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準蒙特卡洛積分

準蒙特卡洛積分是一種數值積分方法，其操作方式與蒙特卡洛積分相同，但使用準隨機數序列來計算積分。準隨機數透過計算機演算法生成，類似於偽隨機數，同時具有基於均勻分佈序列（Ueberhuber 1997，第 125 頁）確定性選擇的重要特性，以最小化誤差。

蒙特卡洛方法與計算機模擬相關聯，並且在模擬（其中被研究的系統和數學模型本質上都是隨機性的，如超市的模擬）和蒙特卡洛模擬（其中建模系統是確定性的，而使用的模型是隨機性的），如蒙特卡洛積分的情況（Neelamkaville 1987，第 3 頁）之間存在區別。

一種稱為 Halton-Hammersley-Wozniakowski 演算法的準蒙特卡洛方法在 Wolfram 語言中實現為：NIntegrate[f, ...,Method ->QuasiMonteCarlo].

另請參閱

求積公式, 數值積分, 蒙特卡洛積分, 準蒙特卡洛方法, 準隨機數

本條目部分內容由 Vincenzo Origlio 貢獻

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參考文獻

Hammersley, J. M. "用於解決多變數問題的蒙特卡洛方法。" Ann. New York Acad. Sci. 86, 844-874, 1960.Hammersley, J. M. 和 Handscomb, D. C. 蒙特卡洛方法。 紐約：Wiley, p. 25, 1964.Neelamkavil, F. 計算機模擬與建模。 紐約：Wiley, pp. 3-4, 1987.Ueberhuber, C. W. 數值計算 2：方法、軟體和分析。 柏林：Springer-Verlag, pp. 124-125, 1997.Weinzierl, S. "蒙特卡洛方法導論。" 2000 年 6 月 23 日。 http://arxiv.org/abs/hep-ph/0006269.Wolfram, S. 一種新的科學。 Champaign, IL: Wolfram Media, p. 1085, 2002.Wozniakowski, H. "多元積分的平均情況複雜度。" Bull. Amer. Math. Soc. 24, 185-194, 1991.

在 上被引用

準蒙特卡洛積分

引用為

Origlio, Vincenzo 和 Weisstein, Eric W. "準蒙特卡洛積分。" 來自 —— 資源。 https://mathworld.tw/Quasi-MonteCarloIntegration.html

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