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本文提出了一种名为 MCMP（Monte Carlo Motion Planning）的新方法，用于解决不确定性下的运动规划问题，即计算满足概率避碰约束的低成本路径的问题。 MCMP 通过蒙特卡罗采样参考跟踪控制器的执行（在本文中我们考虑 LQG）来估计给定路径的碰撞概率（CP）。 本文的关键算法贡献是统计方差减少技术的设计，即控制变量和重要性抽样，以使这种抽样过程适合实时实施。 MCMP 通过迭代 (i) 计算问题的确定性版本的（近似）最优路径（此处使用 FMT* 算法），将此 CP 估计过程应用于运动规划，（ii）计算该路径的 CP，以及（ iii) 根据 CP 是高于还是低于目标值，以一个公因数对障碍物充气或放气。 MCMP 的优点有三个方面： (i) CP 估计的渐近正确性，与大多数当前的近似相反，如本文所示，后者可能会相差很大倍数并阻碍可行计划的计算； (ii) 速度和可并行性，以及 (iii) 通用性，即该方法几乎适用于任何规划问题，只要路径跟踪控制器和配置空间中的障碍物距离概念可用。 数值结果说明了 MCMP 的正确性（在可行性方面）、效率（在路径成本方面）和计

课程作业，用蒙特卡洛模拟极大似然估计的概率密度函数与最小二乘估计式子。提供matlab源码与 实验报告。

雷达恒虚警检测（CFAR）一维距离像蒙特卡洛仿真，探究不同信噪比下CFAR检测概率，在一维CFAR基础上修改程序得到。参考《雷达信号处理基础》一书。

级联仿射不变集成 MCMC 采样器。 “MCMC 锤子” gwmcmc 是 Goodman and Wear 2010 Affine 的实现不变集成马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 采样器。 MCMC采样启用贝叶斯推理。 许多传统 MCMC 采样器的问题是它们对于严重扩展的问题可能收敛缓慢，并且难以优化高维问题的随机游走。 这是 GW 算法真正擅长的地方，因为它是仿射不变的。 它可以在严重缩放的问题上实现更好的收敛。 很多开箱即用更简单，因此它名副其实的MCMC锤。 （此代码使用 Goodman and Wear 算法的级联变体）。 用法： [models,logP]=gwmcmc(minit,logPfuns,mccount,[Parameter,Value,Parameter,Value]); 输入： minit：每个步行者的初始值的 MxW 矩阵合奏。 （M：模型参数的数量。W：步行

蒙特卡洛模拟的基本步骤 建立合适的概率模型 进行多次重复试验 对重复试验结果进行统计分析（估计频率、均值等）、分析精度 重复试验的次数称为蒙特卡洛仿真次数，试验次数越多，精度越高 蒙特卡洛方法可以求解复杂系统的计算问题，如雷达检测系统的检测概率

渗滤 渗流计算问题的蒙特卡罗模拟

多点路径规划指标cuOMT：自适应蒙特卡洛最优传输算法的CUDA / C ++实现 这项工作是根据许可的。 该存储库包含cuOMT ，这是一个使用自适应蒙特卡洛最优传输（MC-OT）算法的CUDA / C ++求解器。 请参阅以获取PyTorch实施。 大创意 自适应MC-OT算法旨在通过解决凸优化问题来解决高维最优运输问题。 基本上，在给定源分布和目标分布的情况下，最佳运输问题是找到最佳运输计划，以将源分布上的质量移动到目标分布。 例如，假设源分布由每个面包店制作的面包量组成，目标分布由每个咖啡馆所需要的面包量组成。 面包店和咖啡馆位于不同的地方，将面包从一个地点转移到另一个地点需要支付运输费用。 然后，最佳的运输问题是找到一种将面包从面包店运到咖啡馆的运输计划，从而使总运输成本降至最低。 每当需要找到将分配转换为另一种的“良好”映射（即OT映射）时，就会出现最佳传输问题。 例如，在深度学习领域，生成模型被设计为无限生成与给定数据集中的样本相似的许多样本。 如果我们将数据集的样本作为潜在分布（可能是高维）的iid采样，则通过在已知分布（例如均匀）和该潜在分布之间进行OT映射，首先可以

从准蒙特卡罗点集生成准随机多元高斯行向量。

根据维基百科 ( https://en.wikipedia.org/wiki/Monte_Carlo_method)： “蒙特卡洛方法或蒙特卡洛实验是一大类计算算法，它们依赖于重复随机采样来获得数值结果。 基本概念是使用随机性来解决原则上可能是确定性的问题。 它们通常用于物理和数学问题，并且在难以或不可能使用其他方法时最有用。 Monte Carlo 方法主要用于三类问题：优化、数值积分和从概率分布中生成绘图。”