关于理论、模型与算法
2015-12-08 14:55
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最近做中子散射并行模拟设计的调研,中子散射模拟使用蒙特卡罗方法,在知乎发现一个有意思的观点:
打个比喻吧。随机过程好比模型,蒙特卡罗好比计算方法,机器学习是处理数据的方法。假设要研究一段随机过程,例如某个金融产品的价格过程。你可能会认为(依据金融知识和一些基本假设)它是属于某一类过程的(只余下一些参数要估计),比如认为它属于ou过程。然后利用收集到的数据(比如离散时间上的观测值)估计参数,这需要统计(机器学习)的方法。这个过程中还可能用到蒙特卡罗模拟来计算某个随机变量的期望。
之前接触的一直力学相关计算模拟的方法,模型对应PDE方程,差分、有限元对应蒙特卡罗。
打个比喻吧。随机过程好比模型,蒙特卡罗好比计算方法,机器学习是处理数据的方法。假设要研究一段随机过程,例如某个金融产品的价格过程。你可能会认为(依据金融知识和一些基本假设)它是属于某一类过程的(只余下一些参数要估计),比如认为它属于ou过程。然后利用收集到的数据(比如离散时间上的观测值)估计参数,这需要统计(机器学习)的方法。这个过程中还可能用到蒙特卡罗模拟来计算某个随机变量的期望。
之前接触的一直力学相关计算模拟的方法,模型对应PDE方程,差分、有限元对应蒙特卡罗。
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