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1，vray中蒙特卡洛是什么意思

一种计算机应用技术领域的基于分块的蒙特卡洛体绘制方法，步骤为：（1）体数据的分块；（2）采样点的生成和编码：采样点的生成包括采样点的粗略位置、确定采样点的精确位置；编码时，首先将采样点的位置减去块的位置，得到采样点相对于块的位移，然后将这个位移归一化并量化为0－255大小的范围；（3）采样点的投射：先得到块在图像坐标系中的位置，然后查找对应的位移在图像坐标系中的偏移量，最后查找所得的偏移量加上块在图像坐标系中的位置得到采样点的投射位置；（4）量化。本发明提高了经典蒙特卡洛体绘制采样方法收敛性，有效地降低了内存的消耗，并一定程度上提高了投射速度，增强了量化的鲁棒性，得到了更好的体绘制图像效果。

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2，Matlab蒙特卡洛算法的设计和实现

%%假设前10个分值为5，后10个分值为10income=0; %% 收入n=10000; %% 模拟次数,即有n个人参加游戏for i=1:n a=randperm(20); a=a(1:10); b=find(a>10); %%10分分值的 sumb=length(b)*10+(10-length(b))*5; if sumb==50||sumb==100 income=income-100; elseif sumb==55||sumb==95 income=income-10; elseif sumb==70||sumb==75||sumb==80 income=income+1; endendincome运行的结果表示庄家的收入，我测试很多次的结果都在8000以上，说明庄家是赚钱的。若有什么疑问继续追问

Matlab蒙特卡洛算法的设计和实现

3，如何简单理解马尔科夫链蒙特卡洛方法

假设ABC的市占率分别为20%、20%和40% A报每年会流失30%到B，流失30%到C B报每年会流失20%到A，流失30%到C C报每年会流失40%到A，流失40%到B 那麼，一开始可以获得起始的市占率矩阵A0 A→ 0.2 B→ [ 0.2 ] C→ 0.4 并也可以写出流动的马克夫矩阵P A B C A→ 0.4 0.3 0.3 B→ [ 0.2 0.5 0.3 ] C→ 0.4 0.4 0.2 (第一列的数字分别为"A报继续订阅"、"A报转定B报"、"A报转定C报"，以下类推) 而马克夫矩阵本身有一些特点，需要特别注意： 1. 每行的和为1(单一机率的总和本来就是1) 2.每列的和也为1(指事件变化的机率总和) 有了这些资料我们可以开始推估一年后的市占率A1 0.4 0.3 0.3 0.2 0.26 A1=P X A0=[ 0.2 0.5 0.3 ][0.2]=[0.26] 0.4 0.4 0.2 0.4 0.24 於是我们知道一年后的市占率为26%、26%、24%

如何简单理解马尔科夫链蒙特卡洛方法

4，详细说明蒙特卡洛方法在排队论中的应用和在Excel中如何应用蒙

] - 排队论中的一个仿真程序，主要是用于仿真M/M/1、M/D/1模型。输入排队模型相关参量，返回计算结果。[SYschedule.rar] - 用仿真模型可以对企业生产、销售进行决策，从而采用最合理的生产或销售方案。本课题论文运用蒙特卡洛仿真方法对SY公司生产订单排产系数进行仿真分析，探讨是否应进行改进。[3.rar] - 蒙特卡洛资料及算法···········[bank_teller.rar] - c++写的实现数学排队论的算法程序，上研究生同志们用得上，不过我也是找了个model来稿的，算法很难，喜欢编程的大虾们都应该对算法感兴趣把[mc.rar] - MATLAB编写的蒲丰氏问题的蒙特卡洛仿真[queure.rar] - 针对M/PH/1(k)排队系统推导出该排队系统在任意时刻、到达时刻、退去时刻的队列长度状态概率分布、平均队列长度、以及平均等待时间，并编写程序进行数值计算，并对M/E2/1(k), M/M/1(k), M/H2/1(k)排队系统的性能进行数值比较。

5，请问什么是 蒙特卡洛模拟

蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟是一种通过设定随机过程，反复生成时间序列，计算参数估计量和统计量，进而研究其分布特征的方法。具体的，当系统中各个单元的可靠性特征量已知，但系统的可靠性过于复杂，难以建立可靠性预计的精确数学模型或模型太复杂而不便应用时，可用随机模拟法近似计算出系统可靠性的预计值；随着模拟次数的增多，其预计精度也逐渐增高。由于涉及到时间序列的反复生成，蒙特卡洛模拟法是以高容量和高速度的计算机为前提条件的，因此只是在近些年才得到广泛推广。
问题有些抽象啊，o(∩_∩)o~蒙特卡洛模拟，需要用哪种概率分布来模拟呀？模拟什么试验啊？关注哪些特性呢？貌似都不知道呀。看看道格拉斯·w. 哈伯德的《数据化决策》吧，书中有些简单的案例介绍，然后去与这本书相关的网站，可以下载一些他用excel做的蒙特卡洛模拟的例子。第6章 蒙特卡洛模型：评估风险大小分清“感觉很好”与“真的很好”蒙特卡洛模型：范围也能进行加减乘除？寻找盈亏平衡点不必一开始就建立蒙特卡洛模型风险悖论：越重大的决策，越缺少风险分析

6，蒙特卡洛模拟用于风险分析

蒙特卡洛模拟是风险评价、评估中常用的一种方法。 主要用于，当在项目评价中输入的随机变量个数多于3个，每个输入变量可能出现3个以上以致无限多种状态时（如连续随机变量），就不能用理论计算法进行风险分析，这时就必须采用蒙特卡洛模拟技术。 方法的原理，是用随机抽样的方法抽取一组输入变量的数值，并根据这组输入变量的数值计算项目评价指标（如NPV，FIRR)，用这样的方法抽样计算足够多的次数可获得评价指标的概率分布及累计概率分布、期望值（MEAN)、方差(S)、标准差(STD DEV)，计算项目有可行转变为不可行的概率，从而估算项目投资所承受的风险。 运行程序： 1.确定风险分析采用的评价指标。 2.确定对评价指标有重要影响的输入变量（unit cost,Inflation Rate,tax rate) 3.确定输入变量的概率分布。 4.为各输入变量独立抽取随机数。 5.随机数转化为输入变量的抽样值。 6.根据抽样值，组成一组项目评价基础数据。 7.根据基础数据，计算出评价指标。 8.重复4－7，直至预定模拟次数。 9.整理模拟结果所得评价指标的，MEAN,S,STV DEV,和期望值的概率分布。 10.计算项目由可行转变为不可行的概率。注：Inflation Rate 通货膨胀率 MEAN 期望值；S 方差; STV DEV 标准差。http://hi.baidu.com/weifenghoho
蒙特卡洛模拟是风险评价、评估中常用的一种方法。 主要用于，当在项目评价中输入的随机变量个数多于3个，每个输入变量可能出现3个以上以致无限多种状态时（如连续随机变量），就不能用理论计算法进行风险分析，这时就必须采用蒙特卡洛模拟技术。

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