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蒙特卡罗分析 讲解,pmp蒙特卡罗分析

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蒙特卡罗模拟属于何种风险-2蒙特卡罗模拟属于何种风险-2蒙特卡罗模拟属于量化风险分析场 。比较一下分析alphago的新算法和蒙特卡罗？蒙特卡罗算法是一种概率算法，用于模拟随机事件，解决各种问题 。

1、薄膜和薄层试样 分析【蒙特卡罗分析 讲解,pmp蒙特卡罗分析】如果一个样品的厚度小于同成分块状样品中电子的相互作用范围，则称该样品为薄样品 。薄样品的横向范围大于电子束的扩散范围 。薄膜样品是指附着在不透电子束的厚基片上的薄样品，没有支撑层的薄样品称为薄层样品 。这些样品的分析必须使用更灵敏的分析技术，薄层和薄膜样品的分析方法也有很大不同 。介绍如下 。89.4.4.1薄层色谱样品分析薄层色谱样品分析比较简单 。

当电子束能量增大时，弹性和非弹性散射截面减?。?所以薄层样品最好用分析电子显微镜，工作电压可高达100keV以上 。如果没有分析电子显微镜，分析也可以用扫描电子显微镜或电子探针在50keV的工作电压下进行 。这个时候原子序数效应会变大 。如果只考虑薄层的厚度而不考虑电子束的能量，样品越?。?吸收和荧光的影响越小 。因此，所有的基体效应，包括原子序数、吸收和荧光效应 ， 都可以忽略 。

2、蒙特卡洛树搜索-以蛮力对抗智慧蒙特卡罗树搜索(MonteCarlotreesearch；缩写:MCTS)是一种启发式搜索算法，用于一些决策过程，最显著的是在游戏中 。一个主要的例子是计算机围棋程序 ， 它也用于其他棋盘游戏、即时视频游戏和不确定游戏 。比如围棋，棋手需要根据盘面的情况选择下一步走哪个位置 。这个决策过程可以看作是一个决策函数af(s)，即面对可能的状态S，决策函数F会提供一个动作A(下落位置) 。

我们也可以把F构造成一棵决策树 。从盘面的初始状态(没有棋子)开始，初始状态是根节点，第一只手有19*19361个位置，所以根节点下有361个子节点，第二只手有360个可能的位置，也就是在361个节点下 ， 每个节点有360个子节点......随着两边的落下，越来越多的树枝最终会进入叶子状态( 。

3、蒙特卡洛和神经网络哪个简单相比较而言，蒙特卡罗方法通常比神经网络简单 。蒙特卡罗 Method是一种利用概率和随机数的数值计算方法 ， 可用于解决数学问题和模拟物理过程 。其基本思想是通过抽样计算问题的数学期望或概率分布 。蒙特卡罗方法通常不需要太多的数学知识，只需要知道随机数生成、抽样和统计等一些基本技巧分析 。在分析复杂问题的情况下，蒙特卡罗方法还可以依靠计算机的计算能力进行大规模的模拟和数据处理，因此有着广泛的应用 。

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