第22章 专家面试(4/4)

称这种表述为“模式”，而当一种模式足够精确时，他能产生与实际操作中对同一条件相同的反应。但蒙特卡罗模拟有一个危险的缺陷:如果必须输入一个模式中的随机数并不像设想的那样是随机数，而却构成一些微妙的非随机模式，那么整个的模拟(及其预测结果)都可能是错的。

    蒙特卡罗法优点:

    1.方法的误差与问题的维数无关。

    2.对於具有统计性质问题可以直接进行解决。

    3.对於连续性的问题不必进行离散化处理

    蒙特卡罗法缺点:

    1.对於确定性问题需要转化成随机性问题。

    2.误差是概率误差。

    3.通常需要较多的计算步数N.

    蒙特卡罗方法的缺点及其改进

    我们知道， 蒙特卡罗方法是非常好用来做积分的。如果要算一个函数f(x)在区间[a，b]内的积分，我们可通过计算机利用蒙特卡罗方法来计算出积分近似值。即先估计一个比f(x)在区间[a，b]内最大值还要大的c，(必须保证f(x)在区间[a，b]不小於0)然后不断地在二维矩形区域[a，b]×[0，c]内随机产生随机数对(e，f)，判断f与f(e)的大小，并统计f《f(e)的数量n，当产生点的数量N足够大时，计算出n/N*(b-a)*c，这就是函数f(x)在区间[a，b]内的积分值。学霸从数学建模开始最新章节地址:https://

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