蒙特卡洛算法是20世纪十大最伟大的算法之一，阿法狗就采用了蒙特卡洛算法。

1、定义

蒙特卡洛方法也称为 计算机随机模拟方法，它源于世界著名的赌城——摩纳哥的Monte Carlo(蒙特卡洛)。

它是基于对大量事件的统计结果来实现一些确定性问题的计算。其实质就是将问题转化为一个概率问题，并用计算机模拟产生一堆随机数，再对随机数进行统计工作。

2、原理

2.1 基本思想：

当所求解问题是某种随机事件出现的概率，或者是某个随机变量的期望值时，通过某种“实验”的方法，以这种事件出现的频率估计这一随机事件的概率，或者得到这个随机变量的某些数字特征，并将其作为问题的解。

本质是一种统计方法，即用大量的随机样本出现的频率或概率当作问题的解。

2.2 特点

 优点：（可以求解复杂图形的积分、定积分，多维数据也可以很快收敛）

能够比较逼真地描述具有随机性质的事物的特点及物理实验过程
受几何条件限制小
收敛速度与问题的维数无关
具有同时计算多个方案与多个未知量的能力
误差容易确定
程序结构简单，易于实现

 缺点：

收敛速度慢
误差具有概率性

3、举例

3.1 计算圆周率π

 显然上图1/4圆与正方形的面积比为：

 那么，如果在正方形内随机产生n个点，通过计算这些点和原点的距离，判断这些点是否在1/4圆内。 在1/4圆内的点数/n = π/4 。即点落在1/4圆内的概率*4 = π。 随机模拟30000个点，π的估算值与真实值相差0.07%

推而广之，可以计算任意一个积分的值。

 3.2 阿法狗

阿法狗是怎么下棋的呢？

简单的说     

①. 根据一定的策略选出可能的下法；     

②. 然后进行蒙特卡罗模拟计算胜率。       

以上2步反复进行，显然，模拟的次数越多，越有可能得到最优解。

4、应用 

粒子输运问题（实验物理，反应堆物理）

统计物理

典型数学问题

真空技术

激光技术

医学

生物

探矿等

最后

以上就是无辜期待为你收集整理的蒙特卡洛算法详解1、定义2、原理3、举例4、应用 的全部内容，希望文章能够帮你解决蒙特卡洛算法详解1、定义2、原理3、举例4、应用 所遇到的程序开发问题。

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