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随机性-何时应用随机?
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2024-03-14
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随机性似乎与理性相反,它是放弃问题的形式,也是最后一招。实 际却远非如此。在计算机科学中,随机性的作用是惊人的且日益重要, 这一点告诉我们,利用机遇可以成为解决最困难问题的一个有效的方 法。事实上,有时没有任何其他方法是有用的。 与标准“确定性”算法不同,我们通常想象的电脑使用,每次都以完 全相同的方式一个步骤紧随另一个之后,而随机算法是使用随机生成的 数字来解决问题。最近,在计算机科学上的研究表明,在某些情况下, 随机算法能够比所有已知的确定性算法更快地生成较难问题的答案。虽 然它们并不能保证每一次都有最优解决方案,但随机算法可以用很少的 时间就得到接近最优化的惊人答案,这都仅仅通过战略性地扔几个硬币 就能确定。 这里有一个深刻的信息是,在某些问题上,随机的方法甚至比最好 的确定性的方法都要优秀。有时候,解决问题的最好办法是依靠运气, 而不是试图完全地分析出答案。 但仅知道随机性有用还不够,你需要知道什么时候该依靠运气,以 什么方式,以及在什么程度上。最近的计算机科学提供了一些答案,尽管故事在几个世纪前就开始了。
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09 随机性 何时应用随机? 迈克尔·拉宾 我
必须承认,在这一领域工作多年之后,许多算法问题的随机性对
我来说是非常神秘的。它是有效的,是起作用的。但它为什么是
绝对神 秘的又是如何保持的? 随机性似乎与理性相反,它是放
弃问题的形式,也是最后一招。实 际却远非如此。在计算机科
学中,随机性的作用是惊人的且日益重要, 这一点告诉我们,
利用机遇可以成为解决最困难问题的一个有效的方 法。事实上,
有时没有任何其他方法是有用的。 与标准“确定性”算法不同,
我们通常想象的电脑使用,每次都以完 全相同的方式一个步骤
紧随另一个之后,而随机算法是使用随机生成的 数字来解决问
题。最近,在计算机科学上的研究表明,在某些情况下, 随机
算法能够比所有已知的确定性算法更快地生成较难问题的答案。
虽 然它们并不能保证每一次都有最优解决方案,但随机算法可
以用很少的 时间就得到接近最优化的惊人答案,这都仅仅通过
战略性地扔几个硬币 就能确定。 这里有一个深刻的信息是,在
某些问题上,随机的方法甚至比最好 的确定性的方法都要优秀。
有时候,解决问题的最好办法是依靠运气, 而不是试图完全地
分析出答案。 但仅知道随机性有用还不够,你需要知道什么时
候该依靠运气,以 什么方式,以及在什么程度上。最近的计算
机科学提供了一些答案,尽管故事在几个世纪前就开始了。抽
样 1777 年,乔治-路易斯·雷克勒,布冯伯爵,发表一个有趣
的概率分 析结果。如果我们把一根针扔到一张画了线的纸上,
这根针有多大可能 性会和纸上的一条线相交呢?布冯的研究表
明,如果针短于两条线之间 的距离,答案是 2/π 乘以针的长度
除以两线之间的距离。对于布冯来 说,推导出这个公式就已经
足够了。但在 1812 年,皮埃尔-西蒙·拉普拉 斯(也就是我们在
第 6 章提到的英雄)指出,这个结果还有另一层含 义:一个人
可以仅通过针掉在纸上来估计 π 的值。 拉普拉斯的提议指出了
一个深刻的普遍真理:当我们想要了解一个 复杂的量时,我们
可以通过抽样来估计它的值。这正是他利用贝叶斯法 则帮助我
们完成工作的一种计算。事实上,有些人追随拉普拉斯的建 议,
进行了他所建议的实验,实验证实这是可能的(尽管不是特别有
效)——用这个实践的方法去估计 π 的值。 [1] 将针扔到画了
线的纸上几千次是一种有趣的消遣(对一些人来 说),但这需要
计算机的发展,使取样成为一种实用的方法。之前,当 数学家
和物理学家们试着用随机性来解决问题时,他们必须辛苦地用手
来计算,这就很难产生足够的样本以带来精确的结果。尤其是在
第二次 世界大战期间,洛斯阿拉莫斯美国国家实验室开发的计
算机为计算带来 了飞跃。 斯塔尼斯拉夫·乌拉姆是一位数学家,
他曾助力于开发原子弹。他 在波兰长大,1939 年移居美国,并
于 1943 年加入曼哈顿计划。在短暂回 归学术界后,他于 1946
年回到了洛斯阿拉莫斯,从事热核武器设计。但他患了脑炎并做
了脑部急救手术。当他从疾病中恢复过来时,他担心自 己是否
能恢复数学能力。 康复期间,乌拉姆玩了很多纸牌,尤其是单
人纸牌(也称为克朗代 克)。正如任何一个纸牌游戏玩家所知道
的那样,某一些洗牌方式就是 会让游戏无法获胜。乌拉姆也是
这样玩的,他问自己一个自然的问题: 洗出能获得胜利的好牌
