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O-QPSK（差分四相移键控） 半正玄波脉冲成型 half-sine pulse shape 蒙特卡洛仿真

! 拟蒙特卡罗方法 蒙特卡罗方法已被广泛用于计算 # $ % 和边界 表示的实体的体积 ［ 5 ］ " 假定 ! 是一个三维实体， ! 9 是包含 ! 的参考立方体， 在 ! 9 中产生 " 个均匀分 布的伪随机点 " 对每个随机点检测其是否位于 ! 内， 假设位于 ! 内的随机点个数为 " - ( （ ! " ） ， 应用 蒙特卡罗方法， 则 ! 的体积为 # " # 9 " - ( （ ） " （ 9 ） 其中 # 9 是 ! 9 的体积 " 如果产生足够多的随机点， 理论上可以获得任意逼近精度 " 用蒙特卡罗方法求 解体积的随机误差阶次为 $ （ " B 9 ! ! ） ［ 9 ! ］ ， 精度随着 随机点个数 " 的平方根增加 " 该方法的优点是算 法简单， 缺点是收敛慢 " 比伪随机点更均匀地充满 采样空间的序列被称为低差异数序列 ［ 9 : ］ ， 用低差异 数序列代替伪随机数序列的蒙特卡罗方法被称作拟 蒙特卡罗方法 " 拟蒙特卡罗方法的收敛速度一般可比蒙特卡罗方法提高数百倍， 并可大大提高计算精 度 " 近年来， 人们开始利用拟蒙特卡罗方法计算 # $ % 表示实体的体积和面积 ［ = 6 7 ］ ， 使用 C - / 1 / + + / - * / + 低差异数序列的拟蒙特卡罗方法的误差阶次为 $ （ " B 9 0 ’ 2 % " ） ， 此处 % 是问题的维数 ［ = & 7 ］ " 特别地， 当 求解三维实体体积时， 其误差阶次为 $ （ " B 9 0 ’ 2 : " ） "。。。。。。。。。。。

求解数值积分的蒙特卡罗方法，魏海燕，，积分的近似计算在许多实际工程的应用十分广泛,可积系统的一大类问题事实上就是不规则区域上高维积分问题.这类问题绝大多数按数学�

内有详细的蒙特卡洛模拟光子在组织中的运动 内有详细的蒙特卡洛模拟光子在组织中的运动 内有详细的蒙特卡洛模拟光子在组织中的运动 内有详细的蒙特卡洛模拟光子在组织中的运动

围棋 一种基于Java的计算机游戏，旨在供初学者熟悉和玩Go的游戏； 用基本的人工智能实现了Go的所有规则； 采用蒙特卡洛法和最小-最大法 / GoGame Go游戏的完整代码。 对于个人计算机，AI需要十多分钟才能计算出下一组。 /没有MiniMax 用于测试的代码。 AI没有MiniMax算法。 它只需要3秒就能计算出下一组。 但是集合几乎是随机的。 抽象的 围棋是世界上最著名的棋盘游戏之一。 Go已有4000多年的历史，它是起源于中国古代的一款体面的棋盘游戏。 尽管围棋游戏历史悠久，但计算机围棋的开发尚未超过100年。 近年来，计算机围棋游戏的人工智能发展Swift，但还远远不够。 最好的Go程序今天仅排名2 – 5 dan。 最好的围棋选手击败计算机围棋的人工智能还有很长的路要走。 该项目的目标是开发一款9x9电脑围棋游戏，该游戏具有可满足大多数围棋初学者的AI的需求。 该项目

使用蒙特卡洛的方法来模拟光声成像的过程 ，反应光子的运动，对于出蹙额蒙特卡罗有很好的启发和借鉴意义，

基于蒙特卡洛仿真的动态故障树分析

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