モンテカルロ法とは - IT用語辞典
モンテカルロ法 【Monte Carlo method】 モンテカルロシミュレーション / Monte Carlo simulation 概要 モンテカルロ法（Monte Carlo method）とは、数値計算手法の一つで、乱数を用いた試行を繰り返すことにより近似解を求める手法。関数などにランダムな入力値を次々に投入し、対応する出力値を統計的に処理することで結果を推定する。 ある事象をモデル化した数式や関数があるとき、その定義域に含まれる値をランダムにたくさん生成して実際に計算を行い、得られた結果を統計的に処理することで推定値を得ることができる。 数式を解析的に解くのが困難あるいは不可能な場合でも数値的に近似解を求めることができる。確率論的な事象についての推定値を得る場合を特に「モンテカルロシミュレーション」と呼ぶ。名称の由来はカジノで有名なモナコ公国のモンテカルロ地区である。 例えば、
疑似乱数に状態なんていらない - あどけない話
State モナドと疑似乱数で書いたように、遅延評価が利用できる言語では、無限数列が扱えるので、疑似乱数を使う際に状態を持たなくてもよい。その一例として、モンテカルロ法による円周率の近似を挙げてみる。 XY 平面に単位円を考える。 radius :: Double radius = 1.0この円がぴったり収まる大きさ1の正方形を描く。ここで、第一象限のみを考える。正方形のうち、第一象限にある部分の面積は、1/4。第一象限にある円の面積は、全体の 1/4 だから π/4。 モンテカルロ法では、第一象限の正方形の中に、ランダムに点(x,y)を打つ。たくさんのランダムな点を、疑似乱数から生成しよう。そのとき、状態を持つのではなく、乱数の無限数列を生成する。 import Random randomSeq :: Int -> [Double] randomSeq seed = randomRs (
JavaScriptによる様々な方法での円周率計算(モンテカルロ法など) - konisimple
考察 1,000回で誤差3%程度に、10,000回で誤差1%程度に、100,000回で誤差0.1%程度に、1,000,000回で誤差0.05%程度に、10,000,000回で誤差0.01%程度になります。 コンピュータのスペックによっては、10,000,000回以降はきつい場合があります。ブラウザが応答しなくなるかもしれません(><) あんまり回数を増やすとJavaScriptの疑似乱数の限界にぶちあたる気がします。
モンテカルロ法を試す―円周率の評価―
確率法則を用いて問題を解くモンテカルロ法（Monte Carlo meyhod）では、質のよい乱数が必要である。 C言語で用意されている関数randと、高品質で高速に乱数を生成できるとして知られるメルセンヌ・ツイスタを利用して、円周率を評価してみる。 また、その際のアルゴリズムとして「あたりはずれ法」と「粗いモンテカルロ法」を用いて計算する。 図１のような単位円の第１象限領域の面積をモンテカルロ法にて求め、 解析的に求められる面積$\pi/4$と比較することによって、円周率の評価を行うことにする。 図１．単位円の第１象限領域 あたりはずれ法 あたりはずれ法とは、面積を評価したい領域$S_A$を面積が既知の領域$S$で囲み、 領域$S$上に分布が一様になるように$N$個の点を降らせる。 領域$S_A$上に落ちた点の数が$N_A$であれば、$S_A$の面積は、 で評価することができる。 図１の
奈良女子大学附属中等教育学校 公式サイト
2025年9月12日 新着情報 教育後援会の限定オリジナルグッズの販売と寄付金のお願い 2025年9月11日 新着情報 柳汀会奨学基金受給申請について 2025年8月23日 新着情報生徒の活動SSH 生徒の活動報告 【活動報告】令和7年度科学の甲子園ジュニア奈良県大会で3位入賞 2025年8月19日 新着情報SSHの活動教育研究 2025年度公開研究会・SSH研究成果発表会≪1次案内≫ 2025年8月8日 新着情報SSHの活動SSH 生徒の活動報告 SSH生徒研究発表会にて、本校6年 荻巣 樹くんが「文部科学大臣表彰」を受賞！ 2025年7月29日 新着情報教育研究 研究紀要の最新号（第61集）を公開しました 2025年7月29日 新着情報生徒の活動 【活動報告】令和7年度奈良県中学校総合体育大会テニス競技 女子団体で準優勝 2025年7月25日 新着情報 第3回奈良県小中高連携地理教育学
アルゴリズムイントロダクション輪講 #3 が終わりました - ミラクル☆モテメンの脱オタ日記
今回は第1回インターンの id:tarao (ダイアリー書いてない (´；ω；｀)) さんの担当、5章の確率論的解析と乱択アルゴリズムでした。前章までは各アルゴリズムの最悪の時間計算量を考えていましたが、現実には最悪の場合の入力ばかりがやってくるのではなく、典型的・平均的な場合の時間計算量を求めたいこともあります。確率論的解析がこういう時に必要になるようです。また、その時指標確率変数というのを用いると計算が楽になる (ことが多い) ということです。 今回は輪講中に、いくつか練習問題にも触れました。 5.1-3 偏ったコインを用いて 0,1 をそれぞれ 1/2 の確率で出力するアルゴリズムを作るには？ → 2回振って (表、裏) か (裏、表) と出たらそれぞれ 0, 1 を返し、そうでなければやり直し、を繰り返す。 5.3-2 恒等置換以外の任意の置換をランダムに生成するアルゴリズム？ →
乱拓アルゴリズムの世界へ
1 �� Randomized Algorithm �� 2 1 (randomized algorithm) . . . (probabilistic algorithm, stocastic algorithm) [8, 11] (randomized algorithm) 2 2 (1) (2) 1 2E-mail: watanabe@is.titech.ac.jp procedure QuickSort(A, B); % Given A[1..n], compute its sorted permutation to B[1..n]. i ← random number from {1,...,n}; k ← A[i]; A1 ← elements of A[1..n] smaller than k; A2 ← the other elements of A[1..n]; Quic
乱択アルゴリズム紹介(Color-Coding) - Preferred Networks Research & Development
吉田です。今まで数解に渡って乱択アルゴリズムを紹介してきました。そろそろ解析やアイデアがシンプルかつ結果が綺麗な乱択アルゴリズムは尽きてきたかと思っていましたが、もう一つとても素敵な手法が有るのを思い出しましたので解説します。Color Codingと呼ばれる手法です。 \(G = (V, E)\)をグラフ、\(s,t\in V\)を\(G\)中の二頂点、\(k\geq 0\)を整数とします。\((s,v,k)\)パスとは、\(s\)と\(t\)を結ぶパスで内点の個数が丁度\(k\)個のものを指します。但しパスは同じ頂点や枝を二度使ってはいけません。例えば以下の図で赤い線で示されているパスは\((s,t,5)\)パスです。
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円周率の計算-n次元球体積の計算(モンテカルロ法)
Monte Carlo法による円周率の計算
シミュレーション
ソフトの砂場(円周率)
アルゴリズムイントロダクション 第5章 確率論的解析と乱択アルゴリズム
http://www.technotype.net/hugo.elias/models/m_perlin.html
実践的アルゴリズム特論 10,11回目: 乱択アルゴリズム
確率と計算
クイックソートの動作と計算量解析
暗号基盤特論 #03 モーメントと偏差
Quasi-random sequences
Group: トレーニング講座（3/06 (日)) | アルゴリズム プログラミング