能不能简单的给我解释一下蒙特卡罗算法

1. 能不能简单的给我解释一下蒙特卡罗算法

　　首先面对一个盘面，假如轮到Alpha go执白走棋了， Alpha go先随机选择棋盘中任意一点，然后黑棋也随机走一个点，然后Alpha go继续随机下一个点，然后就这样轮流上大约100步后，分析一下局面胜负，然后 Alpha go将上述过程重复上亿次，然后Alpha go统计一下，第一步走哪个位置时，统计出的胜率最大，比如第一步走33时，后续100多万局的随机局面中，最终结果输的局面使40万局，最终赢的结果是60局万，走43时，输的局面是55万局，赢的局面是45万局，那么Alpha go的判断就是走33。

　　Alpha go不可能穷举所有可能的，Alpha go只是通过大量重复性的随机试验，找出一种胜率较大的下法，当然这种下法不一定是最优解，只是说这种下法是最优解的可能性最大。

　　总结一下，也就是说，围棋其实并没有被人工智能攻破，理论上Alpha go每走的一步并不一定是最佳走法，只是说Alpha go走的这步棋是最佳走法的概率较大。

　　也就是说从算法角度来看并没有证据证明Alpha go走的棋就是最优走法，从理论上来讲围棋并没有被人工智能破解。

2. 蒙特卡罗算法是什么?

蒙特卡罗（MonteCarlo）方法，或称计算机随机模拟方法，是一种基于“随机数”的计算方法。这一方法源于美国在第二次世界大战进行研制原子弹的“曼哈顿计划”。
该计划的主持人之一、数学家冯·诺伊曼用驰名世界的赌城—摩纳哥的MonteCarlo—来命名这种方法，为它蒙上了一层神秘色彩。


主要是：
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。 将所求解的问题同一定的概率模型相联系， 用电子计算机实现统计模拟或 抽样 ，以获得问题的近似解。 为象征性地表明这一方法的概率统计特征， 故借用赌城蒙特卡罗命名。

3. 蒙特卡洛算法是什么？

蒙特卡洛算法一般指蒙特·卡罗方法，也称统计模拟方法，是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。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。
与它对应的是确定性算法。蒙特·卡罗方法在金融工程学，宏观经济学，计算物理学（如粒子输运计算、量子热力学计算、空气动力学计算）等领域应用广泛。

特点和应用：
通常蒙特·卡罗方法通过构造符合一定规则的随机数来解决数学上的各种问题。对于那些由于计算过于复杂而难以得到解析解或者根本没有解析解的问题，蒙特·卡罗方法是一种有效的求出数值解的方法。一般蒙特·卡罗方法在数学中最常见的应用就是蒙特·卡罗积分。
蒙特卡罗方法在金融工程学，宏观经济学，生物医学，计算物理学(如粒子输运计算、量子热力学计算、空气动力学计算、核工程)等领域应用广泛。

4. 蒙特卡洛算法是什么？

蒙特卡洛算法一般指蒙特·卡罗方法，也称统计模拟方法，是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。


蒙特卡罗算法并不是一种算法的名称，而是对一类随机算法的特性的概括。举个例子，假如筐里有100个苹果，让我每次闭眼拿1个，挑出最大的。于是我随机拿1个，再随机拿1个跟它比，留下大的，再随机拿1个……我每拿一次，留下的苹果都至少不比上次的小。
拿的次数越多，挑出的苹果就越大，但我除非拿100次，否则无法肯定挑出了最大的。这个挑苹果的算法，就属于蒙特卡罗算法——尽量找好的，但不保证是最好的。
蒙特卡罗是一类随机方法的统称。这类方法的特点是，可以在随机采样上计算得到近似结果，随着采样的增多，得到的结果是正确结果的概率逐渐加大，但在（放弃随机采样，而采用类似全采样这样的确定性方法）获得真正的结果之前，无法知道目前得到的结果是不是真正的结果。

5. 蒙特卡洛算法

蒙特·卡罗方法（Monte
Carlo
method），也称统计模拟方法，是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。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。与它对应的是确定性算法。蒙特·卡罗方法在金融工程学，宏观经济学，计算物理学（如粒子输运计算、量子热力学计算、空气动力学计算）等领域应用广泛。
分子模拟计算
使用蒙特·卡罗方法进行分子模拟计算是按照以下步骤进行的：1．
使用随机数发生器产生一个随机的分子构型。2．
对此分子构型的其中粒子坐标做无规则的改变，产生一个新的分子构型。3．
计算新的分子构型的能量。4．
比较新的分子构型于改变前的分子构型的能量变化，判断是否接受该构型。若新的分子构型能量低于原分子构型的能量，则接受新的构型，使用这个构型重复再做下一次迭代。
若新的分子构型能量高于原分子构型的能量，则计算玻尔兹曼因子，并产生一个随机数。若这个随机数大于所计算出的玻尔兹曼因子，则放弃这个构型，重新计算。
若这个随机数小于所计算出的玻尔兹曼因子，则接受这个构型，使用这个构型重复再做下一次迭代。5．
如此进行迭代计算，直至最后搜索出低于所给能量条件的分子构型结束。

6. 蒙特卡洛算法是什么？

蒙特·卡罗方法（Monte Carlo method），也称统计模拟方法，是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。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。
与它对应的是确定性算法。蒙特·卡罗方法在金融工程学，宏观经济学，计算物理学（如粒子输运计算、量子热力学计算、空气动力学计算）等领域应用广泛。

使用蒙特·卡罗方法步骤：
1．使用随机数发生器产生一个随机的分子构型。
2．对此分子构型的其中粒子坐标做无规则的改变，产生一个新的分子构型。
3．计算新的分子构型的能量。
4．比较新的分子构型于改变前的分子构型的能量变化，判断是否接受该构型。

7. 蒙特卡洛算法是什么？

是二十世纪提出的数值计算方法。
蒙特·卡罗方法（Monte Carlo method），也称统计模拟方法，是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。
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。与它对应的是确定性算法。蒙特·卡罗方法在金融工程学，宏观经济学，计算物理学（如粒子输运计算、量子热力学计算、空气动力学计算）等领域应用广泛。


基本原理：
蒙特卡罗方法通过抓住事物运动的几何数量和几何特征，利用数学方法来加以模拟，即进行一种数字模拟实验。它以一个概率模型为基础，按照这个模型所描绘的过程，通过模拟实验的结果，作为问题的近似解。
蒙特卡罗解题可归结为三个主要步骤。
构造或描述概率过程。
实现从已知概率分布抽样。
建立各种评估量。

8. 蒙特卡洛算法是什么？

蒙特卡罗算法并不是一种算法的名称，而是对一类随机算法的特性的概括。
媒体说“蒙特卡罗算法打败武宫正树”，这个说法就好比说“我被一只脊椎动物咬了”，是比较火星的。实际上是ZEN的算法具有蒙特卡罗特性，或者说它的算法属于一种蒙特卡罗算法。

举个例子：
假如筐里有100个苹果，让我每次闭眼拿1个，挑出最大的。于是我随机拿1个，再随机拿1个跟它比，留下大的，再随机拿1个，我每拿一次，留下的苹果都至少不比上次的小。
拿的次数越多，挑出的苹果就越大，但我除非拿100次，否则无法肯定挑出了最大的。这个挑苹果的算法，就属于蒙特卡罗算法——尽量找好的，但不保证是最好的。