蒙特卡洛模拟是不是很难做并行计算

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从原理本身来说，蒙特卡洛模拟是通过对每次结果的统计筛选来得到最终结果结果的误差取决于 cycle 的数量从这个方法本身来说，是不是很难用并行计算？目前大多数做蒙特卡洛模拟的软件貌似都是只能单核串行的

蒙特卡洛

模拟

并行

核串行

11 条回复 • 2021-04-07 10:21:07 +08:00

xuegy

2021-04-07 04:36:42 +08:00

这玩意难道不是最容易并行的吗？
所有核一起跑，最后把结果汇总加起来，连 mpi 都不需要。

xupefei

2021-04-07 04:53:04 +08:00 via iPhone

难并行的是马克罗夫链蒙特卡洛

dayeye2006199

2021-04-07 05:28:31 +08:00

LZ 是不是把 monte carlo 模拟和离散事件模拟记反了。后面那个并行比较困难，前面那个处开 MCMC，是最适合并行的算法了。

IgniteWhite

2021-04-07 05:47:27 +08:00

@xupefei 马尔可夫链？

zxCoder

2021-04-07 08:03:41 +08:00

蒙特卡洛模拟不是随机吗

BrettD

2021-04-07 08:28:34 +08:00 via iPhone

不同采样之间不是可以独立并行运行吗？为什么难以并行化？

green15

2021-04-07 08:32:43 +08:00 via iPhone

可能我理解有误，感觉这描述像是拉斯维加斯算法

noqwerty

2021-04-07 09:32:54 +08:00

@BrettD #6 Monte Carlo 本身是很容易并行的，感觉楼主意思是说 MCMC 稍有难度，因为 MCMC 的并行是靠不同的初始化同时跑很多条链，如果 burn-in 比较长的话并行的意义就不大。MC3 其实在实际应用里把这个问题解决很多了。

ipwx

2021-04-07 10:02:43 +08:00

@noqwerty 不同初始化跑很多链不也很简单。反正是很多独立的链。。。

noqwerty

2021-04-07 10:11:16 +08:00

@ipwx #9 多条链是最简单的并行方法，但是 burnin 问题比较严重的话跑很多条独立的链意义也不大啊，每条收敛的都很慢

leimao

2021-04-07 10:21:07 +08:00 via iPhone

Monte Carlo 算法的设计有很多种。MCMC 这种的不好并行。
https://leimao.github.io/blog/Gibbs-Sampling/
但我之前也做过可以并行的 Monte Carlo 。还是得看具体算法设计，具体问题具体分析。Monte Carlo 的本质还是随机采样而已，怎么采样就看你的设计了。