Рубрика «монте-карло»
Важнейшая модель теории вероятностей
2025-05-30 в 16:46, admin, рубрики: Броуновское движение, графы, дисперсия, математика, монте-карло, случайность, теория вероятностей, электрические цепи
Использование численного метода Монте-Карло для вычисления многомерных интегралов
2024-08-14 в 6:15, admin, рубрики: python, интегралы, математика, математика и программирование, монте-карло, ПитонВведение
Еще в 1940-х годах, Джон фон Нейман и Станислав Улам изобрели моделирование Монте-Карло или численный метод Монте-Карло. Они назвали его в честь известного места азартных игр в Монако, поскольку этот метод имеет те же случайные характеристики, что и игра в рулетку.
Рисовалка для атомных орбиталей на Python
2021-09-12 в 16:10, admin, рубрики: Gnuplot, python, атомы, визуализация, Лайфхаки для гиков, монте-карло, Научно-популярное, орбитали, физика, химияНачался новый учебный год, и преподавателям, студентам и школьникам, возможно, требуется (или просто хочется) посмотреть на то, как выглядят орбитальки, на которых сидят электроны в атомах: все эти завораживающие буковки s, p, d, f, и т.д. Да, картинок полно как в учебниках, так и в Интернете, но покрутить орбитальки на картинке не получится, а картинку из учебника/с левого сайта в презентацию/реферат без мороки с лицензией пихать (по-хорошему) не стоит. Поэтому в этом посте мы разберём одну из возможных реализаций рисовалки для этих самых орбиталек.
Саму концепцию того, что такое Читать полностью »
ИИ и 2048. Часть 1: Метод Монте-Карло
2019-01-22 в 14:38, admin, рубрики: 2048, vba, Алгоритмы, Блог компании Edison, логические игры, монте-карло, Совершенный код, Тестирование игр
«2048» через несколько недель исполняется 5 лет, а значит, пора написать что-нибудь, посвящённое этой замечательной игре.
Особенно познавательна тема самостоятельной игры искусственного интеллекта в головоломку. Способы реализации есть самые разные и сегодня разберём относительно лёгкий из них. А именно — научим компьютерный разум собирать степени двойки с помощью метода Монте-Карло.Читать полностью »
Логарифмируй это: метод логарифмической производной в машинном обучении
2017-08-21 в 13:06, admin, рубрики: wunder fund, wunderfund, Алгоритмы, Блог компании Wunder Fund, вариационное исчисление, математика, машинное обучение, монте-карло, обучение с подкреплением, стохастическая оптимизация
Прием, о котором пойдет речь — метод логарифмической производной — помогает нам делать всякие штуки, используя основное свойство производной от логарифма. Лучше всего этот метод зарекомендовал себя в решении задач стохастической оптимизации, которые мы исследовали ранее. Благодаря его применению, мы нашли новый способ получения стохастических градиентных оценок. Начнем с примера использования приема для определения оценочной функции.
Довольно математично.
Читать полностью »
Dagaz: Забегая вперёд
2017-06-08 в 11:10, admin, рубрики: javascript, UCT, Алгоритмы, монте-карло, настольные игры, разработка игр
Сто тринадцать раз в секунду оно тянется, и достает все дальше. Если бы пришло подтверждение, сигнал — оно могло бы остановиться, и оно не останавливается. Оно тянется и находит всё новые способы. Оно импровизирует, оно изучает. Оно не сознает, что делает…
Джеймс Кори «Пожар Сиболы»
Вообще говоря, «сильный» игровой AI не является моим приоритетом. Глупо соревноваться со специализированными игровыми движками, занимаясь универсальным и имея лишь однопоточный JavaScript, встроенный в браузер, в качестве вычислительного ресурса. Кроме того, есть целый ряд игр, в которых потребности в сложном AI просто не возникает. Вот здесь, например, весь AI сводится к поиску кратчайшего пути, а в этой игре с задачей прекрасно справляется рандом. Увы, такие игры скорее исключение чем правило. Гораздо чаще, приходится изрядно потрудиться, чтобы программа делала ходы, которые не казались бы попросту идиотскими.
Читать полностью »
Создаем своего бота для игры в Го
2016-09-30 в 7:05, admin, рубрики: AI, Алгоритмы, боты, ИИ, машинное обучение, монте-карло
Я занимаюсь разработкой своего скромного бота для игры в Го. И меня искренне удивляет отсутствие информации эту тему на русском языке. Поэтому я решил поделиться накопленными знаниями в этой статье.
