蒙特卡洛方法
蒙特卡洛方法
蒙特卡洛方法整理介绍
通常蒙特卡罗方法通过构造符合一定规则的随机数来解决数学上的各种问题。
对于那些由于计算过于复杂而难以得到解析解或者根本没有解析解的问题，蒙特卡罗方法是一种有效的求出数值解的方法。
一般蒙特卡罗方法在数学中最常见的应用就是蒙特卡罗积分。
积分[编辑]
非权重蒙特卡罗积分，也称确定性抽样，是对被积函数变量区间进行随机均匀抽样，然后对被抽样点的函数值求平均，从而可以得到函数积分的近似值。
此种方法的正确性是基于概率论的中心极限定理。
当抽样点数为m时，使用此种方法所
得近似解的统计误差只与m有关（与正相关），不随积分维数的改变而改变。
因此当积分维度较高时，蒙特卡罗方法相对于其他数值解法更优。
圆周率[编辑]
蒙特卡洛方法可用于近似计算圆周率：让计算机每次随机生成两个0到1之间的数，看以这两个实数为横纵坐标的点是否在单位圆内。
生成一系列随机点，统计单位圆内的点数与总点数，（圆面积和正方形面积之比为PI:4，PI为圆周率），当随机点取得越多时，其结果越接近于圆周率（然而准确度仍有争议：即使取10的9次方个随机点时，其结果也仅在前4位与圆周率吻合）。
用蒙特卡洛方法近似计算圆周率的先天不足是：第一，计算机产生的随机数是受到存储格式的限制的，是离散的，并不能产生连续的任意实数；上述做法将平面分割成一个个网格，在空间也不是连续的，由此计算出来的面积当然与圆或多或少有差距。
蒙特卡洛类方法
蒙特卡洛类方法
蒙特卡洛方法是一类随机化的计算方法，主要应用于求出高维度空间中的定积分或概率分布的特性。
该方法以随机样本为基础，通过大量生成且符合某种分布律的随机数，从中抽取样本，利用样本的统计性质来计算近似解。
常见的蒙特卡洛方法包括：
1.随机模拟法
在数学建模、广告投放、经济预测等领域，随机模拟（也称蒙特卡罗方法）已经成为了一个重要的工具。
其基本思想是，系统表现出的某些规律和性质可以用随机过程进行模拟和预测。
2.随机游走算法
随机游走是一种基于随机过程的数值计算算法，通过简单的偏随机移动来解决复杂问题，被广泛应用于物理、化学、生物学、金融等领域。
随机游走算法的核心思想是通过随机漫步遍历所有可能的状态，找到最终解。
3.马尔可夫链蒙特卡罗方法
马尔可夫链蒙特卡罗方法（MCMC）是一种近似随机模拟算法，用于计算高维空间中的积分和概率分布。
这种方法通过构造一个马尔可夫链来模拟复杂的概率
分布，并通过观察链的过程来获得所求的统计量。
4.重要性采样
重要性采样是一种通过迭代抽样来估算积分值或概率分布的方法。
它的基本思想是利用不同的概率分布来采样目标分布中的样本，从而增加目标分布中采样到重要样本的概率，从而提高采样的效率。
总之，蒙特卡洛方法在物理学、统计学、金融学、计算机科学、生物科学等众多领域都有广泛的应用，是一种很实用的工具。
蒙特卡罗(monte carlo)方法计算圆周率
蒙特卡罗(monte carlo)方法计算圆周率蒙特卡罗方法是一种基于随机取样的统计方法，可以用来估计圆周率。
该方法的原理是通过在一个正方形内随机生成大量的点，然后判断这些点是否落在一个半径为r的圆内。
利用这些结果，我们可以得出一个近似的圆周率值。
首先，我们假设一个半径为r的圆嵌套在一个边长为2r的正方形内。
根据圆的面积公式，圆的面积为πr²，而正方形的面积为(2r)² = 4r²。
我们可以使用一个算法，生成一个在正方形内的大量随机点。
通过计算这些点与圆心的距离，我们可以判断它们是否在圆的边界内。
假设生成的随机点总数为N，而落在圆内的点数为M。
根据概率论的知识，我们可以得出以下关系：圆的面积与正方形的面积之比等于落在圆内的点数与生成的总点数之比。
即πr² / 4r² = M / N。
通过简化得到π = 4M / N。
因此，我们可以通过生成足够多的随机点，并计算落在圆内的点数与总点数之比，来估计圆周率的值。
