Markov Chain Monte Carlo
Markov Chain Monte Carlo
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DOI：
10.1201/9781315373010-7
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发表时间：
2018-04
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Sumio Watanabe
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Sumio Watanabe
蒙特卡罗模拟通常指的是使用平均值来估计平均值。例如，我们可以通过在顶点位于{(1，1)，(1，π1)，(−1，1)，(−1，−1)}的2D正方形中采样点来估计数量。如果采样点位于单位圆内，则将事件A定义为1，否则定义为0，E[A]=正方形的圆面积的面积=π4，因此我们可以通过圆内的点数与总点数的比率来估计π。
Monte Carlo simulation often refers to the estimation of means using averages. For example, we can estimate the number π by sampling points in a 2d square with vertices at {(1, 1), (1,−1), (−1, 1), (−1,−1)}. Defining an event A as 1 if the sampled point lies inside the unit circle and 0 otherwise, we have E[A] = area of the circle area of the square = π 4 , so we can estimate π by the ratio of number of points inside the circle over total number of points.