Circulo k sucursal montecarlo

Aprendizaje por refuerzo con búsqueda en árbol de Monte Carlo

ResumenLos datos de todo el genoma se utilizan para estratificar a los pacientes en clases para la medicina de precisión utilizando algoritmos de clustering. Un problema común en esta área es la selección del número de clusters (K). El algoritmo de clustering de consenso de Monti es un método ampliamente utilizado que utiliza la selección de estabilidad para estimar K. Sin embargo, el método tiene un sesgo hacia valores más altos de K y produce un alto número de falsos positivos. Como solución, desarrollamos el clustering de consenso basado en la referencia de Monte Carlo (M3C), que se basa en este algoritmo. El M3C simula las distribuciones nulas de las puntuaciones de estabilidad para un rango de valores de K, permitiendo así una comparación con datos reales para eliminar el sesgo y probar estadísticamente la presencia de estructura. M3C corrige el sesgo inherente de la agrupación por consenso, como se ha demostrado en datos de expresión simulados y reales de The Cancer Genome Atlas (TCGA). Para probar M3C, desarrollamos clusterlab, un nuevo método para simular clusters gaussianos multivariados.

Sci Rep 10, 1816 (2020). https://doi.org/10.1038/s41598-020-58766-1Download citationShare this articleAnyone you share the following link with will be able to read this content:Get shareable linkSorry, a shareable link is not currently available for this article.Copy to clipboard

Explicación de Mcts

ResumenSe llevó a cabo un estudio sistemático del dióxido de carbono en poros de cuña en condiciones subcríticas con la simulación Grand Canonical Monte Carlo. Se investigaron especialmente los efectos de varios factores: temperatura, geometría de los poros (es decir, anchura, longitud, ángulo de inclinación y corrugación de los poros), sobre la formación de isotermas escalonadas. La aparición de este comportamiento de adsorción escalonado se correlaciona con el empaquetamiento alterno entre los conmensurados y los inconmensurados a lo largo de la dirección del eje de los poros. Los escalones se desvanecen con la temperatura, debido a que los adsorbatos están menos estructurados y se alejan gradualmente principalmente del extremo ancho, donde se ejerce el potencial más débil a los fluidos. El número de escalones en la rama de desorción depende del número de uniones y dominios formados. Las partículas que se acumulan en el extremo estrecho en el poro de cuña abierto desempeñan un papel análogo al del extremo cerrado. Además, el hecho de tener una corrugación en la superficie sólida interior también da lugar a diferentes mecanismos ilustrados en el comportamiento escalonado debido al cambio en la distribución del tamaño real de los poros y a la interferencia en el campo de fuerzas dentro del poro.

Área del círculo de Monte Carlo

En informática, la búsqueda en árbol de Montecarlo (MCTS) es un algoritmo de búsqueda heurística para algunos tipos de procesos de decisión, sobre todo los empleados en los programas informáticos de juegos de mesa. En ese contexto, MCTS se utiliza para resolver el árbol del juego.

El MCTS se combinó con redes neuronales en 2016[1] y se ha utilizado en múltiples juegos de mesa como el ajedrez, el shogi,[2] las damas, el backgammon, el bridge por contrato, el go por ordenador, el scrabble y el clobber[3], así como en videojuegos de estrategia por turnos (como la implementación de Total War: Rome II en la IA de la campaña de alto nivel[4]).

El método de Montecarlo, que utiliza el muestreo aleatorio para problemas deterministas que son difíciles o imposibles de resolver con otros enfoques, se remonta a la década de 1940[5]. En su tesis doctoral de 1987, Bruce Abramson combinó la búsqueda minimax con un modelo de resultados esperados basado en jugadas aleatorias hasta el final, en lugar de la función de evaluación estática habitual. Abramson afirmó que el modelo de resultados esperados "ha demostrado ser preciso, exacto, fácilmente estimable, eficientemente calculable e independiente del dominio"[6] y experimentó en profundidad con el tic-tac-toe y luego con funciones de evaluación generadas por máquinas para el Otelo y el ajedrez.

Juego de mesa de búsqueda de árboles de Monte Carlo

El Monte Carlo de Metrópolis es una poderosa técnica de simulación para equilibrar las fases densas de sistemas complejos y predecir sus propiedades fisicoquímicas clave, debido a la libertad que proporciona para muestrear nuevos puntos en el espacio de fases gracias al diseño de movimientos de prueba artificiales (incluso ficticios) que pueden alejar completamente al sistema de su trayectoria natural. Es especialmente adecuado para simular las fases de sistemas de tipo cadena (poliméricos o macromoleculares), ya que se puede pensar en varios movimientos de este tipo (tanto simples como complejos) y en combinaciones de los mismos que se pueden diseñar para generar estados de prueba. Combinados, en particular, con métodos como el intercambio de réplicas, estos movimientos pueden acelerar el equilibrio del sistema en varios órdenes de magnitud en comparación con métodos dinámicos como la Dinámica Molecular (MD). Esto es especialmente importante a bajas temperaturas o para sistemas caracterizados por estructuras muy densas, ya que la dinámica se vuelve demasiado lenta para ser seguida de forma fiable y ergódica por un método dinámico detallado.