下面是一个简单的Python代码示例，演示如何使用蒙特卡罗方法计算圆周率：```pythonimport randomdef estimate_pi(n):points_inside_circle = 0points_inside_square = 0for _ in range(n):x = random.uniform(-1, 1)y = random.uniform(-1, 1)distance = x**2 + y**2if distance <= 1:points_inside_circle += 1points_inside_square += 1pi_estimate = 4 * points_inside_circle / points_inside_squarereturn pi_estimaten = int(input("请输入生成的随机点数："))pi = estimate_pi(n)print("估计的圆周率值为：", pi)```通过运行以上代码，您可以输入随机点的数量，并得到一个近似的圆周率值。
蒙特卡罗(Monte Carlo)方法简介
蒙特卡罗(Monte Carlo)方法简介蒙特卡罗(Monte Carlo)方法简介蒙特卡罗(Monte Carlo)方法，也称为计算机随机模拟方法，是一种基于"随机数"的计算方法。
一起源这一方法源于美国在第二次世界大战进研制原子弹的"曼哈顿计划"。
Monte Carlo方法创始人主要是这四位：Stanislaw Marcin Ulam, Enrico Fermi, John von Neumann（学计算机的肯定都认识这个牛人吧）和Nicholas Metropolis。
Stanislaw Marcin Ulam是波兰裔美籍数学家，早年是研究拓扑的，后因参与曼哈顿工程，兴趣遂转向应用数学，他首先提出用Monte Carlo方法解决计算数学中的一些问题，然后又将其应用到解决链式反应的理论中去，可以说是MC方法的奠基人；Enrico Fermi是个物理大牛，理论和实验同时都是大牛，这在物理界很少见，在“物理大牛的八卦”那篇文章里提到这个人很多次，对于这么牛的人只能是英年早逝了（别说我嘴损啊，上帝都嫉妒！）；John von Neumann可以说是计算机界的牛顿吧，太牛了，结果和Fermi一样，被上帝嫉妒了；Nicholas Metropolis，希腊裔美籍数学家，物理学家，计算机科学家，这个人对Monte Carlo方法做的贡献相当大，正式由于他提出的一种什么算法（名字忘了），才使得Monte Carlo方法能够得到如此广泛的应用，这人现在还活着，与前几位牛人不同，Metropolis很专一，他一生主要的贡献就是Monte Carlo方法。
蒙特卡罗方法的名字来源于摩纳哥的一个城市蒙地卡罗，该城市以赌博业闻名，而蒙特•罗方法正是以概率为基础的方法。
与它对应的是确定性算法。
二解决问题的基本思路Monte Carlo方法的基本思想很早以前就被人们所发现和利用。
早在17世纪，人们就知道用事件发生的"频率"来决定事件的"概率"。
蒙卡罗方法
蒙卡罗方法“蒙特·卡罗方法（Monte Carlo method），也称统计模拟方法，是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。
是指使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法。
与它对应的是确定性算法。
蒙特·卡罗方法在金融工程学，宏观经济学，计算物理学（如粒子输运计算、量子热力学计算、空气动力学计算）等领域应用广泛。
”一、概念蒙特卡罗法(又称统计试验法)是描述装备运用过程中各种随机现象的基本方法，而且它特别适用于一些解析法难以求解甚至不可能求解的问题，因而在装备效能评估中具有重要地位。
用蒙特卡罗法来描述装备运用过程是1950年美国人约翰逊首先提出的。
这种方法能充分体现随机因素对装备运用过程的影响和作用。
更确切地反映运用活动的动态过程。
在装备效能评估中，常用蒙特卡罗法来确定含有随机因素的效率指标，如发现概率、命中概率、平均毁伤目标数等；模拟随机服务系统中的随机现象并计算其数字特征；对一些复杂的装备运用行动，通过合理的分解，将其简化成一系列前后相连的事件，再对每一事件用随机抽样方法进行模拟，最后达到模拟装备运用活动或运用过程的目的。