的概率是多少呢? 在像单人纸牌游戏这样的游戏中,你可以通
过各种可能性的空间来 推理,这几乎让你无法抗拒。翻第一张
牌,还有 52 种可能的游戏来跟 踪。翻第二张,对于第一张有 51
种可能性。这意味着在我们开始玩之 前,已经有了成千上万种
可能性。斯科特·菲茨杰拉德曾写道:“一流的 智力,就是大脑中
能够同时存在两种对立的想法,它们还能同时正常运 转。”这或
许是真的,但真正一流的智商、人类群者其他任何东西,并 不
能同时存在 80×1067 种可能的洗牌方式,且还依然有希望继续
正常运 转。 在尝试了一些复杂的组合计算并放弃之后,乌拉姆
开始了一种不同 的方法,它的优势就是其具有的简单性:去玩
游戏就好了。 我注意到,可能更实用的(尝试)是放下牌,跟
着过程发展进行实 验,只是注意成功出现的比例,而不是试图
计算出所有组合的可能性, 这种可能性都是以指数倍递增的,
最后的数量大得惊人,除了最基本的 情况,没有其他办法估计。
这在智力上即使不是完全的羞辱,结果也是 惊人的,理性或传
统思维的局限会给人一种没那么可怕的感觉。在一个 非常复杂
的问题中,实际的抽样要好于对所有的可能链都进行检验。 当
他说“更好”时,请注意,他并不一定是指抽样分析比详尽的分析
能为你提供更精确的答案:抽样过程中总会有一些错误存在,虽
然可以 通过确保样品真正的随机性以及提高样品的数量来减少
这种错误出现的可能。他说“抽样会更好”的意思是,因为它最终
会给你一个答案,而其 他方法都无法做到。 乌拉姆的想法(抽
样可以在其他分析方法失败时取得成功)在解决 洛斯阿拉莫斯
出现的一些困难的核物理问题时也至关重要。核反应是一 种分
支过程,可能也会像纸牌那样疯狂地增加:一个粒子分裂为两个,
每一个都可能会撞击其他的,再导致它们分裂,一直这样发展下
去。准 确地计算出这一过程中某些特定结果的可能性,在许多
粒子的相互作用 下,都已经难到几乎不可能的程度。但如果进
行模拟,每一次的交互作 用就像打开一张新的纸牌,提供了一
种选择。 乌拉姆与约翰·冯·诺伊曼进一步发展了这个想法,并与
另一位来自 曼哈顿计划的物理学家尼古拉斯·梅特罗波利斯合作,
在洛斯阿拉莫斯 的计算机上实现了这个方法。梅特罗波利斯将
这一方法(将详尽的概率 计算用抽样模拟进行代替)命名为蒙
特卡罗法 ,这种方法因摩纳哥的 蒙特卡罗赌场而得名,因为该
场所同样依赖于变幻莫测的机会与运气。 洛斯阿拉莫斯的团队
便能够用它来解决核物理中的关键问题。今天,蒙 特卡罗方法
已经成为科学计算的基石之一。 许多如计算亚原子粒子的相互
作用或在纸牌上的获胜机会这样的问 题,是它们内在具有的概
率,所以通过像蒙特卡罗法这样随机的方法来 解决这些问题很
有道理。但关于随机性的作用也许最让人惊讶的是,它 可以被
用在机会看似发挥不了作用的情况下。即使你想要回答一个只
有“是”或“否”,“真”或“假”的答案的问题(其中没有任何其他可能
性) 掷几个骰子仍然是解决方案的一部分。 [1] 有趣的是,偶然间,
其中的一些实验对 π 值的估计似乎产生了比预期更好的效果,这表 明他们可能是
故意缩短了最佳停止点,或者干脆伪造。例如,1901 年,意大利数学家马里奥·拉
扎里尼据说做了 3408 次实验,并最终估计 π ≈355/113=3.1415929(π 到小数点后
7 位的实际值是 3.1415927)。但如果针与纸上的线相交的机会只有一次,那估计会
没那么精准(3.1398 或 3.1433),这让拉扎里尼的报告显得可疑。拉普拉斯可能已
经发现,我们可以使用贝叶斯法则来确认,这个结果不太可能来自一个有效的实验。
随机算法 第一个在计算机科学中展示随机算法广泛应用
的人是迈克尔·拉 宾,这一展示令人惊讶。他 1931 年出生于德
国的布雷斯劳(“二战”后, 该地变为波兰的弗罗茨瓦夫),拉宾
的祖辈有很多都是犹太拉比。他的 家人于 1935 年离开德国巴
勒斯坦,他从那时起,开始从他父亲为他铺下 的犹太教之路转
到美丽的数学之路——他在希伯来大学本科生涯的早期 就研究
了阿兰·图灵的理论,后又移民到美国普林斯顿大学攻读博士学
位。拉宾赢得相当于计算机科学界的诺贝尔奖的图灵计算机科学
奖,因 为其扩展了理论计算机科学,以适应在“不确定性”的情
况下,一台机器 不被要求去做出单一选择,而是可能有多个路
径可以走。在 1975 年的休 假中,拉宾来到麻省理工学院,寻
找一个新的研究方向。 他发现其中存在一个最古老的问题:如
何识别质数(素数)。利用 算法寻找质数至少可以追溯到古希腊
时期,当时的数学家使用一个简单 的方法称为厄拉多塞筛算法。
该算法的工作原理如下:要找到所有小于 n 的质数,首先要写
下所有从 1 到 n 的序列中的数字。然后去掉所有是 2 的倍数的
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