蒙特卡洛模擬算法|公開課3

2021-02-23 R語言數據分析與實踐

本篇是「微慕課」公開課系列第3講——蒙特卡洛模擬算法

蒙特卡洛(Monte Carlo)模擬方法是一種廣受好評的算法，常被用於解決數據科學領域當中的問題。

那麼，什麼是蒙特卡洛模擬呢？

雖然看起來很神奇，但蒙特卡洛模擬並不難理解。儘管它有許多不同的應用，但實質上，蒙特卡洛方法可以在不需要進行成百上千的實驗下，幫助預測出結果。

蒙特卡洛方法通過隨機取樣的算法得出結論，這些取樣的數據通常是不可能或者是昂貴的。

蒙特卡洛是1940年曼哈頓科學家計劃（Manhatten Project Scientists）的先驅。蒙特卡洛試圖通過一種方法在減少鈾元素（uranium）測試的情況下，模擬出原子項目。

對於高維問題，蒙特卡洛方法被證明同樣非常有效。

在計算機遊戲中，對於模擬周圍光線的變化/烘焙光線的問題，計算量非常之大且昂貴，（高寫實度的遊戲通常有上萬行代碼渲染光線），因此（考慮到運算速度和耗電量）通常在遊戲場景中只有固定光源照射的計算。然而，在蒙特卡洛模擬算法的幫助下，開發者可以以低成本的方式輕鬆的實現防止的光源的模擬，並產生出逼真的渲染場景。

理所當然的猜測，蒙特卡洛模擬以摩納哥的一個著名的賭博之城命名

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