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分享 蒙特卡罗方法算积分的原理简介
热度 1 liwenhui 2012-6-30 11:56
不少朋友给我发邮件或留言询问关于蒙特卡罗算法,我在与他们的交流过程中发现大部分朋友对这算法似懂非懂,特别是对它的原理基本上不了解,一个原因是他们中大部分人的数理统计知识不够,特别是对条件密度函数推导和大样本渐进收敛(中心极限定理)相当陌生。这里我尽量用简单的语言叙述一下用蒙特卡罗方法计算积分的原理。 理论知识: 1、密度函数 对于连续型随机比变量X,分布函数F(x)描述了它的分布特性,而密度函数f(x)是分布函数的微分,满足如下一些条件: 2、期望 连续型随机变量的期望为如下的定积分(注意许多研究问题的核心就是计算某个定积分): 3、总体和样本,总体是指抽样的全体,样本指从总体中抽取的部分。比如从一个班的全体学生身高中抽取4个学生的身高,其中“一个班的全体学生身高”叫做总体,“4个学生的身高”叫做样本,“4”叫做样本容量。总体服从某种分布,比如一个班级学生的身高服从正态分布N(MIU,SIGMA),通常样本是从总体中独立抽样得到的,称它们之间独立同分布(i.i.d)。总体的均值叫期望记做E(X),计算方法如2所示。样本均值计算公式为: 总体的均值通常不知道,这时候可以用样本均值替代总体均值,称“用本均值估计总体均值” 4、抽样:从总体中抽取若干个样本值。在蒙特卡罗计算中,抽样过程即从指定分布中产生(伪)随机数的过程。 蒙特卡罗积分原理: 有了以上几个概念,就能看懂蒙特卡罗的原理了:计算某个函数g(x)的积分,则将选择一个概率密度函数(理论上讲可以在积分区间上任意选择一个概率分布),然后做如下代数处理: 上式左边是一个积分,右边化成了两个函数比值的样本均值,用样本均值去估计总体均值(期望,也就是待求的积分),这就是蒙特卡罗积分的原理。从选定的概率分布f(x)中抽样,多次(相当多)抽样后,带入式子g(xi)/f(xi),然后计算样样本的均值,它近似地等于待求的积分。 关于蒙特卡罗积分的精度分析,涉及到中心极限定理,我将在下一篇中写出来。
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