蒙特卡洛模拟在实际工作中到底是做什么的？

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叮咚小溪水 · 2018-10-16 00:08:53

蒙特卡罗模拟主要是关于如何设计算法模拟一个随机模型，比如模拟一个复杂分布的随机变量or一个随机过程等，从而计算随机模型感兴趣的量。一般来说这些量是没有办法计算或者是很难算的，比如一个复杂的多维函数积分，可以转化为多维随机变量的期望，通过的模拟可以估计。
我的专栏《统计分析与R》有很多文章是关于蒙特卡罗模拟的，请关注一下，多多交流。
推荐教材：
统计模拟
作者: （美）Sheldon M. Ross
出版社: 机械工业出版社
副标题: 英文版第5版
原作名: Simulation
出版年: 2013-5

Martin Tan · 2018-10-16 00:08:54

几乎涉及到复杂的、与概率相关的数值计算的领域都有可能会用到。比如物理、经济金融、统计学、机器学习等等等等

裴小浩 · 2018-10-16 00:08:55

（1）机器学习中，用到的地方就是LDA模型，使用Gibbs Sample的时候用到的。
（2）数学中，我记得有一次11年或者10年全国数学建模中有一道题是预估一个不规则容器的体积用到了。

教材的话，建议阅读LDA数学八卦关于MCMC那一部分，里面讲的还算清楚。

李望 · 2018-10-16 00:08:56

用各种草搭配各种草给各种病人试着喝，蒙特卡洛模拟了5000年，有一些打在了点上。

匿名用户 · 2018-10-16 00:08:57

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瘦瘦啊 · 2018-10-16 00:08:59

      最近在写论文，涉及到不确定性分析的方法，在知乎上看了好多关于蒙特卡洛模拟的解释和回答，感觉和自己想要学习的应用不太沾边，因此在这里现学现卖说一下在自己所研究的领域内蒙特卡洛模拟的应用。可能不会像其他大神那样把蒙特卡洛模型的来源历史、应用领域面面俱到的叙述出来，这里仅仅回答一下在我的研究范围内的应用哈。
      在我所学习的领域内，蒙特卡洛模拟主要应用于数据的不确定性分析，比如我要做一个污染源清单，我需要调研大量的基础数据和信息，并且对这些基础数据和信息进行汇总整理，将它们应用在我所需要获得的目标结果的公式内。这样我利用调研来的的基础数据获取到的最终结果其实是有误差的，因为我不能保证我的基础数据是完全精确的，它们本身带有统计误差、随机误差和监测误差等，这些误差会通过公式传递给结果，蒙特卡洛模拟就是通过模型把输入的基础数据的不确定性传递到模型输出，从而量化结果的不确定性范围。对输入的基础数据进行自展抽样几百次，获得每次抽样的平均值，这几百个平均值的概率分布就是蒙特卡洛模型输入的概率分布模型。一般是在95%的置信区间内给出结果相对于平均值的偏差区间。
   以上。

匿名用户 · 2018-10-16 00:09:00

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谢顿 · 2018-10-16 00:09:01

直接模拟蒙特卡洛算法是模拟气体流动的一种算法，在稀薄气体动力学中很重要。
比如火箭在真空和大气层过渡区域飞行时的问题。还有如微流动等问题。

薄荷 · 2018-10-16 00:09:02

针对Monte Carlo的书籍我不知道。不过最近正在学习随机算法，我觉得这本书非常值得一读。讲的比较清晰。

Rajeev Motwani and Prabhakar Raghavan. Randomized Algorithms. Cambridge UniversityPress, 1995.

蒙特卡洛模拟在实际工作中到底是做什么的？

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