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- 定義-モンテカルロアルゴリズムの意味
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- Techopediaは、モンテカルロアルゴリズムを説明します
定義-モンテカルロアルゴリズムの意味
モンテカルロアルゴリズムは、確率に基づいて回答を返すリソース制限アルゴリズムの一種です。結果として、モンテカルロアルゴリズムによって生成された解は、特定の誤差範囲内で正しい場合とそうでない場合があります。数学者、科学者、開発者は、モンテカルロアルゴリズムを使用して、入力に基づいて観測を行います。
Microsoft AzureとMicrosoft Cloudの紹介|このガイドでは、クラウドコンピューティングとは何か、Microsoft Azureを使用してクラウドからビジネスを移行および実行する方法を学習します。
Techopediaは、モンテカルロアルゴリズムを説明します
モンテカルロアルゴリズムを記述する最良の方法の1つは、ラスベガスアルゴリズムと呼ばれる異なるクラスのアルゴリズムとそれらを対比することです。ラスベガスのアルゴリズムでは、結果は常に正しいものになりますが、システムは予想される量以上のリソースまたは時間を使用する場合があります。一部の専門家の言葉を借りると、ラスベガスのアルゴリズムは常に正確な結果を返しながら、リソースの使用を「賭け」ます。
それどころか、モンテカルロアルゴリズムは有限のリソースパスを使用して、上記の「あいまいな」結果を生成しますが、誤差は許容範囲内です。モンテカルロアルゴリズムは、繰り返しランダムサンプリングに依存することが多く、一般的な乱数を取得し、結果を得るために確率を探します。
一部の専門家は、円内の正方形の例を使用し、モンテカルロアルゴリズムのプロセスを、内部の円または円の境界を超えた正方形の外縁に到達する一連の「ヒット」として説明します。視覚的なデモンストレーションにより、繰り返しサンプリングを行うと、モンテカルロアルゴリズムにより正確な結果が得られることがわかります。モンテカルロアルゴリズムは、モンテカルロツリー検索やモンテカルロシミュレーターなどと同様に、サンプリングを繰り返すと論理的知能の結果が得られるというこの基本的な数学的アイデアに依存しています。