अल्गोरिद्म और मान्टे-कार्लो सिमुलेशन
शॉर्टकट: मतभेद, समानता, समानता गुणांक, संदर्भ।
अल्गोरिद्म और मान्टे-कार्लो सिमुलेशन के बीच अंतर
अल्गोरिद्म vs. मान्टे-कार्लो सिमुलेशन
महत्तम समापवर्तक (HCF) निकालने के लिए यूक्लिड के अल्गोरिद्म का फ्लोचार्ट गणित, संगणन तथा अन्य विधाओं में किसी कार्य को करने के लिये आवश्यक चरणों के समूह को कलन विधि (अल्गोरिद्म) कहते है। कलन विधि को किसी स्पष्ट रूप से पारिभाषित गणनात्मक समस्या का समाधान करने के औजार (tool) के रूप में भी समझा जा सकता है। उस समस्या का इनपुट और आउटपुट सामान्य भाषा में वर्णित किये गये रहते हैं; इसके समाधान के रूप में कलन विधि, क्रमवार ढंग से बताता है कि यह इन्पुट/आउटपुट सम्बन्ध किस प्रकार से प्राप्त किया जा सकता है। कुछ उदाहरण: १) कुछ संख्यायें बिना किसी क्रम के दी हुई हैं; इन्हें आरोही क्रम (ascending order) में कैसे सजायेंगे? २) दो पूर्णांक संख्याएं दी हुई हैं; उनका महत्तम समापवर्तक (Highest Common Factor) कैसे निकालेंगे ? . पाई (π) का मान प्राप्त करने के लिये यहाँ मान्टे-कार्लो प्रयोग किया जा रहा है। 30,000 यादृच्छ बिन्दु रखने के बाद π का अनुमानित मान इसके वास्तविक मान के 0.07% के अन्दर आ जाता है। मॉन्टे-कार्लो विधियाँ (Monte Carlo methods या Monte Carlo experiments) कम्प्यूटर-कलन विधियों के उस समूह को कहते हैं जो किसी समस्या के संख्यात्मक परिणाम प्राप्त करने के लिये यादृच्छिक प्रतिचयन (random sampling) का उपयोग करता है। इस विधि का मूल मंत्र यह है कि यादृच्छता (randomness) का उपयोग करते हुए उन समस्याओं क भी ह्ल निकाल सकते हैं जो सिद्धान्ततः सुनिर्धार्य (deterministic) हैं। मान्टे कार्लो विधियाँ प्रायः ही भौतिक एवं गणितीय समस्याओं के हल के लिये उपयोग में लायीं जातीं हैं। ये उस समय सर्वाधिक उपयोगी होतीं हैं जब अन्य विधियों का उपयोग नहीं किया जा सके। ये विधियाँ मुख्यतः तीन प्रकार की समस्याओं के हल के लिये प्रयुक्त होतीं हैं- इष्टतमीकरण (optimization), संख्यात्मक समाकलन (numerical integration), तथा प्रायिकता वितरण दिये होने पर ड्रा निकालना। श्रेणी:संख्यात्मक विश्लेषण.
अल्गोरिद्म और मान्टे-कार्लो सिमुलेशन के बीच समानता
अल्गोरिद्म और मान्टे-कार्लो सिमुलेशन आम में 0 बातें हैं (यूनियनपीडिया में)।
सूची के ऊपर निम्न सवालों के जवाब
- क्या अल्गोरिद्म और मान्टे-कार्लो सिमुलेशन लगती में
- यह आम अल्गोरिद्म और मान्टे-कार्लो सिमुलेशन में है क्या
- अल्गोरिद्म और मान्टे-कार्लो सिमुलेशन के बीच समानता
अल्गोरिद्म और मान्टे-कार्लो सिमुलेशन के बीच तुलना
अल्गोरिद्म 13 संबंध है और मान्टे-कार्लो सिमुलेशन 3 है। वे आम 0 में है, समानता सूचकांक 0.00% है = 0 / (13 + 3)।
संदर्भ
यह लेख अल्गोरिद्म और मान्टे-कार्लो सिमुलेशन के बीच संबंध को दर्शाता है। जानकारी निकाला गया था, जिसमें से एक लेख का उपयोग करने के लिए, कृपया देखें:
ब्राउज़र की तुलना में तेजी से पहुँच!
