蒙特卡羅方法的缺點及其改進

2022-11-02 19:57:07 字數 551 閱讀 7356

我們知道,蒙特卡羅方法是非常好用來做積分的。如果要算乙個函式f(x)在區間[a,b]內的積分,我們可通過計算機利用蒙特卡羅方法來計算出積分近似值。即先估計乙個比f(x)在區間[a,b]內最大值還要大的c,(必須保證f(x)在區間[a,b]不小於0)然後不斷地在二維矩形區域[a,b]×[0,c]內隨機產生隨機數對(e,f),判斷f與f(e)的大小,並統計f對蒙特卡羅方法的改進:

如果要算乙個函式f(x)在區間[a,b]內的積分,令s=0,我們可以在區間[a,b]內產生n個隨機數e,賦值:s+=f(e)/n(之所以這樣做是為了防止溢位),當n足夠大時,計算s*(b-a),這就是函式f(x)在區間[a,b]內的積分值。改進方法的優點:

1.維度降低,節省一半產生隨機數的時間,

2.相對精度更高,由於蒙特卡羅方法矩形上界需要估計,因此帶來了一定的不確定性,估計值取得過大,顯著提公升計算時間,估計值取得過小,就會出現計算錯誤。而改進方法不需要估計!

3.改進方法可以求解蒙特卡羅方法所不能計算的積分,求解範圍更大,如果積分函式f(x)在區間[a,b]內是無界的,或者積分函式f(x)在區間[a,b]內有負值,蒙特卡羅方法就無法求解。

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