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- 정의-몬테 카를로 알고리즘은 무엇을 의미합니까?
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- Techopedia는 Monte Carlo Algorithm을 설명합니다
정의-몬테 카를로 알고리즘은 무엇을 의미합니까?
Monte Carlo 알고리즘은 확률에 따라 답변을 반환하는 리소스 제한 알고리즘 유형입니다. 결과적으로 Monte Carlo 알고리즘으로 생성 된 솔루션은 특정 오차 범위 내에서 정확하거나 정확하지 않을 수 있습니다. 수학자, 과학자 및 개발자는 Monte Carlo 알고리즘을 사용하여 입력을 기반으로 관찰합니다.
Microsoft Azure 및 Microsoft 클라우드 소개 | 이 가이드를 통해 클라우드 컴퓨팅에 관한 모든 내용과 클라우드에서 비즈니스를 마이그레이션하고 운영하는 데 Microsoft Azure가 어떻게 도움이되는지 알아 봅니다.
Techopedia는 Monte Carlo Algorithm을 설명합니다
Monte Carlo 알고리즘을 설명하는 가장 좋은 방법 중 하나는 Las Vegas 알고리즘이라고하는 다른 클래스의 알고리즘과 대조하는 것입니다. 라스 베이거스 알고리즘에서 결과는 항상 정확하지만 시스템은 예상되는 양 이상의 리소스 나 시간을 사용할 수 있습니다. 일부 전문가의 말에 따르면, 라스 베이거스 알고리즘은 항상 정확한 결과를 반환하면서 리소스 사용량과 "도박"합니다.
반대로 Monte Carlo 알고리즘은 유한 리소스 경로를 사용하여 위에서 언급 한 "퍼지"결과를 오류 마진과 함께 생성합니다. 몬테카를로 알고리즘은 종종 반복 된 랜덤 샘플링에 의존합니다. 일반적인 랜덤 숫자를 얻고 결과를 제공하기 위해 확률을 찾습니다.
일부 전문가는 원 안에 사각형의 예를 사용하고 Monte Carlo 알고리즘의 프로세스를 내부 원이나 원의 경계를 넘어 사각형의 외부 가장자리에 놓이는 일련의 "적중"으로 설명합니다. 시각적 데모는 더 많은 반복 샘플링으로 Monte Carlo 알고리즘이 더 정확한 결과를 얻는 방법을 보여줍니다. Monte Carlo 알고리즘과 Monte Carlo 트리 검색 또는 Monte Carlo 시뮬레이터와 같은 것들은 샘플링을 반복하면 논리적 지능 결과를 산출한다는 기본 수학 아이디어에 의존합니다.