蒙特卡罗方法和拉斯维加斯方法

这几天alphago比较火，许多文章中都出现了蒙特卡罗搜索树这样的名词，蒙特卡罗模拟过程倒是知道，比如说经典的蒲丰投针实验（将圆周率的求解装化为随机过程）等，但是蒙特卡罗搜索树确实不知是何物，不过应该会有类似的思想。

蒙特卡罗是一类随机方法的统称。这类方法的特点是，可以在随机采样上计算得到近似结果，随着采样的增多，得到的结果是正确结果的概率逐渐加大，但在（放弃随机采样，而采用类似全采样这样的确定性方法）获得真正的结果之前，无法知道目前得到的结果是不是真正的结果。

蒙特卡罗方法和另外一类方法——拉斯维加斯方法[1]——对比一下，更容易了解哪些方法属于蒙特卡罗，哪些不属于。拉斯维加斯方法是另一类随机方法的统称。这类方法的特点是，随着采样次数的增多，得到的正确结果的概率逐渐加大，如果随机采样过程中已经找到了正确结果，该方法可以判别并报告，但在但在放弃随机采样，而采用类似全采样这样的确定性方法之前，不保证能找到任何结果（包括近似结果）。

摘自知乎https://www.zhihu.com/question/20254139?utm_campaign=rss&utm_medium=rss&utm_source=rss&utm_content=title
这两段定义比较清晰，所以搬过来。虽然还是没有搞清楚蒙特卡罗树搜索是什么。。。

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