Я расскажу о том, как сделать простого бота. Освещу основные этапы, начиная от поиска ходов и эвристических алгоритмов и заканчивая публикацией вашего создания на онлайн-сервере KGS.
Читать полностью »
Монте-Карло моделирование в Mathcad Express
2016-01-20 в 5:59, admin, рубрики: Mathcad Express, Алгоритмы, Блог компании Нерепетитор.ру, гистограмма, корреляция, математика, монте-карло, случайные числа, метки: Монте-КарлоНа Хабре много статей посвящено алгоритмам Монте-Карло, например, вот эта, вчерашняя. Как основная идея, так и реализация методов весьма несложная, но небольшим препятствием может служить отсутствие под рукой подходящих инструментов для моделирования. Тем из читателей, для кого проблема актуальна, советую использовать бесплатный математический редактор Mathcad Express, про который я и пишу в моем блоге.
Mathcad Express — это «легкая» версия известного пакета PTC Mathcad Prime, в которой большая часть функционала выключена. Тем не менее, датчики псевдослучайных чисел остаются доступными, что позволяет реализовать (довольно быстро и наглядно) различные статистические модели на основе алгоритмов Монте-Карло. Сразу оговорюсь, что некоторые решения будут не самыми лучшими, с точки зрения пользователей коммерческой версии Mathcad Prime, однако, они гарантированно не выведут нас за пределы функционала бесплатного Mathcad Express.
Напомню, что алгоритмы Монте-Карло — это общее название группы численных методов, основанных на программном создании определенной последовательности псевдослучайных чисел, моделирующей тот или иной эффект, например, последовательность отказов техники. Получив большое число реализаций случайного процесса, можно надеяться, что его вероятностные характеристики совпадут с аналогичными величинами решаемой задачи «реального мира». Файл с дальнейшими расчетами в форматах Mathcad и XPS лежит здесь.
Часть 1. Как сгенерировать выборку псевдослучайных чисел
В Mathcad Express доступен ряд генераторов псевдослучайных чисел, создающих выборки псевдослучайных данных с различными законами распределения. Для создания вектора из N псевдослучайных чисел нужна всего лишь одна строка Mathcad-документа. Например сгенерировать N=5 псевдослучайных чисел с нормальным распределением (нулевым средним и единичной дисперсией) можно так:
Векторы случайных чисел удобно визуализировать на графиках так: одна выборка (т.е. компоненты одного из случайных векторов T1) по оси абсцисс, а другая выборка (другой случайный вектор T2) – по оси ординат. На следующем рисунке приведены графики пар псевдослучайных чисел для экспоненциального (слева) и нормального (справа) распределения. Параметры распределений задаются в формулах над графиками.
Машинное обучение — 1. Корреляция и регрессия. Пример: конверсия посетителей сайта
2015-02-15 в 19:06, admin, рубрики: machine learning, statistical learning, Блог компании Нерепетитор.ру, визуализация данных, конверсия сайтов, корреляция, линейная регрессия, математика, математика и реальная жизнь, машинное обучение, метод наименьших квадратов, монте-карло, статистикаКак и обещал, начинаю цикл статей по «машинному обучению». Эта будет посвящена таким понятиям из статистики, как корреляция случайных величин и линейная регрессия. Рассмотрим, как реальные данные, так и модельные (симуляцию Монте-Карло).
Часть 1. Реальные данные
Чтобы было интереснее, рассказ построен на примерах, причем в качестве данных (и в этой, и в следующих, статьях) я буду стараться брать статистику прямо отсюда, с Хабра. А именно, неделю назад я написал свою первую статью на Хабре (про Mathcad Express, в котором и будем все считать). И вот теперь статистику по ее просмотрам за 10 дней и предлагаю в качестве исходных данных. На графике это ряд Views, синяя линия. Второй ряд данных (Regs, с коэффициентом 100) показывает число читателей, выполнивших после прочтения определенное действие (регистрацию и скачивание дистрибутива Mathcad Prime).
Метод Монте-Карло в физике элементарных частиц
2014-01-10 в 16:17, admin, рубрики: wolfram mathematica, Алгоритмы, вероятность, математика, монте-карло, Программирование, статистика, метки: wolfram mathematica, вероятность, монте-карло, статистикаДанная статья посвящена широко известному методу Монте-Карло, который основан на теории вероятностей и математической статистики, в физике элементарных частиц. Так же, я расскажу, как можно разыгрывать дискретные и непрерывные случайные величины методом Неймана, а на закуску посмотрим, как применять ММК в ФЭЧ.
Сразу замечу, что моделирование будет производится в САВ WM, которую я применял (не так давно) в своей первой статье.
Читать полностью »