天气预报（以英国为例）：统一模型算法
英国的天气预报是世界一流的，这得益于一种名为“统一模型”的算法。它的工作原理是从气象站和卫星获取大气状态的数据，然后进行推断，计算出大气的变化情况。其结果决定着我们看到的天气图标。该算法围绕一组描述液体和气体流动方式的著名方程——斯托克斯方程展开。虽然我们不可能精确地求解这些方程，但如果把大气状态的一系列渐进变化加在一起，就可以近似地求解。这就是统一模型算法的作用。
金融：交易算法
金融交易一直是严重依赖算法的领域。有一种金融算法被称为“高频交易”，比如利用全球各地股票交易所开盘或收盘的微小时差，计算机以惊人的速度进行大量交易。每笔交易有可能只获得微薄的利润，但利润总和相当可观。
更常见的算法是，规定在何种情况下买卖股票和债券等金融资产。这类算法主要由处理巨额资金的基金开发和使用，其运作并不公开。迄今为止，全球一半以上的金融决策都是根据这类算法做出的。
医疗：分诊算法
想象一下，你感到胸痛难忍，你迅速拨打急救电话，接电话的是一个智能接线员，它会根据算法向你提出一系列问题，以确定你是心脏病发作还是患有其他疾病。结果将决定是否需要派救护车以及派车的速度。
在其他医疗领域，算法也开始在没有太多人工干预的情况下使用。比如，一些非紧急医疗分流服务的应用程序，会引导用户回答一系列问题，以给他们提供挂号建议。此外，还有一些症状检查应用程序，它们会询问你的症状，然后根据算法提出诊断建议。
在医疗领域，更复杂的机器学习算法也得到了应用。有几种系统可以读取医学影像，一些医院已经使用这些系统，联合人类医生进行双重检查。
科学研究：蒙特卡罗算法
第二次世界大战期间，研制原子弹的科学家需要了解原子核的链式反应，而且不能出任何差错。其中涉及的物理知识太复杂，无法用传统方法进行分析。于是，数学家斯坦尼斯瓦夫·乌拉姆设计了一套算法，利用当时刚刚诞生的计算机，以全新的方式解决了这个问题。
乌拉姆的算法是多次模拟一个物理现象，看看会出现什么情况，从而得出最可能的结果。比如，模拟一个中子轰击一个铀原子核，不停地改变两者之间的径向距离，看看会有什么结果。这样我们就可以大致知道，当现实中一束包含很多中子的束流射向一个铀原子核，会有什么结果。乌拉姆以一种叫“蒙特卡罗”的纸牌游戏来命名这种算法，因为他最先是通过模拟纸牌游戏的结果来测试这种算法的。
从股市趋势预测到新药物合成，蒙特卡罗算法的应用非常广泛。
（秋之霜摘自微信公众号“大科技”，刘 宏图）
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