方法的应用也越来越广泛。它不仅较好地解决了多重积分计算、微分方程求解、积分方程求解、特征值计算和非线性方程组求解等高难度和复杂的数学计算问题,而且在统计物理、核物理、真空技术、系统科学 、信息科学 、公用事业、地质、医学,可靠性及计算机科学等广泛的领域都得到成功的应用。
蒙特卡罗方法有很强的适应性,问题的几何形状的复杂性对它的影响不大。该方法的收敛性是指概率意义下的收敛,因此问题维数的增加不会影响它的收敛速度,而且存贮单元也很省,这些是用该方法处理大型复杂问题时的优势。因此,随着电子计算机的发展和科学技术问题的日趋复杂,蒙特卡罗方法的应用也越来越广泛。它不仅较好地解决了多重积分计算、微分方程求解、积分方程求解、特征值计算和非线性方程组求解等高难度和复杂的数学计算问题,而且在统计物理、核物理、真空技术、系统科学 、信息科学 、公用事业、地质、医学,可靠性及计算机科学等广泛的领域都得到成功的应用。
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