Алгоритм Монте-Карло

От / / Оставьте комментарий

Алгоритм Монте-Карло Алгоритм Монте-Карло — рандомизированный алгоритм с ограниченной вероятностью неверных выходных данных.  Примеры алгоритмов Монте-Карло включают алгоритм Каргера-Штейна и […]

Randomized algorithms, Рандомизированные алгоритмы

Алгоритм Монте-Карло

  • Алгоритм Монте-Карло — рандомизированный алгоритм с ограниченной вероятностью неверных выходных данных. 
  • Примеры алгоритмов Монте-Карло включают алгоритм Каргера-Штейна и алгоритм для минимального набора дуг обратной связи. 
  • Термин «Монте-Карло» введен Николасом Метрополисом в 1947 году. 
  • Алгоритмы Монте-Карло аналогичны алгоритмам Лас-Вегаса, но могут делать случайный выбор, что влияет на время выполнения. 
  • Если существует процедура проверки правильности ответа с помощью алгоритма Монте-Карло, вероятность правильного ответа ограничена. 
  • Алгоритмы Монте-Карло классифицируются как ложно-смещенные или истинно-смещенные, в зависимости от их предвзятости. 
  • Вероятность сбоя алгоритма Монте-Карло может быть уменьшена путем выполнения алгоритма k раз. 
  • Классы сложности BPP, RP и ZPP описывают задачи принятия решений, решаемые с помощью алгоритмов Монте-Карло. 
  • Рандомизированные алгоритмы Монте-Карло и Лас-Вегас представляют собой вершину иерархии и могут быть дополнительно классифицированы. 

Полный текст статьи:

Алгоритм Монте-Карло — Википедия, бесплатная энциклопедия

Похожие статьи:

  1. Метод квази-Монте-Карло Метод Квазимонте-Карло Обзор методов Монте-Карло и Квази-Монте-Карло Методы Монте-Карло основаны на случайном выборе и используются для...
  2. Поиск по дереву Монте-Карло Поиск по дереву методом Монте-Карло Основы поиска по дереву Монте-Карло Поиск по дереву Монте-Карло — это...
  3. Методы Монте-Карло для ценообразования опционов Методы определения цены опционов методом Монте-Карло Основы метода Монте-Карло в финансовых опционах Метод Монте-Карло используется для...
  4. БПП (сложность) BPP (сложность) Определение и свойства класса BPP BPP — это класс задач, которые могут быть решены...
  5. Метод Монте-Карло Метод Монте-Карло Монте-Карло моделирование — метод статистического моделирования, основанный на случайности.  Моделирование методом Монте-Карло используется для...
  6. Метод Монте-Карло Метод Монте-Карло Основы метода Монте-Карло Метод Монте-Карло — это статистический метод для моделирования случайных процессов.  Используется...
  7. Алгоритм Лас-Вегаса Алгоритм Лас-Вегаса Алгоритмы Лас-Вегаса — это вероятностные алгоритмы, которые работают до тех пор, пока не найдут...
  8. Методы Монте-Карло в финансах Методы Монте-Карло в финансах Основы метода Монте-Карло Метод Монте-Карло используется для оценки сложных вероятностных распределений.  Применяется...
  9. Интеграция Монте-Карло Интеграция по методу Монте-Карло Основы метода Монте-Карло Метод Монте-Карло используется для численного интегрирования функций, которые не...
  10. Молекулярное моделирование Монте-Карло Молекулярное моделирование методом Монте-Карло Основы молекулярного моделирования Монте-Карло Метод Монте-Карло применяется к молекулярным задачам, отличается от...
  11. Рандомизированный бенчмаркинг Рандомизированный бенчмаркинг Основы рандомизированного бенчмаркинга Рандомизированный бенчмаркинг измеряет среднюю частоту ошибок квантовых платформ.  Протокол оценивает ошибки,...
  12. Динамический метод Монте-Карло Динамический метод Монте-Карло Основы динамического метода Монте-Карло (DMC) DMC — это метод Монте-Карло для моделирования динамики...
  13. Алгоритм Атлантик-Сити Алгоритм Атлантик-Сити Использование машинного перевода Машинный перевод требует исправления ошибок и подтверждения точности.  Не следует копировать...
  14. Класс (компьютерное программирование) Класс (компьютерное программирование) Определение класса Класс — это шаблон для создания объектов с общими свойствами и...
  15. Асимптотически оптимальный алгоритм Асимптотически оптимальный алгоритм Определение асимптотической оптимальности Асимптотически оптимальный алгоритм работает с постоянным коэффициентом хуже, чем наилучший...
  16. Алгоритм поиска Алгоритм поиска Определение и применение алгоритмов поиска Алгоритмы поиска используются для извлечения информации из структурированных данных. ...
  17. Масштабирование функций Масштабирование объектов Контролируемое обучение Обучение с заранее определенными целями и критериями оценки.  Включает методы классификации, регрессии,...
  18. Реализация (вероятность) Реализация (вероятность) Основные понятия теории вероятностей Аксиомы: включают индетерминизм, случайность, вероятностное пространство и другие.  Система: включает...
  19. ФЕРМИАК ФЕРМИАК История и использование тележки Монте-Карло Тележка Монте-Карло была аналоговым компьютером, разработанным Энрико Ферми для моделирования...
  20. РП (сложность) RP (сложность) Определение рандомизированного полиномиального времени (RP) RP — это класс задач, решаемых вероятностной машиной Тьюринга...
  21. Рандомизированный алгоритм Рандомизированный алгоритм Рандомизированные алгоритмы используют случайность для решения задач.  Рандомизированные алгоритмы могут быть детерминированными или иметь...
  22. Гибридный алгоритм Гибридный алгоритм Определение гибридного алгоритма Гибридный алгоритм объединяет два или более алгоритмов для решения одной задачи. ...

Оставьте комментарий

Прокрутить вверх