קרלו (Carlo)

term_id: carlo

Category: basic_concepts

Definition

שיטות מונטה קרלו הן טכניקות חיוניות בבינה מלאכותית ובסטטיסטיקה לקירוב בעיות מתמטיות מורכבות שקשה לפתור אנליטית. על ידי יצירת אלפי או מיליוני דגימות אקראיות, ניתן להעריך תוצאות מורכבות.

Summary

מתייחס לשיטות מונטה קרלו, מחלקה של אלגוריתמים חישוביים הסתמכים על דגימה אקראית חוזרת כדי לקבל תוצאות נומריות.

Key Concepts

  • דגימה אקראית
  • קירוב סטטיסטי
  • סימולציה
  • הערכת הסתברות

Use Cases

  • הערכת ערך של מצב בלמידה חיזוקית באמצעות סימולציה.
  • ביצוע הסקה פוסטריורית בייסית באמצעות שרשראות מרקוב מונטה קרלו (MCMC).
  • חישוב אינטגרלים במרחבים רב-ממדיים עבור מודלים הסתברותיים.

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