基于fortran的算法系列--9.蒙特卡洛法

h1235 · 发表于 2020-7-4 23:40

蒙特卡洛方法：利用随机数，将实际问题转化为统计概率问题，一般生成的是均匀随机数，而后转化为符合问题的概率分布的随机数，即以均匀随机数为底，根据概率分布密度函数的反函数得到实际随机数。简单点就是用大量的随机模拟实际。
难点：1、问题的转化；2、特别，计算机能够产生的随机数一般为均匀分布的随机数。而且，连续概率分布密度函数的反函数比较难求。通用的方法为近似抽样。
下面以边长为2正方形中的单位圆为例，求近似圆周率：即产生一系列二维随机数，其点落在圆内的概率。
捕获.PNG

多次运行，发现得到的近似圆周率精度较低，只达到0.01。

fFEH0 · 发表于 2022-2-22 21:29

谢谢分享

YME8 · 发表于 2022-2-26 09:55

感谢楼主

LQpJlqFNXxE · 发表于 2022-3-1 01:19

感谢楼主

LxAsK · 发表于 2022-3-5 20:51

感谢楼主

hldcY791 · 发表于 2022-4-5 12:25

不可多得，支持楼主

tkmOD6 · 发表于 2022-4-5 22:10

感谢楼主

CkipEgYnbL · 发表于 2022-4-5 22:16

谢谢分享

NnT74 · 发表于 2022-4-7 21:51

感谢楼主

fMb42 · 发表于 2022-4-13 22:43

谢谢分享

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