给定一个依赖于多个变量的函数，每个变量都有一定的概率分布，我如何进行蒙特卡罗分析以获得函数的概率分布。理想情况下，随着参数数量或迭代次数的增加，我希望解决方案具有高性能。例如，我为total_time提供了一个方程式，它取决于许多其他参数。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltsize=1000gym=[30,30,35,35,35,35,35,35,40,40,40,45,45]left=5right=10mode=9shower=np.random.triangular(left,mode,right,size)argument=np
编辑:如果您想看看是否能让AI表现得更好，请上传完整的源代码:https://www.dropbox.com/s/ous72hidygbnqv6/MCTS_TTT.rar编辑:搜索搜索空间并找到导致损失的移动。但是由于UCT算法，导致损失的移动并不经常被访问。为了了解MCTS(蒙特卡洛树搜索)，我使用该算法为经典的井字游戏制作了AI。我使用以下设计实现了该算法:树策略基于UCT，默认策略是执行随机移动直到游戏结束。我在实现过程中观察到，计算机有时会做出错误的举动，因为它无法“看到”特定的举动会直接导致损失。例如:请注意行动6(红色方block)的值(value)如何略高于蓝色方bloc
就目前而言，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用资料或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter寻求指导。关闭10年前.有人可以推荐一本关于C++中蒙特卡洛算法的好介绍书吗？最好是应用于物理学，更优选的是量子力学。谢谢! 最佳答案 您可以查看MortenHjorth-Jensen的LectureNotesonComputationalPhysics(pdf文件，5.3MB)，奥斯陆大学(2009年)，第8-11章(
我对这里给出的粒子过滤器的简单算法感兴趣:http://www.aiqus.com/upfiles/PFAlgo.png这看起来很简单，但我不知道如何实际去做。关于如何实现它的任何想法(只是为了更好地理解它是如何工作的)？编辑:这是一个很好的简单示例，解释了它是如何工作的:http://www.aiqus.com/questions/39942/very-simple-particle-filters-algorithm-sequential-monte-carlo-method-implementation?page=1#39950我尝试在C++中实现它:http://pastebi
你能解释一下如何构建树吗？我非常了解节点是如何选择的，但是更好的解释确实会帮助我实现这个算法。我已经有一个代表游戏状态的棋盘，但我不知道(理解)如何生成树。有人能给我指出一个评论很好的算法实现吗(我需要将它用于人工智能)？或者更好的解释/例子？网上没找到很多资源，这个算法比较新…… 最佳答案 生成树的最佳方法是一系列随机播放。诀窍是能够在探索和利用之间取得平衡(这就是UCT的用武之地)。这里有一些很好的代码示例和大量研究论文引用:https://web.archive.org/web/20160308043415/http://mc
我正在开发一个运行蒙特卡罗模拟的程序；具体来说，我使用的是Metropolis算法。该程序需要生成可能数十亿的“随机”数字。我知道Mersennetwister在蒙特卡罗模拟中非常受欢迎，但我想确保我以尽可能最好的方式为生成器播种。目前我正在使用以下方法计算32位种子:mt19937_64prng;//pseudorandomnumbergeneratorunsignedlongseed;//storeseedsothateveryruncanfollowthesamesequenceunsignedcharseed_count;//tohelpkeepseedsfromrepeati
马尔可夫蒙特卡洛（MCMC）1.马尔可夫链(MarkovChain)随机过程是一组随机变量XtX_tXt的集合，ttt为整数的时候，就是离散随机过程。马尔可夫过程是指一个满足马尔可夫性质的随机过程。马尔可夫性质是指:P(Xt+1∣Xt,⋯ ,X1)=P(Xt+1∣Xt)P(X_{t+1}|X_{t},\cdots,X_1)=P(X_{t+1}|X_t)P(Xt+1∣Xt,⋯,X1)=P(Xt+1∣Xt)也就是说，当前随机变量的分布，只与上一个时间的随机变量取值有关系，与之前的取值都是独立的。1.1平稳分布(定义)状态空间：状态空间是指这些随机变量所有取值的集合。例如，下雨和晴天的概
马尔可夫蒙特卡洛（MCMC）1.马尔可夫链(MarkovChain)随机过程是一组随机变量XtX_tXt的集合，ttt为整数的时候，就是离散随机过程。马尔可夫过程是指一个满足马尔可夫性质的随机过程。马尔可夫性质是指:P(Xt+1∣Xt,⋯ ,X1)=P(Xt+1∣Xt)P(X_{t+1}|X_{t},\cdots,X_1)=P(X_{t+1}|X_t)P(Xt+1∣Xt,⋯,X1)=P(Xt+1∣Xt)也就是说，当前随机变量的分布，只与上一个时间的随机变量取值有关系，与之前的取值都是独立的。1.1平稳分布(定义)状态空间：状态空间是指这些随机变量所有取值的集合。例如，下雨和晴天的概
时隔四个月，ByteDanceResearch与北京大学物理学院陈基课题组又一合作工作登上国际顶级刊物 NatureCommunications：论文《 TowardsthegroundstateofmoleculesviadiffusionMonteCarloonneuralnetworks 》将神经网络与扩散蒙特卡洛方法结合，大幅提升神经网络方法在量子化学相关任务上的计算精度、效率以及体系规模，成为最新SOTA。论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-023-37609-3代码地址：https://github.com/byteda
时隔四个月，ByteDanceResearch与北京大学物理学院陈基课题组又一合作工作登上国际顶级刊物 NatureCommunications：论文《 TowardsthegroundstateofmoleculesviadiffusionMonteCarloonneuralnetworks 》将神经网络与扩散蒙特卡洛方法结合，大幅提升神经网络方法在量子化学相关任务上的计算精度、效率以及体系规模，成为最新SOTA。论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-023-37609-3代码地址：https://github.com/byteda
