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 Оглавление1 Метод Квазимонте-Карло1.1 Обзор методов Монте-Карло и Квази-Монте-Карло1.2 Применение методов Монте-Карло1.3 Применение Квази-Монте-Карло1.4 Сравнение методов Монте-Карло...
  2. Эль-Монте, Калифорния Оглавление1 Эль-Монте, Калифорния1.1 История и происхождение1.2 Ранняя история1.3 Развитие в 1800-х годах1.4 Развитие в 1900-х годах1.5...
  3. Поиск по дереву Монте-Карло Оглавление1 Поиск по дереву методом Монте-Карло1.1 Основы поиска по дереву Монте-Карло1.2 История и развитие1.3 Структура и...
  4. Цепь Маркова Монте-Карло Оглавление1 Цепь Маркова Монте-Карло1.1 Байесовский вывод и вероятность1.2 Методы Монте-Карло с цепью Маркова1.3 Общее объяснение MCMC1.4...
  5. Методы Монте-Карло для ценообразования опционов Оглавление1 Методы определения цены опционов методом Монте-Карло1.1 Основы метода Монте-Карло в финансовых опционах1.2 Процесс оценки опционов...
  6. БПП (сложность) Оглавление1 BPP (сложность)1.1 Определение и свойства класса BPP1.2 Связанные классы и теории1.3 Свойства и релятивизация1.4 Дерандомизация...
  7. Метод Монте-Карло Метод Монте-Карло Монте-Карло моделирование — метод статистического моделирования, основанный на случайности.  Моделирование методом Монте-Карло используется для...
  8. Метод Монте-Карло Оглавление1 Метод Монте-Карло1.1 Основы метода Монте-Карло1.2 Применение в науке и технике1.3 Моделирование методом Монте-Карло1.4 Сравнение с...
  9. Алгоритм Лас-Вегаса Алгоритм Лас-Вегаса Алгоритмы Лас-Вегаса — это вероятностные алгоритмы, которые работают до тех пор, пока не найдут...
  10. Методы Монте-Карло в финансах Оглавление1 Методы Монте-Карло в финансах1.1 Основы метода Монте-Карло1.2 Применение в финансах1.3 Рекомендации и библиография1.4 Примеры использования2...
  11. Алгоритм Метрополиса – Гастингса Оглавление1 Алгоритм Метрополиса–Гастингса1.1 История алгоритма Метрополиса–Гастингса1.2 Описание алгоритма1.3 Процесс работы алгоритма1.4 Функции предложения1.5 Недостатки алгоритмов MCMC1.6...
  12. Интеграция Монте-Карло Оглавление1 Интеграция по методу Монте-Карло1.1 Основы метода Монте-Карло1.2 Алгоритм Метрополиса-Гастингса1.3 Алгоритм МиЗЕРА1.4 Важность выборки1.5 Алгоритм ВЕГАС2...
  13. Молекулярное моделирование Монте-Карло Оглавление1 Молекулярное моделирование методом Монте-Карло1.1 Основы молекулярного моделирования Монте-Карло1.2 Преимущества и ограничения метода1.3 Развитие и программное...
  14. Лицо, находящееся под британской защитой Оглавление1 Лицо, находящееся под защитой Великобритании1.1 История британского гражданства1.2 Лица, находящиеся под защитой Великобритании1.3 Типы охраняемых...
  15. Рандомизированный бенчмаркинг Оглавление1 Рандомизированный бенчмаркинг1.1 Основы рандомизированного бенчмаркинга1.2 Применение и развитие1.3 Преимущества и ограничения1.4 История и развитие1.5 Практические...
  16. Алгоритм Ланцоша Оглавление1 Lanczos algorithm1.1 История и развитие алгоритма1.2 Описание алгоритма1.3 Применение к собственной проблеме1.4 Сравнение с другими...
  17. Динамический метод Монте-Карло Оглавление1 Динамический метод Монте-Карло1.1 Основы динамического метода Монте-Карло (DMC)1.2 Методы моделирования DMC1.3 Сравнение методов FRM и...
  18. Алгоритм аппроксимации Оглавление1 Алгоритм аппроксимации1.1 Определение аппроксимационных алгоритмов1.2 Типы гарантий1.3 Примеры алгоритмов1.4 Методы разработки алгоритмов1.5 Апостериорные гарантии1.6 Жесткость...
  19. Подводный компьютер Оглавление1 Подводный компьютер1.1 Назначение дайв-компьютера1.2 Основные функции1.3 Дополнительные функции1.4 Преимущества использования1.5 Компоненты и компоненты1.6 Алгоритмы декомпрессии1.7...
  20. Проблема с упаковкой мусорного бака Оглавление1 Проблема с упаковкой мусорного бака1.1 Задача упаковки в бункер1.2 Алгоритмы аппроксимации1.3 Онлайн-упаковка в бункер1.4 Формулировка...
  21. Асимптотически оптимальный алгоритм Оглавление1 Асимптотически оптимальный алгоритм1.1 Определение асимптотической оптимальности1.2 Формальное определение асимптотической оптимальности1.3 Примеры асимптотически оптимальных алгоритмов1.4 Практическое...
  22. Класс (компьютерное программирование) Оглавление1 Класс (компьютерное программирование)1.1 Определение класса1.2 Структура класса1.3 Наследование1.4 Полиморфизм1.5 Абстрактные классы1.6 Внутренние и локальные классы1.7...

Оставьте комментарий

Прокрутить вверх