利用蒙特卡罗方法模拟了多层离散随机介质对激光的偏振多次散射，结合激光雷达的特点，给出了半解析蒙特卡罗模拟方法的具体模拟步骤，考虑了光子在随机游走时，跨越分界层时引起的自由程调整，根据Mie 散射相函数对不同介质层进行了散射方向抽样，利用该方法计算了双层和三层水云的雷达多次散射去极化率随穿透深度的变化。从计算结果可以看出，随着穿透深度的增加，雷达去极化率增强，激光在从一种介质入射到另一种介质时，其去极化率增加的速度不同，分析了粒子有效半径、单次散射相函数以及消光系数对雷达去极化率的影响。该方法可以应用于偏振激光雷达对非各向同性云层或气溶胶微物理和光学特性的遥感反演。

运用蒙特卡洛原理在matlab上实现模拟期权价值

一、蒙特卡洛算法 1、含义的理解 以概率和统计理论方法为基础的一种计算方法。也称统计模拟方法，是指使用随机数（或更 常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法，它是将所求解的问题同一定的概率模型相 联系，用计算机实现统计模拟或抽样，以获得问题的近似解。 2、算法实例（有很多相似的例题，包括平行线等） 在数值积分法中，利用求单位圆的 1/4 的面积来求得 Pi/4 从而得到 Pi。单位圆的 1/4 面积是 一个扇形，它是边长为 1 单位正方形的一部分。只要能求出扇形面积 S1 在正方形面积 S 中 占的比例 K=S1/S 就立即能得到 S1，从而得到 Pi 的值。怎样求出扇形面积在正方形面积中 占的比例 K 呢？一个办法是在正方形中随机投入很多点，使所投的点落在正方形中每一个 位置的机会相等看其中有多少个点落在扇形内。将落在扇形内的点数 m 与所投点的总数 n 的比 m/n 作为 k 的近似值。P 落在扇形内的充要条件是 2 2 1x y  。

运用蒙特卡洛的思想来实现一维积分，本文运用C++进行实现算法

mcts井字游戏 使用mcts解决井字（3x3）问题。 这样做是为了研究mcts的概念。 youtube演示： : 要求 pygame 怎么玩 python play.py 实施细节 selection ：UCT算法（ ） expansion ：从状态创建所有可能的节点 simulation ：随机播放模拟（=随机推出策略）。 这种仿真方法会降低性能。 backprop ：向后传播仿真结果。 参考 致谢 为实现算法提供了很多帮助。

cadence中蒙特卡洛仿真教程

使用了分跟踪滤波方法，在每一步挠们保存了对应于最大似然值的 5∞条轨线(图 4.7 最下方的 图). Chen 和 Liu(20ooa) 全面研究了MKF方法的普遍性. 4品2 寰蔼倍遭的撒字信号提取 可用Rayleigh 平衰落信道 (fiat-f挝i吨 channels) 对移动通信频道建模，其模型的形式 如下: Xt = FXt- l +阴'Wt， 状态方程: <αt = GXt, St '" p('ISt-l) , 观测方程: 如 = α，St + Vv" 其中 St 表示输入的数字信号(符号)， Yt 表示收到的复杂信号， αt 表示未观察到的(变化的)衰弱 系数. Wt 和 Vt 服从复杂高斯分布并且具有相同的协差阵.注意到该模型与先前介绍的跟踪问题 有一些相似之处是很重要的，即给定输入信号 St， 该系统关于 Xt 和执是线性的因此，我们能设 计一个仅基于 St 的 MKF算法(其中 Xt 被积掉).该算法的具体计算过程与 4.5.1 节介绍的 MKF 更新步相类似，故在此省略. 想了解更多详情和相关应用的读者可参见 Chen 和 Liu(20∞a) 与 Chen, Wang 和 Liu(20ω).

霍金斯-国际象棋AI “霍金斯”是由Minimax搜索算法提供支持的Chess AI。 它利用了各种优化技术，主要是对alpha-beta修剪和其他传统国际象棋引擎方法的扩展。

电池储能系统(BESS)可使风电场具备一定的发电计划跟踪能力，有必要研究风电场中的BESS容量优化问题。根据BESS技术特性与风功率波动特性制定发电计划，BESS分两部分运行，分别处于充、放电状态，交替平抑风功率与发电计划间的正、负偏差。一旦任一部分BESS到达满充或满放状态，则同时切换两部分BESS的工作状态。采用蒙特卡洛模拟技术对风-储混合电站一年内的运行状况进行模拟，并计算发电计划跟踪概率与BESS运行利润。在确保风-储混合电站按期望置信度跟踪发电计划的基础上，依据利润最大化的原则对BESS容量进行优化。基于某风电场历史数据的仿真实验证明了所提模型及算法的有效性。

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