جدول المحتويات:
التعريف - ماذا تعني خوارزمية مونت كارلو؟
خوارزمية Monte Carlo هي نوع من الخوارزميات المقيدة للموارد والتي تقوم بإرجاع الإجابات بناءً على الاحتمال. نتيجة لذلك ، قد تكون أو لا تكون الحلول التي تنتجها خوارزمية مونت كارلو صحيحة ضمن هامش خطأ معين. يستخدم علماء الرياضيات والعلماء والمطورون خوارزميات مونت كارلو لإجراء ملاحظات بناءً على المدخلات.
تيكوبيديا تشرح خوارزمية مونت كارلو
واحدة من أفضل الطرق لوصف خوارزميات مونت كارلو هي المقارنة بينها وبين فئة مختلفة من الخوارزميات تسمى خوارزميات لاس فيجاس. في خوارزمية Las Vegas ، ستكون النتيجة صحيحة دائمًا ، ولكن قد يستخدم النظام أكثر من المبلغ المتوقع من الموارد أو الوقت. على حد تعبير بعض الخبراء ، فإن خوارزمية Las Vegas "تقامر" باستخدام الموارد بينما تقوم دائمًا بإرجاع نتيجة دقيقة.
على العكس من ذلك ، تستخدم خوارزمية مونت كارلو مسار موارد محدود لإنشاء نتائج "غامض" المذكورة أعلاه بهامش خطأ. غالبًا ما تعتمد خوارزميات مونت كارلو على أخذ عينات عشوائية متكررة - فهي تحصل على أرقام عشوائية عامة ، وتبحث عن احتمال من أجل تقديم نتائج.
يستخدم بعض الخبراء مثال مربع داخل دائرة ، ويصفون عملية خوارزمية مونت كارلو على أنها سلسلة من "الزيارات" التي ستهبط إما في الدائرة الداخلية ، أو في الحواف الخارجية للمربع خارج حدود الدائرة. توضح العروض التوضيحية المرئية كيف أن أخذ العينات المتكررة يعطي خوارزمية مونت كارلو نتيجة أكثر دقة. تعتمد خوارزميات مونت كارلو ، فضلاً عن أشياء مثل البحث عن شجرة مونتي كارلو أو محاكي مونت كارلو ، على هذه الفكرة الرياضية التأسيسية بأن أخذ العينات المتكررة يعطي نتائج ذكاء منطقي.
