「モンテカルロ法」の版間の差分

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== 計算理論 ==
[[計算理論]]の分野において、モンテカルロ法とは[[多項式時間]]で処理が終了されることは保証されるが、導かれる答えが必ずしも正しいとは限らない[[乱択アルゴリズム]](ランダム・アルゴリズム)と一般に定義される{{要出典|date=2011年2月}}<ref>http://xw2k.nist.gov/dads/HTML/monteCarlo.html</ref>。一例として[[素数判定|素数判定問題]]における[[ミラー-ラビン素数判定法]]がある。このアルゴリズムは与えられた数値が素数の場合は確実に Yes と答えるが、合成数の場合は非常に少ない確率ではあるが No と答えるべきところを Yes と答える場合がある。
 
なお、これとは対照的に理論上処理の終了時間が必ずしも多項式時間で終了するとは限らないが、もし答えが得られれば必ず正しい乱択アルゴリズムを[[ラスベガス法]]と呼ぶ。
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==数値積分==
 
[[数値解析]]の分野においてはモンテカルロ法はよく確率を近似的に求める手法として使われる。n回シミュレーションを行い、ある事象がm回起これば、その事象の起こる確率は当然ながらm/nで近似される。試行回数が少なければ近似は荒く、試行回数が多ければよい近似となる。
 
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==乱数の選択==
 
モンテカルロ法では状況に応じた乱数の選択が重要であり、モンテカルロ法の精度は使用する乱数の性質によって決まる。乱数は次の三種類に分けられる。
 
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==精度==
 
また、精度の良い結果を得るためには多くの試行回数が必要となる。しかし、一回の試行に膨大な時間がかかる場合、多くの試行を行うことは物理的に不可能となる。そのため、モンテカルロ法の精度は一回の試行にかかる時間にも制限を受ける。
 
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* [[乱択アルゴリズム]] - [[ラスベガス法]]
* [[逐次モンテカルロ法]]
* [[マルコフ連鎖モンテカルロ法]]
* [[次元の呪い]]
* [[マルコフ連鎖]]
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* [[GNU Octave]]
* [[コンピュータ囲碁]] - モンテカルロ法を応用した探索法により、レベルが急上昇した。
 
== 脚注 ==
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== 参考文献 ==