二、基本思路蒙特卡罗法的基本思想是：为了求解问题，首先建立一个概率模型或随机过程，使它的参数或数字特征等于问题的解：然后通过对模型或过程的观察或抽样试验来计算这些参数或数字特征，最后给出所求解的近似值。
解的精确度用估计值的标准误差来表示。
蒙特卡罗法的主要理论基础是概率统计理论，主要手段是随机抽样、统计试验。
用蒙特卡罗法求解实际问题的基本步骤为：1、根据实际问题的特点．构造简单而又便于实现的概率统计模型．使所求的解恰好是所求问题的概率分布或数学期望；2、给出模型中各种不同分布随机变量的抽样方法；3、统计处理模拟结果，给出问题解的统计估计值和精度估计值。
三、优缺点蒙特卡罗法的最大优点是:1、方法的误差与问题的维数无关。
蒙特卡罗方法讲解
蒙特卡罗方法讲解
蒙特卡洛方法（Monte Carlo Method）又称几何表面积法，是用来解决统计及数值分析问题的一种算法。
蒙特卡洛方法利用了随机数，其特点是算法简单，可以解决复杂的统计问题，并得到较好的结果。
蒙特卡洛方法可以被认为是统计学中一种具体的模拟技术，可以通过模拟仿真的方式来估算一个问题的可能解。
它首先利用穷举或随机的方法获得随机变量的统计数据，然后针对该统计数据利用数理统计学的方法获得解决问题的推断性结果，例如积分、概率等。
蒙特卡洛方法在计算机科学中的应用非常广泛，可以用来模拟统计物理、金融工程、统计数据反演、运行时参数优化以及系统可靠性计算等问题，因此广泛被用于许多不同的领域。
蒙特卡洛方法的基本思想是：将一个难以解决的复杂问题，通过把它分解成多个简单的子问题，再用数学方法求解这些子问题，最后综合这些简单问题的结果得到整个问题的解。
蒙特卡洛方法的这种思路，也称作“积分”，即将一个复杂的问题，分解成若干小问题，求解它们的结果，再综合起来，得到整体的结果。
蒙特卡洛方法以蒙特卡罗游戏为基础，用统计学的方法对游戏进行建模。
蒙特卡洛方法
蒙特卡洛方法蒙特卡洛方法是一种基于随机抽样的计算方法，可以用于解决众多复杂的数学问题，涉及到概率统计、数值计算、优化问题等多个领域。
蒙特卡洛方法的核心思想是通过随机抽样来近似计算问题的解，其优点在于适用范围广，对于复杂的问题能够给出较为准确的结果。
本文将介绍蒙特卡洛方法的基本原理、应用领域以及优缺点。
蒙特卡洛方法的基本原理是利用随机抽样来估计问题的解。
通过生成服从特定分布的随机数，然后根据这些随机数来近似计算问题的解。
蒙特卡洛方法的核心思想是“用随机数来代替确定性数”，通过大量的随机抽样来逼近问题的解，从而得到较为准确的结果。
蒙特卡洛方法的随机性使得其能够处理复杂的问题，尤其在概率统计领域和数值计算领域有着广泛的应用。
蒙特卡洛方法的应用领域非常广泛，其中包括但不限于，概率统计、金融工程、物理学、生物学、计算机图形学等。
在概率统计领域，蒙特卡洛方法可以用来估计各种概率分布的参数，进行模拟抽样，计算统计量等。
在金融工程领域，蒙特卡洛方法可以用来进行期权定价、风险管理、投资组合优化等。
在物理学领域，蒙特卡洛方法可以用来模拟粒子的行为、计算物理系统的性质等。
在生物学领域，蒙特卡洛方法可以用来模拟生物分子的构象、预测蛋白质的结构等。
在计算机图形学领域，蒙特卡洛方法可以用来进行光线追踪、图像渲染等。
蒙特卡洛方法的优点在于适用范围广，能够处理各种复杂的问题，且能够给出较为准确的结果。
蒙特卡洛方法的缺点在于计算量大，需要进行大量的随机抽样才能得到较为准确的结果，且随机抽样的过程可能会引入误差。
因此，在实际应用中需要权衡计算成本和精度要求，选择合适的抽样方法和样本量。
总之，蒙特卡洛方法是一种重要的计算方法，具有广泛的应用价值。
通过随机抽样来近似计算问题的解，能够处理各种复杂的问题，且能够给出较为准确的结果。
在实际应用中，需要根据具体问题的特点和要求来选择合适的抽样方法和样本量，以平衡计算成本和精度要求。
希望本文能够帮助读者更好地理解蒙特卡洛方法的基本原理、应用领域以及优缺点，为实际问题的解决提供一些参考和启发。
第三章蒙特卡罗方法概述
