Inhalt
- Definition - Was bedeutet Monte-Carlo-Algorithmus?
- Eine Einführung in Microsoft Azure und die Microsoft Cloud | In diesem Handbuch erfahren Sie, worum es beim Cloud-Computing geht und wie Microsoft Azure Sie bei der Migration und Ausführung Ihres Unternehmens aus der Cloud unterstützen kann.
- Techopedia erklärt den Monte-Carlo-Algorithmus
Definition - Was bedeutet Monte-Carlo-Algorithmus?
Ein Monte-Carlo-Algorithmus ist eine Art ressourcenbeschränkter Algorithmus, der Antworten basierend auf der Wahrscheinlichkeit zurückgibt. Infolgedessen können die Lösungen, die durch den Monte-Carlo-Algorithmus erzeugt werden, innerhalb einer bestimmten Fehlergrenze korrekt sein oder auch nicht. Mathematiker, Wissenschaftler und Entwickler verwenden Monte-Carlo-Algorithmen, um Beobachtungen basierend auf Eingaben zu machen.
Eine Einführung in Microsoft Azure und die Microsoft Cloud | In diesem Handbuch erfahren Sie, worum es beim Cloud-Computing geht und wie Microsoft Azure Sie bei der Migration und Ausführung Ihres Unternehmens aus der Cloud unterstützen kann.
Techopedia erklärt den Monte-Carlo-Algorithmus
Eine der besten Möglichkeiten, Monte-Carlo-Algorithmen zu beschreiben, besteht darin, sie mit einer anderen Klasse von Algorithmen, den Las Vegas-Algorithmen, zu vergleichen. In einem Las Vegas-Algorithmus ist das Ergebnis immer korrekt, aber das System verbraucht möglicherweise mehr als die erwartete Menge an Ressourcen oder Zeit. In den Worten einiger Experten „spielt“ der Las Vegas-Algorithmus mit der Ressourcennutzung und liefert dabei immer ein genaues Ergebnis.
Im Gegensatz dazu verwendet der Monte-Carlo-Algorithmus einen endlichen Ressourcenpfad, um die oben genannten "Fuzzy" -Ergebnisse mit einer Fehlerquote zu generieren. Monte-Carlo-Algorithmen basieren häufig auf wiederholten Zufallsstichproben - sie erhalten allgemeine Zufallszahlen und suchen nach Wahrscheinlichkeiten, um Ergebnisse zu liefern.
Einige Experten verwenden das Beispiel eines Quadrats innerhalb eines Kreises und beschreiben den Prozess des Monte-Carlo-Algorithmus als eine Reihe von „Treffern“, die entweder im inneren Kreis oder an den äußeren Rändern des Quadrats außerhalb der Kreisgrenzen landen. Visuelle Demonstrationen zeigen, wie durch wiederholtes Abtasten der Monte-Carlo-Algorithmus präziser wird. Monte-Carlo-Algorithmen sowie Dinge wie eine Monte-Carlo-Baumsuche oder ein Monte-Carlo-Simulator beruhen auf dieser mathematischen Grundidee, dass wiederholte Abtastungen logische Intelligenzergebnisse liefern.