蒙特卡罗是什么？ _蒙特卡罗算法是什么?

蒙特卡罗是什么？

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“蒙特卡罗”特性是随机算法，在采样不全时，通常不能保证找到最优解，只能说是尽量找。那么根据怎么个“尽量”法儿，我们我们把随机算法分成两类：蒙特卡罗算法：采样越多，越近似最优解；举个例子，假如筐里有100个苹果，让我每次闭眼拿1个，挑出最大的。
拿的次数越多，挑出的苹果就越大，但我除非拿100次，否则无法肯定挑出了最大的。
蒙特卡罗算法是什么?

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蒙特卡罗（MonteCarlo）方法，或称计算机随机模拟方法，是一种基于“随机数”的计算方法。这一方法源于美国在第二次世界大战进行研制原子弹的“曼哈顿计划” 。
主要是：使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法。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。
蒙特卡洛方法

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蒙特卡罗方法又称统计模拟法、随机抽样技术，是一种随机模拟方法，以概率和统计理论方法为基础的一种计算方法，是使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法。算法原理：蒙特卡洛方法利用从某个总体中抽取的随机数作为样本进行实验，以求得的统计特征值（均值、概率、分布等）作为待解问题的数值解，然后利用蒙特卡洛方法根据测量信号的测量误差计算每个测量值的计算权重，综合考虑数据质量权重和测量误差权重后，通过对所有信号进行加权平均值计算得出最终的真实信号值。
. 数学家冯·诺伊曼用驰名世界的赌城-摩纳哥的Mo