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matlab如何实现蒙特卡洛算法?
1、贴一个蒙特卡洛方法的matlab程序，供大家使用。
2、马尔可夫链：需要求取状态转移矩阵 ，在Brook的文献里面有提到。蒙特卡洛：对计算进行，模拟，根据即设置的上下限进行控制。
3、不局限于 matlab，所谓蒙特卡洛模拟其实就是随机试验10000次，然后统计下结果。会用 random 函数就行。。
4、随机数产生器不错，你试试，一下是c语言，改成matlab很容易，而且matlab是有自带的随机数产生器的。
5、用randn()可以生成高斯分布的随机数。不过只有先生成随机数才有方差和均值，反过来可难了。
6、用unifrnd（）随机函数，计算圆周率比较快，时间仅为 0.008871 秒。而用rand（）随机函数，时间仅为 0.009704 秒。
怎么用用c语音编程设计一个算法?用蒙特卡罗法近似计算椭圆面积,长轴1...
结果自然就是：C = 2π * r 幸运的是，最初的猜想是正确的。当然，为了避免循环论证，在使用三角函数的时候，要把pai和圆脱钩，不然就是循环论证了。
蒙特卡罗法正是用弿N作为G 的近似估计。 假设x不是一维空间的点，而是一个S 维空间的点(x1，x2，…，xs)，则上述积分变为 。
计算椭圆面积的公式有好几种，确定一种计算公式后设计出算法，然后写出源代码。。
蒙特卡罗方法的原理
蒙特卡洛法的基本思想是：为了求解问题，首先建立一个概率模型或随机过程，使它的参数或数字特征等于问题的解：然后通过对模型或过程的观察或抽样试验来计算这些参数或数字特征，最后给出所求解的近似值。
蒙特卡罗法又称随机抽样技巧法或统计试验法，在目前结构可靠度计算中，它被认为是一种相对精确法。
基本原理：蒙特卡罗方法通过抓住事物运动的几何数量和几何特征，利用数学方法来加以模拟，即进行一种数字模拟实验。它以一个概率模型为基础，按照这个模型所描绘的过程，通过模拟实验的结果，作为问题的近似解。
蒙特卡洛方法原理
1、蒙特卡洛法是一种用来模拟随机现象的数学方法，这种方法在作战模拟中能直接反映作战过程中的随机性。在作战模拟中能用解析法解决的问题虽然越来越多，但有些情况下却只能采用蒙特卡洛法。
2、其基本原理如下：由概率定义知，某事件的概率可以用大量试验中该事件发生的频率来估算，当样本容量足够大时，可以认为该事件的发生频率即为其概率。
3、蒙特·卡罗方法（Monte Carlo method），也称统计模拟方法，是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。
蒙特卡罗模拟中的采样方法
对于概率密度函数的采样，相信一些人可以很直观的想到可以利用累积分布函数（P(xt)，即 ，即在[0，1]间随机生成一个数a，然后求使得P(xt)=a成立的t，t即可以视作从该分部中得到的一个采样结果。
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。
蒙特卡洛模拟法求解步骤应用此方法求解工程技术问题可以分为两类：确定性问题和随机性问题。
蒙特卡罗(MonteCarlo)方法，又称随机抽样或统计模拟方法，泛指所有基于统计采样进行数值计算的方法。
蒙特卡罗方法基于这样的想法：假设你有一袋豆子，把豆子均匀地朝这个图形上撒，然后数这个图形之中有多少颗豆子，这个豆子的数目就是图形的面积。当你的豆子越小，撒的越多的时候，结果就越精确。
拿计算机科学来举例，自然语言处理中的LDA模型，hinton较早提出的深度学习模型DBN都用到了蒙特卡洛方法。此文第一部分简要介绍了实际问题，简而言之蒙特卡洛方法就是生成样本，即蒙特卡洛采样。
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