很棒的蒙特卡洛树搜索论文。 ⠀ ⠀⠀ 蒙特卡罗树搜索论文的精选列表，其中包含来自以下会议/期刊的实现： 机器学习 计算机视觉 自然语言处理 数据 人工智能 UAI 机器人RAS 游戏CIG 关于图分类、梯度提升、分类/回归树、欺诈检测和社区检测论文的类似集合以及实现。 2021年 学习停止：动态模拟蒙特卡罗树搜索（AAAI 2021） Li-Cheng Lan, Ti-Rong Wu, I-Chen Wu, Cho-Jui Hsieh [纸] Dec-SGTS：多代理协调的分散子目标树搜索（AAAI 2021） 李明龙、蔡忠轩、杨文静、吴丽霞、徐颖慧、王季 [纸] 改进的 POMDP 树搜索规划与优先行动分支 (AAAI 2021) 约翰·默恩、阿尼尔·耶尔迪兹、劳伦斯·布什、Tapan Mukerji、Mykel J. Kochenderfer [纸]

【doc】 PbTiO3薄膜生长的Monte Carlo模拟Ⅰ：模型与算法.doc

matlab布朗运动代码蒙特卡洛方法 风险中性措施下的跳跃扩散，隐含波动率，多资产选择和布朗运动。 在我读研究生期间，代码是用Matlab编写的，这是我项目的一部分

对发动机曲轴止推片的失效数据进行了分析,应用威尔分布并联模型给出了其可靠度函数。在Matlab环境中应用Monte Carlo方法对曲轴止推片的可靠度进行仿真,给出了具体的仿真步骤,得到曲轴止推片的可靠性仿真曲线。将仿真结果与试验结果进行对比,得出两曲线随路程变化的规律基本上是一致的,从而验证了Monte Carlo仿真能够反映曲轴止推片可靠性随行驶里程的变化规律。

运用Monte Carlo方法对线型高分子链格点模型进行模拟，研究了高分子链的动态行为随体系内组分间相互作用能的变化情况。讨论了随着溶剂分子与高分子链段间的相互作用能εPS与高分子链段间的相互作用能εPP的增大，链动力学物理量gcm（t），gm （t），ge（t）和gr（t）的变化情况。结果显示，εPP对高分子链的动态行为较εPS影响较小，但体系缠结的特征不完全取决于εPS和εPP的变化，主要受体系链长度的影响。

EMC：增强型蒙特卡洛； 用于分子和中尺度模拟的多功能模块化且易于扩展的解决方案

针对贝叶斯网络结构学习方法难以兼顾高准确率和高效率的问题，提出了一种基于Markov Chain Monte Carlo(MCMC)方法的贝叶斯网络结构学习方法的改进。改进包括：使用依赖关系分析，利用统计学的方法对采样空间进行大幅缩减，能够在精确控制准确度的情况下大幅提高时间效率；结合先验知识，从理论角度将先验知识融入评分中得到完全服从后验分布的结果；搜索最优子结构，对于特定的一些结构搜索最优子结构而不是采用贪心的方法，提高了贝叶斯网络结构学习的准确率。通过理论分析可以证明时间复杂度得到了大幅的降低。并且可以在牺牲可预知的准确率的情况下，将指数时间复杂度降为线性时间。大量的数据实验表明，经改进后的方法在时间和准确性上都具有良好的表现。

QPSK通信系统的Monte_Carlo仿真实验报告，实验报告含基于Matlab的完整模拟仿真程序。

可靠性 用于可靠性分析的Python类，包括Monte Carlo和FORM方法。 显示了一些应用示例。 该项目仍在开发中。

这组 MATLAB 例程模拟具有周期性边界条件的三维硬球堆积。 它初始化一个均匀晶格，然​​后使用 Metropolis 算法对粒子位置进行多次迭代退火。 然后计算 $g_2(r)$，或成对径向分布函数，在集合中的许多中心上取平均值。 对于大的初始粒子密度，结果 $g_2$ 与 Percus-Yevick 近似给出的解析近似匹配，给定足够高的粒子密度的任意精度。