1樓：元蓄
科技名詞定義 中文名稱： 蒙特卡羅方法 英文名稱： monte-carlo method 定義：
用隨機數字或序列解決用單純的系統方法難以解決的數值問題的一種方法。 所屬學科： 大氣科學(一級學科) ；動力氣象學(二級學科) 蒙特·卡羅方法（montecarlomethod），也稱統計模擬方法，是二十世紀四十年代中期由於科學技術的發展和電子計算機的發明，而被提出的一種以概率統計理論為指導的一類非常重要的數值計算方法。
是指使用隨機數（或更常見的偽隨機數）來解決很多計算問題的方法。蒙特·卡羅方法的名字**於摩納哥的一個城市蒙地卡羅，該城市以賭博業聞名，而蒙特·卡羅方法正是以概率為基礎的方法。與它對應的是確定性演算法。
蒙特·卡羅方法在金融工程學，巨集觀經濟學，計算物理學(如粒子輸運計算、量子熱力學計算、空氣動力學計算)等領域應用廣泛。
什麼是蒙特卡羅**？
2樓：景田不是百歲山
蒙特卡羅模擬因摩納哥著名的賭場而得名。它能夠幫助人們從數學上表述物理、化學、工程、經濟學以及環境動力學中一些非常複雜的相互作用。數學家們稱這種表述為「模式」，而當一種模式足夠精確時，他能產生與實際操作中對同一條件相同的反應。
但蒙特卡羅模擬有一個危險的缺陷：如果必須輸入一個模式中的隨機數並不像設想的那樣是隨機數，而卻構成一些微妙的非隨機模式，那麼整個的模擬（及其**結果）都可能是錯的。
什麼是蒙特卡洛分析?
3樓：angela韓雪倩
蒙特卡羅分析法（統計模擬法），是一種採用隨機抽樣統計來估算結果的計算方法，可用於估算圓周率，由約翰·馮·諾伊曼提出。由於計算結果的精確度很大程度上取決於抽取樣本的數量，一般需要大量的樣本資料，因此在沒有計算機的時代並沒有受到重視。
利用蒙特卡羅分析法可用於估算圓周率，如圖，在邊長為 2 的正方形內作一個半徑為 1 的圓，正方形的面積等於 2×2=4，圓的面積等於 π×1×1=π，由此可得出，正方形的面積與圓形的面積的比值為 4:π。
現在讓我們用電腦或輪盤生成若干組均勻分佈於 0-2 之間的隨機數，作為某一點的座標散佈於正方形內，那麼落在正方形內的點數 n 與落在圓形內的點數 k 的比值接近於正方形的面積與圓的面積的比值，即，n:k ≈ 4:π，因此，π 4k/n 。
用此方法求圓周率，需要大量的均勻分佈的隨機數才能獲得比較準確的數值，這也是蒙特卡羅分析法的不足之處。
擴充套件資料：
使用蒙特·卡羅方法進行分子模擬計算是按照以下步驟進行的：
1． 使用隨機數發生器產生一個隨機的分子構型。
2． 對此分子構型的其中粒子座標做無規則的改變，產生一個新的分子構型。
3． 計算新的分子構型的能量。
4． 比較新的分子構型於改變前的分子構型的能量變化，判斷是否接受該構型。
若新的分子構型能量低於原分子構型的能量，則接受新的構型，使用這個構型重複再做下一次迭代。 若新的分子構型能量高於原分子構型的能量，則計算玻爾茲曼因子，併產生一個隨機數。
若這個隨機數大於所計算出的玻爾茲曼因子，則放棄這個構型，重新計算。 若這個隨機數小於所計算出的玻爾茲曼因子，則接受這個構型，使用這個構型重複再做下一次迭代。
5． 如此進行迭代計算，直至最後搜尋出低於所給能量條件的分子構型結束。
專案管理中蒙特·卡羅模擬方法的一般步驟是：
1．對每一項活動，輸入最小、最大和最可能估計資料，併為其選擇一種合適的先驗分佈模型；
2．計算機根據上述輸入，利用給定的某種規則，快速實施充分大量的隨機抽樣。
3．對隨機抽樣的資料進行必要的數學計算，求出結果。
4．對求出的結果進行統計學處理，求出最小值、最大值以及數學期望值和單位標準偏差。
5．根據求出的統計學處理資料，讓計算機自動生成概率分佈曲線和累積概率曲線(通常是基於正態分佈的概率累積s曲線)
6．依據累積概率曲線進行專案風險分析。
4樓：青檸記錄
「蒙特卡羅」特性是隨機演算法，在取樣不全時，通常不能保證找到最優解，只能說是儘量找。那麼根據怎麼個「儘量」法兒，我們我們把隨機演算法分成兩類：
蒙特卡羅演算法：取樣越多，越近似最優解；
舉個例子，假如筐裡有100個蘋果，讓我每次閉眼拿1個，挑出最大的。於是我隨機拿1個，再隨機拿1個跟它比，留下大的，再隨機拿1個……我每拿一次，留下的蘋果都至少不比上次的小。拿的次數越多，挑出的蘋果就越大，但我除非拿100次，否則無法肯定挑出了最大的。
這個挑蘋果的演算法，就屬於蒙特卡羅演算法—儘量找好的，但不保證是最好的。
5樓：千秋
蒙特卡羅方法（monte carlo method） 蒙特卡羅方法又稱統計模擬法、隨機抽樣技術， 是一種隨機模擬方法， 以概率和統計理論方法為基礎的一種計算方法，是使用隨機數（ 或更常見的偽隨機數）來解決很多計算問題的方法。 將所求解的問題同一定的概率模型相聯絡， 用電子計算機實現統計模擬或 抽樣 ，以獲得問題的近似解。 為象徵性地表明這一方法的概率統計特徵， 故借用賭城蒙特卡羅命名。
記得采納啊。
蒙特卡羅方法
6樓：匿名使用者
蒙特卡羅方法又稱統計模擬法、隨機抽樣技術，是一種隨機模擬方法，以概率和統計理論方法為基礎的一種計算方法，是使用隨機數（或更常見的偽隨機數）來解決很多計算問題的方法。將所求解的問題同一定的概率模型相聯絡，用電子計算機實現統計模擬或抽樣，以獲得問題的近似解。為象徵性地表明這一方法的概率統計特徵，故借用賭城蒙特卡羅命名。
蒙特卡羅方法於20世紀40年代美國在第二次世界大戰中研製原子彈的「曼哈頓計劃」計劃的成員烏拉姆和j.
馮·諾伊曼首先提出。數學家馮·諾伊曼用馳名世界的賭城—摩納哥的monte carlo—來命名這種方法，為它蒙上了一層神秘色彩。在這之前，蒙特卡羅方法就已經存在。
2023年，法國數學家布豐（georges louis leclere de buffon，1707—1788）提出用投針實驗的方法求圓周率π。這被認為是蒙特卡羅方法的起源。
7樓：匿名使用者
是人類慾望的。
噩妄，過分的。
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噩妄，過分的。
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噩妄，過分的。
8樓：匿名使用者
了木頭的本。
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