Monte Carlo method + random sampling

A Monte Carlo method is a computational algorithm that relies on repeated random sampling to compute its results.

an animated presentation of the monte carlo integration - an example from philphys

랜덤 넘버 제너레이터가 유니폼 하면서 완전히 랜덤하게, 즉 아무런 패턴이 없는 수를 뿌려 낸다는 확신이 있어야 MC에 쓸 수 있다.

패턴이 있긴 해도 그 패턴의 길이가, 즉 주기가 내가 샘플링 하려고 하는 수의 수보다도 길다면, 그럼 그건 사실상 랜덤하다고 받아들일 수 있다.

MC는 필요한 계산양이 거의 선형적으로 늘어나니까 고차원 계산을 할 때 훨씬 적은 양의 계산으로도 꽤 믿을 만한 값을 구할 수 있다. 원하는 오차한계에 맞춰서 샘플링 수를 제한할 수도 있고.

Battleship (game)



(from ref. offered by professor Jung)
http://random.mat.sbg.ac.at/links/monte.html






Pseudorandomness
http://en.wikipedia.org/wiki/Pseudorandomness

Statistical randomness
http://en.wikipedia.org/wiki/Statistical_randomness


random seed
http://en.wikipedia.org/wiki/Random_seed

random in Python -- Generate pseudo-random numbers
http://docs.python.org/lib/module-random.html

random number generator
http://en.wikipedia.org/wiki/Random_number_generator

Poisson distribution
http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution