matlab如何實(shí)現(xiàn)蒙特卡洛算法？1. 首先，我們啟動(dòng)MATLAB并創(chuàng)建一個(gè)新的函數(shù)文件。2. 在彈出的編輯窗口中輸入以下代碼。代碼的目的是創(chuàng)建一個(gè)montecarlo主函數(shù)。3. 然后保存函數(shù)文件。

matlab如何實(shí)現(xiàn)蒙特卡洛算法？

1. 首先，我們啟動(dòng)MATLAB并創(chuàng)建一個(gè)新的函數(shù)文件。

2. 在彈出的編輯窗口中輸入以下代碼。代碼的目的是創(chuàng)建一個(gè)montecarlo主函數(shù)。

3. 然后保存函數(shù)文件。

4. 然后創(chuàng)建一個(gè)函數(shù)文件，輸入代碼如下。代碼的目的是構(gòu)造積分函數(shù)并保存上述積分函數(shù)文件。6繪制積分區(qū)域。

馬云怒懟阿爾法狗，沒必要再做這樣的東西、沒多大意義，你覺得他是什么意思？

馬云的話可能斷章取義，這并不奇怪。如果一個(gè)人有點(diǎn)名氣，他應(yīng)該注意他的話。如果他不小心，他可能會(huì)被利用。

馬云的意思是，既然阿爾法狗在圍棋領(lǐng)域打敗了人類，就不用再學(xué)了，因?yàn)槿伺c人之間下棋很開心。既然阿爾法狗已經(jīng)加入了，人類下棋的樂趣就沒有了，所以我們不應(yīng)該再研究阿爾法狗了。

但研究人工智能的deepmind公司之所以想學(xué)習(xí)圍棋，并不是因?yàn)樵摴緦?duì)圍棋有很大的興趣。事實(shí)上，他們中很少有人喜歡在隊(duì)里打圍棋。他們之所以學(xué)習(xí)圍棋，是因?yàn)樗麄儼褔逡暈椤叭祟愔腔鄣谋尽?。如果他們攻克了這座堡壘，其他方面的突破將不再是問題。這是研究的最終結(jié)果。圍棋絕對(duì)不是研究的目的。圍棋只是一場(chǎng)智力競(jìng)賽。它能有多大的意義，即使它是一個(gè)完全爆炸的人類？

作為人類智能征服世界、挑戰(zhàn)未來的一部分，人工智能注定會(huì)在健康檢查、醫(yī)療手術(shù)、自主駕駛、地理探索、股票融資、動(dòng)力優(yōu)化等方面發(fā)揮更大的作用，但如果人工智能直接應(yīng)用于這些方面，成本太高，比如醫(yī)療手術(shù)，一旦醫(yī)療是由不成熟的人工智能事故造成的，就不僅僅是責(zé)任問題。即使我們不能在圍棋中打敗狗？這是件大事。就在幾年后。在2015年北京舉行的電腦圍棋比賽中，所有冠軍都是人類專家給的5分，我們認(rèn)為沒有任何異常。

阿爾法犬以絕對(duì)優(yōu)勢(shì)贏得兩次人機(jī)大戰(zhàn)后，尤其是第二次，升級(jí)后的阿爾法犬讓人類第一專家柯杰久沒有機(jī)會(huì)。阿爾法犬完成了征服“人類智慧堡壘”的歷史使命。Alphago團(tuán)隊(duì)宣布alpha狗將退役并轉(zhuǎn)移到其他領(lǐng)域。同理，騰訊研發(fā)“絕藝”也不是為了在圍棋中研發(fā)超級(jí)殺手。其更大的目標(biāo)是搶占國內(nèi)人工智能的制高點(diǎn)，在人工智能領(lǐng)域取得更大成就。

我相信馬云的話只是個(gè)玩笑。騰訊和百度都在努力開發(fā)人工智能。高投入，阿里巴巴不可能只靠淘寶成為百年老店。

遺傳算法、粒子群、模擬退火相比于普通的蒙特卡洛算法有什么優(yōu)勢(shì)？他們相互的優(yōu)缺點(diǎn)都是什么？

它們有相似之處，但差異不小。

蒙特卡羅算法是一種數(shù)值計(jì)算方法，其原理是利用隨機(jī)數(shù)來解決計(jì)算問題。與之相對(duì)應(yīng)的是確定性算法。也就是說，該算法屬于隨機(jī)算法，其解是近似的。

雖然遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法和模擬退火算法也是隨機(jī)逼近算法，但它們都是仿生智能算法，比蒙特卡羅算法復(fù)雜，應(yīng)用領(lǐng)域也不同。

顯然，蒙特卡羅算法是非常輕，速度快。

什么是蒙特卡洛法？

蒙特卡羅分析（統(tǒng)計(jì)模擬）是一種使用隨機(jī)抽樣統(tǒng)計(jì)來估計(jì)結(jié)果的計(jì)算方法。它可以用來估計(jì)PI，這是由johnvonneumann提出的。由于計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性很大程度上取決于樣本數(shù)，一般需要大量的樣本數(shù)據(jù)，因此在沒有計(jì)算機(jī)的時(shí)代一直沒有得到重視。蒙特卡羅分析方法可以用來估計(jì)周長比。如圖所示，在邊長為2的正方形中，做一個(gè)半徑為1的圓。正方形的面積等于2×2=4，圓的面積等于π×1×1=π。因此，正方形的面積與圓的面積之比是4：π。現(xiàn)在讓我們用計(jì)算機(jī)或輪盤賭來生成幾組均勻分布在0和2之間的隨機(jī)數(shù)，這些隨機(jī)數(shù)散落在正方形中作為某一點(diǎn)的坐標(biāo)。那么平方中的數(shù)N與圓中的數(shù)k之比接近平方面積與圓面積之比，即N:k≈4:π，因此π≈4K/N，需要大量均勻分布的隨機(jī)數(shù)才能得到更精確的值，這也是蒙特卡羅分析的缺點(diǎn)方法。