Carlo

term_id: carlo

Category: basic_concepts

Definition

Monte Carlo-metoder er essentielle teknikker inden for AI og statistik til at approksimere komplekse matematiske problemer, der er svære at løse analytisk. Ved at generere tusindvis eller millioner af tilfældige stikprøver kan man estimere resultater.

Summary

Refererer til Monte Carlo-metoder, en klasse af beregningsalgoritmer, der stole på gentagen tilfældig stikprøvetagning for at opnå numeriske resultater.

Key Concepts

  • Tilfældig stikprøvetagning
  • Statistisk approksimation
  • Simulering
  • Sandsynlighedsestimat

Use Cases

  • At estimere værdien af en tilstand i forstærkningslæring via simulering.
  • At udføre Bayesk posteriorinferens ved hjælp af Markov Chain Monte Carlo (MCMC).
  • At beregne integraler i højdimensionale rum for sandsynlighedsmodeller.

Code Example

1
2
3
4
5
6

import numpy as np
# Monte Carlo estimation of Pi
def estimate_pi(samples):
    points = np.random.uniform(-1, 1, size=(samples, 2))
    inside = np.sum(points[:, 0]**2 + points[:, 1]**2 <= 1)
    return 4 * inside / samples

Related