蒙地卡羅方法
蒙特卡罗方法（），也称统计模拟方法，是1940年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而提出的一种以概率统计理论为指导的数值计算方法。是指使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法。 20世纪40年代，在科學家冯·诺伊曼、斯塔尼斯拉夫·烏拉姆和尼古拉斯·梅特罗波利斯於洛斯阿拉莫斯国家实验室为核武器计划工作时，发明了蒙特卡罗方法。因为烏拉姆的叔叔经常在摩納哥的蒙特卡洛赌场输钱得名，而蒙特卡罗方法正是以概率为基础的方法。…
标签：#抽样技术
共 2 篇文章
梅特羅波利斯修正朗之萬演算法
在計算統計學中，梅特羅波利斯修正朗之萬演算法（，簡稱MALA）或朗之萬蒙地卡羅方法（，簡稱LMC）是一種馬可夫鏈蒙地卡羅（MCMC）方法，用於從難以直接抽樣的機率分佈中獲取——即隨機觀測值的序列。顧名思義，MALA結合了兩種機制，用以生成具有目標機率分佈作為的隨機漫步狀態： 利用（過阻尼）朗之萬動力學提出新狀態，該動力學使用目標機率密度函數梯度的計算值； 再透過梅特羅波利斯-黑斯廷斯算法接受或拒絕這些提案，該演算法使用目標機率密度的計算…