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蒙特卡罗法(MC)广泛用于模拟光在皮肤组织中的传播。发展了基于四面体网格的蒙特卡罗(TMC)方法，提出了距离阈值的概念避免数值耗散导致的错误能量沉积。通过计算带有单根血管的两层皮肤模型比较了几何蒙特卡罗(GMC)、基于结构化网格的蒙特卡罗(VMC)和TMC。GMC 通过数学定义组织界面，避免了离散，精度最高，但不适用于复杂的界面。VMC 实施简单，但是对曲折表面的离散会导致显著的误差。TMC 使用边界适应性较好的四面体单元在计算的精度和灵活性上找到了平衡。计算结果表明，TMC 法对几何形状的空间适应性远强于VMC，在复杂界面区域的误差仅为VMC 法的10%~25%，是一种理想的边界区域离散化的方法。

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在这项工作中，我们研究了在<math altimg =“ si1.gif” xmlns =“ http://www.w3.org/1998/Math/MathML”>处具有虚磁场iθ的二维和三维反铁磁伊辛模型。 θ = π </ math>。 为了执行系统的数值模拟，我们引入了一种不受符号问题影响的新几何算法。 我们对2D模型的结果与分析解决方案一致。 我们还提出了3D模型的新结果，这些结果定性地与平均场预测相一致。

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。

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。

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).

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蒙特卡罗算法估算π值C语言程序，算法原理:在第一象限内，有1/4单位圆位于1*1正方形内，向1*1正方形内撒入n个随机点，落入1/4单位圆内随机点数为sum个，随机点落入1/4单位圆概率P=(1/4圆面积)/(1*1正方形面积)=(1/4*π*1*1)/(1*1)=π/4≈sum/n,因此π≈4*sum/n。

Matlab集成的c代码泰勒冰川14C数据的马尔可夫链蒙特卡罗算法 此自述文件提供了用MATLAB编写的Markov Chain Monte Carlo（MCMC）算法的基本描述。 MCMC方法用于通过μ子约束宇宙成因14C生产模型中的两个参数。 为简单起见，使用MCMC方法优化的两个模型参数是“ fneg ”和“ ffast ” –负μon捕获和快速μonReact的相应缩放因子，其深度相对恒定。 MCMC方法旨在根据给定的观测值优化这两个参数-在这种情况下，这表示从钻探的冰芯获得的7个独特深度水平（6.85m，15m，19.5m，40m，51m，61.5m，72m）中的14个总计14C测量值在南极的泰勒冰川。 档案说明 外部资料一种。 flowpath_MC.mat –包含1000个流路径的池（请参阅第1节） b。 flowpath_trim.mat –包含没有撞到基岩中的流路（请参阅第2节） C。 P_neutron.mat –中子的生产率与深度的函数关系（请参阅第3节） d。 P_muon.mat –蒙子的生产率与深度的函数关系（请参阅第3节） e。 all_data.mat