起源
[1946: John von Neumann, Stan Ulam, and Nick Metropolis, all at the Los Alamos Scientific Laboratory, cook up the Metropolis algorithm, also known as the Monte Carlo method.]1946年，美国拉斯阿莫斯国家实验室的三位科学家John von Neumann,Stan Ulam 和 Nick Metropolis共同发明，被称为蒙特卡洛方法。它的具体定义是：在广场上画一个边长一米的正方形，在正方形内部随意用粉笔画一个不规则的形状，现在要计算这个不规则图形的面积，怎么计算列?蒙特卡洛(Monte Carlo)方法告诉我们，均匀的向该正方形内撒N（N 是一个很大的自然数）个黄豆，随后数数有多少个黄豆在这个不规则几何形状内部，比如说有M个，那么，这个奇怪形状的面积便近似于M/N，N越大，算出来的值便越精确。在这里我们要假定豆子都在一个平面上，相互之间没有重叠。(撒黄豆只是一个比喻。)
特点
蒙特卡洛方法的伟大之处，在于对精确性问题无法解决的时候，利用“模拟”的思想来求解。 在各个领域得以应用。本质是模拟（simulation）： 利用大量随机输入，产生各种输出；结果的概率分布就是真实分布的“近似”。所以，输入的分布是否随机（目前计算机所能做的就是伪随机，并不能产生真正的随机分布），这个过程我们成为Sampling Random Variables。
计算圆周率近似值代码：
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package com.xu.main; import java.util.Scanner; public class P9_1 { static double MontePI(int n) { double PI; double x, y; int i, sum; sum = 0; for (i = 1; i < n; i++) { x = Math.random(); y = Math.random(); if ((x * x + y * y) <= 1) { sum++; } } PI = 4.0 * sum / n; return PI; } public static void main(String[] args) { int n; double PI; System.out.println("蒙特卡洛概率算法计算圆周率:"); Scanner input = new Scanner(System.in); System.out.println("输入点的数量："); n = input.nextInt(); PI = MontePI(n); System.out.println("PI="+PI); } } |
输出：
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蒙特卡洛概率算法计算圆周率:输入点的数量：9999999PI=3.1417975141797516 |
总结
以上就是本文关于蒙特卡洛算法起源及特点的简介，还有如何利用这种算法思路在Java编程中求圆周率的近似值实例，希望对大家有所帮助。喜欢的朋友请继续关注服务器之家！
原文链接：http://blog.csdn.net/xuxian361/article/details/8130948