第三章蒙特卡罗方法概述蒙特卡罗方法是一种基于概率统计的数学模拟方法，广泛应用于各个领域，如物理学、工程学、统计学、金融学等。
蒙特卡罗方法的基本思想是通过随机抽样的方法，通过大量的实验模拟系统的行为，从而推导出系统的统计性质。
它的核心理念是“试验多次，取平均值”，即通过进行大量的实验模拟，得到的结果的平均值可以近似于真实值。
蒙特卡罗方法的起源可以追溯到二战时期的原子能研究。
当时科学家们在尝试研究核反应堆的物理过程时，很难通过解析方法得到解决方案。
于是他们将问题建模成概率统计的形式，通过大量的实验模拟来获得结果。
这种方法最初被称为“纯概率模拟”，后来由于其背后的基本思想与蒙特卡罗赌场有些类似而得名为蒙特卡罗方法。
蒙特卡罗方法包括以下几个基本步骤：1.建立模型：首先需要建立一个适当的模型，即用数学方程描述所研究问题的特征。
模型的复杂程度取决于具体问题的复杂程度。
2.随机抽样：根据建立的模型，需要进行随机抽样，生成一系列符合指定分布的随机数。
这些随机数代表了系统的输入或初态。
通常使用伪随机数生成器来生成这些随机数。
3.求解模型：将随机抽样得到的样本代入模型，并通过模型进行求解。
可以使用各种数值计算方法来求解模型，如积分法、差分法、微分方程等。
通过数值计算方法，可以得到模型的输出或末态。
4.统计分析：通过大量的实验模拟，得到了系统的多组输出或末态。
在这些输出或末态中，可以统计得到系统的统计性质，如均值、方差、概率分布等。
蒙特卡罗方法的优势在于它可以处理复杂的非线性问题，以及高维问题。
由于模拟过程完全基于随机抽样，与传统的解析方法相比，蒙特卡罗方法的求解过程更加灵活。
另外，由于蒙特卡罗方法是一种直接模拟的方法，因此对于复杂的系统，可以通过蒙特卡罗方法进行近似求解，避免了复杂内部结构的精确建模过程。
然而，蒙特卡罗方法也存在一些限制。
首先，蒙特卡罗方法通常需要进行大量的实验模拟才能得到准确的结果，从而需要大量的计算时间和计算资源。
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国外巡天望远镜光纤定位方式
美国思隆巡天望远镜( Sloan Digital Survey-SDSS)：打孔 式光纤定位系统。每块焦面板上（Tile）根据星表数据预先打 有640个位置孔，观测时将光纤插入孔中，实现观测任务。
澳大利亚AAT望远镜(Anglo-Australian Telescope－ AAT)：磁扣式光纤定位系统。光纤固定在微小的磁扣 (Magnitude button)上,由机器人手臂将磁扣放置在需要观测 星像对应的钢制焦面板位置上，实现观测任务。
(1)选定待求的模型参数并建立起模型参数与观测数 据之间的理论关系。
(2)根据搜索问题的实际要求，选定适当的可接受标 准。
(3)在计算机中按给定的先验范围随机地生成模型。
(4)用观测数据和可接受的标准来检验生成的模 型．舍弃“失败者”，保留“成功者”。
(5)回到第(3)步，再随机地生成新的模型，又进行检 验。
在有碰撞的情况下算法是分两步来完成的 ：一 先用一种算法（friends－friends grouping algorithm） 来寻找无碰撞的星象集合，如右图所示，再调用前面 的网络算法对未发生碰撞的星象进行分配。
有时候某一类星象 更重要些我们更希望得到 它的光谱，这将使得情况 稍稍复杂些。在寻找无碰 撞星象时，应该使得这类 较高优先级的星象被选中， 然后再去考虑优先级低的 星象。
如果任意一个节点的距离标号正好等于残量网 络中从该节点到汇点（节点t）的所有有向路中弧数 最少的有向路所包含的弧数（当令所有弧的长度为1 时, 这就是从该节点到汇点的最短路路长， 因此我 们后面直接称为最短路路长），则称距离函数d关于 流x是精确的（exact），或称距离标号是精确的。
焦面板位置给定
焦面板位置给定
二利用剩余未分配的光 纤来解决焦面板重合区域内 的“碰撞”问题。
这里我们设计了另一个 网络流，只考虑焦面板重合 区内的星象进行再次分配以 解决“碰撞”问题。在两个 星象发生碰撞和三个星象发 生碰撞的情况下网络流的解 就是我们要求的解决碰撞后 的最优分配。
