
【计】 Monte
dharma; divisor; follow; law; standard
【医】 method
【经】 law
蒙特卡罗法(Monte Carlo Method)是一种基于概率统计和随机抽样的数值计算方法,其核心思想是通过生成大量随机样本模拟复杂系统的行为,从而近似求解数学、物理或工程问题。该方法在汉英词典中常译为"Monte Carlo simulation"或"statistical sampling method"《牛津高阶英汉双解词典》)。
该方法的核心原理包含三个步骤:
3.结果分析:对输出数据进行统计处理,如计算均值、方差等《统计计算方法导论》)。
在应用领域方面,该方法已拓展至:
该方法的主要优势在于能处理高维积分和非线性问题,但其计算精度依赖于采样规模,存在"维数灾难"的局限性。国际标准化组织ISO 3534-2:2019将其定义为"通过重复随机抽样获得数值结果的计算算法"国际标准文件)。
蒙特卡罗法(Monte Carlo method)是一种基于概率统计和随机抽样的数值计算方法,主要用于解决确定性数学问题或模拟复杂系统的随机行为。其核心思想是通过大量随机实验的统计结果,逼近问题的解析解或概率分布。
在单位正方形内随机投点,统计落在内切圆内的比例。若总点数$N$,圆内点数$M$,则: $$ pi approx 4 times frac{M}{N} $$
优势 | 局限性 |
---|---|
适用于高维复杂问题 | 收敛速度较慢($O(1/sqrt{N})$) |
算法简单易实现 | 计算成本随精度要求指数增长 |
天然适合并行计算 | 需保证随机数质量 |
蒙特卡罗法得名于摩纳哥著名赌城,因其依赖随机性原理类似于赌博中的概率现象。现代计算机的发展使其在科学计算、人工智能(如强化学习)等领域得到广泛应用。
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