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它的核心思想基于强化学习Reinforcement Learning原创一文读懂蒙特卡洛算法， RL中的蒙特卡洛方法，即通过计算样本返回值的平均值来解决强化学习问题在棋类游戏中，如围棋，每一次落子都对应着一个马尔科夫决策过程MDP为原创一文读懂蒙特卡洛算法了在有限时间内找到最优或接近最优的行动，MCTS 提出原创一文读懂蒙特卡洛算法了一种“没病走两步”的策略具体来说，算法。

MCMC，即马尔科夫链蒙特卡洛算法，其核心思想是构造一个与给定分布达到稳态状态的马尔科夫链，从而通过随机采样获取该分布的样本这个方法在遇到复杂PDF或归一化常数未知的问题时尤其有价值，因为它能克服传统抽样方法的局限，如PDF复杂导致的CDF求解困难和尖峰分布下低效率的问题在实际应用中，MCMC分为。

蒙特卡洛法作为一种广义算法群，通过重复随机采样获得数值结果常见的例子包括使用大数定理估算总体期望或通过将积分转化为随机变量在概率密度函数上的期望来求解积分蒙特卡洛法在实际应用中，可以分为直接和间接采样方法直接采样方法，如基于常见的概率分布如正态分布均匀分布等直接获得样本进行计算。

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抽样方法在蒙特卡洛方法中，我们目标是在未知概率密度函数的情况下，生成符合该分布的样本这涉及到两种主要策略Naive Method和取舍算法AcceptanceRejection MethodNaive Method通过在0，1范围内随机采样，然后根据特定规则筛选出有效样本，适用于问题简单的情况这种方法基于大数定理，样本越多，结果。

一定义蒙特卡洛算法是一类基于随机抽样的计算方法这类方法通过随机抽样来近似计算结果，随着抽样次数的增加，得到正确结果的概率也随之提高然而，在确定性方法如全采样得到真正结果之前，无法保证当前结果的准确性拉斯维加斯算法是另一类随机算法，其特点是通过增加抽样次数来提高得到正确结果的。

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