对于更复杂的情况这个方法并不能保证得到可 行的结果，此时我们随机选择一个解决方案，所幸 的是这样的星象只有不到1％。
3、数据处理
数据处理系统是对LAMOST的观测数据进行 处理与分析，得到被观测天体的物理信息，由此 可提供给天文学家进行科学研究。LAMOST的观 测数据是在每次观测后由三十个CCD上采集下来 的原始数据，数据量每天近10GB，每年达数个 TB。对这些数据按照一定的步骤和程序进行处理 后得到每个被观测天体的一维光谱图（即流量与 波长的关系），再对这些光谱进行分析和测量， 得到被观测天体的各种物理信息，如类型、红移、 视向速度、线强比、等值宽度等，从而可直接提 供给天文学家进行大样本天文学的科学研究。
即使这样仍然有得到不可行解的情况，只是很 少见。一组的一部分在重合区内一部分不在，保证 未发生“碰撞”的星象被分配；二组内一些星象被 多个焦面板所覆盖，另一些被较少的焦面板覆盖， 这时会有部分未发生“碰撞”的星象没有被分配光 纤，他们的概率是极小的 。
LAMOST是一台横卧于南北方向的中星仪式 反射施密特望远镜。如图所示，它由在北端的反 射施密特改正板MA、在南端的球面主镜MB和在 中间的焦面构成。球面主镜及焦面固定在地基上， 反射施密特改正板作为定天镜跟踪天体的运动， 望远镜在天体经过中天前后时进行观测。天体的 光经MA反射到MB，再经MB反射后成像在焦面 上。焦面上放置的光纤，将天体的光分别传输到 光谱仪的狭缝上，然后通过光谱仪后的CCD探测 器同时获得大量天体的光谱。
并行可控式定位系统的提出
并行可控式定位系统的模拟计算
解决的问题
1、观测完备性和光纤头利用率
与打孔式和磁扣式光纤定位相比，并行可控 式系统的观测完备性和利用率是使用者关心的问 题，实际计算结果如下：
完备率和利用率
两个有用的结论
1〉光纤头数目 观测星像的面密度〉=4
2〉重合区大小 考虑到机械干涉问题，当观测半径大于18毫米
(3)理解容易，因而容易编制程序。而且编制出 的程序结构清晰简单，占用内存单元较少，很容易 实现。
但是，传统蒙持卡洛搜索方法也有致命的弱点。 其局限性影响了它的广泛应用。
(1)任何一种传统蒙持卡洛搜索方法都不能保证搜 索的彻底性。在搜索过程中任何时候均可以停止按索 或继续搜索。谁也不能保证此时得到的结果已经“完 全”满意了。当然，这一局限性对于只欲求解的共性 而言相对来说要好一些，影响要小—些；而对于欲求 整体极值对应的所谓“最佳”解而言却是致命的、难 以解决的问题，必须另辟途径。
(6)反复不断地重复上述步骤，直至认为满足，可以 结法现实， 就在于它用随机抽样搜索代替了系统搜索。而能进 行这样的代替有一定的理论依据，即概率论中的大 数定理。
大数定理说明只要随机抽样的次数n相当多， 结果的算术平均值与数学期望接近，而随机事件的 频率在它的概率附近摆动。因此只要n足够大，可 以用随机抽样搜索代替系统搜索。若要对收敛的程 度进行研究，作出各种误差估计，则要用到中心极 限定理：
inner loop of the method is based on the push-relabel
algorithm for the maximum flow problem.)
一般的标号推进算法是用来解决最大流问题。
它的基本思想：在残量网络中，选择活跃节点, 并把一定的流量推进到它的邻居。
传统蒙特卡洛搜索方法的特点和局限
首先，传统蒙特卡洛搜索方法的特点可以总结为：
(1)受问题的条件限制影响小，适应能力强。无 论对于多么复杂的非线性搜索问题都可以用它们解 决。多参数联合搜索与单参数搜索方法相同，仅计 算工作量不同而已；非线性搜索与线性搜索均能解 决，特别是当数据与模型之间的理论关系非常复杂， 以至于无法用数学解析或其他方式表现出来时，用 其他搜索方法往往无从下手，仅用蒙特卡洛搜索方 法没有丝毫困难。因此，从某种意义上说，蒙特卡 洛搜索方法是一种十分普遍适用的方法。当用其他 搜索方法无法解决问题时，不妨试一试蒙特卡洛搜 索方法。
如果当前活跃点有多个邻居，那么首先推进到 哪个邻居呢?
由于算法最后的目的是尽可能将流推进到汇(节 点t)，因此算法总是首先寻求把流量推进到它的邻 居中距离节点t最近的节点.
距离标号表示节点与t的距离，因此算法总是将 流量沿着允许弧推进。
如果当前活跃点出发没有允许弧，则增加该节
点的距离标号，使得从当前活跃点出发至少含有一 条允许弧。
焦面板位置给定
我们首先来考虑第二个问题， 在无碰撞的情况下问题等价于如 右图所述的网络流问题。
从左面的source node流入网 络的一个有七个对象的流。我们 的目标是以尽可能小的费用使整 个流流过网络到达右边的sink node。
对象必须流经弧，从一个顶 点到另一顶点。每个弧有一个它 所能传递的最大容量。每一个弧 还有一个相关的费用，单个对象 通过这条弧所必须花费的成本。
时，光纤头的利用率增加不明显。
SDSS中为使得分配星象时效率较高，有一套 完整的算法来解决这个问题。
算法分为两步来实现：一确定观测效率最高 的焦面板分布，使得整个天区尽可能被覆盖，由 于整个天区内星象分配是不均匀的这个问题是一 个“NP-complete”问题；二在焦面板中心位置固 定的情况下分配目标星象给各个焦面板，使得尽 可能多的星象被观测，由于各个焦面板之间存在 覆盖区，这个问题并非无足轻重，但它是个多项 式问题。
(2)收敛速度与问题的维数(即搜索的模型参数个 数)无关。可以看出，在一定的置信水平下，蒙特卡 洛搜索方法的误差除与方差有关之外，只与试验次 数有关，而与模型空间的组成无关。无论模型参数 是几个，只要方差不变且试验次数n相同，则蒙特卡 洛搜索方法对模型空间搜索的程度就是相同的，即 误差不变。问题维数的变化只影响抽样时间的改变 以及演算时间的改变，不影响问题的误差。换言之， 要达到同一精度，搜索到同样程度，用蒙特卡洛搜 索方法需随机选取的点数n与问题的维数无关，计算 时间与维数成比例。因此，蒙特卡洛方法特别适宜 于大规模、多参数问题的搜索。
蒙特卡洛方法
在任何一个阶段使用随机(或伪随机)生成元的方 法，为纪念著名的赌城蒙特卡洛．被命名为蒙特卡洛 方法。蒙特卡洛方法可以解决许多难以解决的问题。
传统蒙特卡洛搜索方法又可以称为“尝试和误 差”方法。它是在计算机中按一定的先验信息给出 的先验限制随机地生成大量可供选择的模型，计算 其理论数据值；将这些理论数据与实际观测数据进 行比较，并对一些先验约束进行检验；若比较和检 验符合了某些可接受的标准，则模型被接受，否则 被“排斥”并“遗忘”。因此，传统蒙特卡洛搜索 方法的主要步骤为：
相应于5度视场，直径为1.75米的焦面上放置 4000根光纤。采用并行可控的光纤定位技术，可 在较短的时间里将光纤按星表位置精确定位，并 提供了光纤位置微调的可能。这将在光纤定位技 术上突破目前世界上同时定位640根光纤的技术。
USTC参与的部分工作
1、科学目标
2、观测控制
观测控制系统是根据LAMOST的巡天战略， 具体安排数千万个待观测天体的观测时间，使其 能分期分批地进行观测；同时在每夜的观测中根 据LAMOST观测程序一步步地实施各项观测步骤， 在每夜完成数次观测后，则将观测数据存储到原 始数据库中，并进行备份。该系统与LAMOST的 科学目标研究、巡天战略的制订密切相关，同时 与望远镜控制系统和焦面仪器控制系统以及数据 处理系统紧密相联 。
这个网络在每个tile上光纤数限制的基础上表示
了所有可能的光纤分配。找到最小费用方案也就是使
分配给tile的对象数达到最大。 SDSS中解决这个问题所使用的算法是变尺度标
号推进方法（Goldberg在1997年提出，the scaling push-relabel method），它可以在多项式时间内解决 这个问题。它是在传统的标号推进方法的基础上进行 了一些改进，从而改善了算法的运行时间而并未改变 最坏情况下的运行上界O（mlog（nC））。(The