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标题: 2-8、蒙特卡洛模拟 含附件 [打印本页]

作者: 杨利霞    时间: 2019-3-7 11:26
标题: 2-8、蒙特卡洛模拟 含附件
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2-8、蒙特卡洛模拟
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一、背景
, `7 C0 c! X' |* p. S- l; ^8 @% I; Q$ P  o% e6 L; R! x, k. B
  蒙特卡罗模拟方法 (Monte Carlo simulation) 诞生于上个世纪40年代美国的”曼哈顿计划”,名字来源于赌城蒙特卡罗。蒙特卡罗算法从某种意义上而言,就是一种赌博算法。
5 y% n( y& ^6 r; G4 v( j  它是一种基于随机试验和统计计算的数值方法,也称计算机随机模拟方法或统计模拟方法。蒙特卡罗方法的数学基础是概率论中的大数定律和中心极限定理。
( ]2 m) l* A2 N# |3 P
* I/ n# A  {3 I. s  K- |8 Q二、算法引入* ^9 T7 q5 l1 @
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  最早接触到这类算法应该是在高中或者初中阶段,而且是一道送分题。即在一个正方形中有一个内接圆。现在在这个正方形内抛洒豆子。已知正方形面积为S,落在正方形内的豆子总数为 MM,其中落在内接圆内的豆子总数为 NN。请估算内接圆的面积。
# y* }# p8 q2 g, b1 J& y, n+ c4 Q5 Y% z5 y. [- ]. T) x

7 G. _) B) u0 O9 b8 I# p
' Z& F& r8 w: |1 W5 w  根据概率论中的大数定律可知,当随机事件发生的次数足够多的时候(趋向于正无穷),其发生频率就可作为此事件发生的概率。对于本题,当抛洒的豆子足够多的时候,落在圆中的豆子比值即可视为圆与正方形面积的比值。那么计算结果 S×N/MS×N/M 即为圆形面积。
3 e- ]8 x) w& q3 @$ X  这种算法需要承担一定的风险,但是比起这种算法带给我们的收益,风险其实不足为惧,同时我们也可以运用合理恰当的方式来最小化这种风险。
5 s1 J3 @# O$ A0 T' z2 f" ^/ [+ B  在建模和仿真中,应用蒙特卡罗方法主要有两部分工作:用蒙特卡罗方法模拟某一过程时,产生所需要的各种概率分布的随机变量;用统计方法把模型的数字特征估计出来,从而得到问题的数值解,即仿真结果。, E7 o8 H% A' u# h9 ~
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解题步骤如下:
+ ^+ z5 r2 x, X9 k1 G: x  1、根据提出的问题构造一个简单、适用的概率模型或随机模型,使问题的解对应于该模型中随机变量的某些特征(如概率、均值和方差等),所构造的模型在主要特征参量方面要与实际问题或系统相一致。
' p' P$ r: d  K7 s% u: K, {  2、根据模型中各个随机变量的分布,在计算机上产生随机数,实现一次模拟过程所需的足够数量的随机数。通常先产生均匀分布的随机数,然后生成服从某一分布的随机数,方可进行随机模拟试验。
; ^/ v$ `  q5 \, d/ ~  3、根据概率模型的特点和随机变量的分布特性,设计和选取合适的抽样方法,并对每个随机变量进行抽样(包括直接抽样、分层抽样、相关抽样、重要抽样等)。
+ _: _; M1 k1 G4 s  ?( _& C  4、按照所建立的模型进行仿真试验、计算,求出问题的随机解。
# b8 u8 G+ m$ `3 x9 M; z3 f9 p0 D  5、统计分析模拟试验结果,给出问题的概率解以及解的精度估计。
0 U. `& R5 N/ y6 e% e, |, `; x: C3 _  p
三、算法应用
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4 m& r, j9 v4 J% M  蒙特卡罗算法的应用领域很多,这个算法在金融学、经济学、工程学等领域得到了广泛应用。适用于 Monte−CarloMonte−Carlo 算法的问题,比较常见的有两类。一类是问题的解等价于某事件的概率,如算法引入中提到的求解圆的面积问题。另一类是判定问题,即判定某个命题是否为真,例如主元素存在性判定和素数的测试问题。 - [9 v! o  i5 Y  b
  对于第一类算法所涉及到的问题,最多的就是定积分的求解。通常情况下我们有公式来求解各种图形的面积,当然也可以求解定积分。但是当我们遇到不规则图形以及极为复杂难以求解的定积分时,由于定积分的直观意义就是函数曲线与 xx 轴围成的图形中,y>0y>0 的面积减去 y<0y<0 的面积。同样是对于不规则面积的求解,最终我们都可以回到蒙特卡罗算法中来求解面积。
- o  V( t6 g5 Q. C2 y
+ Y+ r* k" e0 ?% @  对于蒙特卡罗算法,其优缺点也是比较明显的: 3 U5 R4 A# }0 e  T! `, p! U2 E
优点:
+ i! {5 ?# |, ^  1、能够比较逼真的描述具有随机性质的事物的特点及物理实验过程 - d4 _2 Y2 c  k; Z2 t
  2、受几何条件限制小
+ d7 ?0 D/ c. T$ P; j0 F  3、收敛速度与问题的维数无关
; g! a; H3 f+ E, |% P  4、误差容易确定
( b- c5 W, V) K& @: k8 L  5、程序结构简单,易于实现
# X8 @4 R: o. R- p: m  F6 `缺点:
7 ^; W5 n$ S- {& \1 o5 O9 P/ r% B  1、收敛速度慢 3 k3 }3 c; j8 v8 N. g4 v" o7 Y. D
  2、误差具有概率性
8 n6 m, k! `$ l. x  3、进行模拟的前提是各输入变量是相互独立的0 X- j* J# |/ S3 b8 k* Y, d
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四、算法实例
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  g& ]: |6 N7 H6 H) D) ]/ W例1: 2 m7 X0 g* r# F1 |) D& ^/ o

5 A0 ^* x  }, N5 N. ]% Q) ^9 ?' g1 j, Q
  在不知道求解圆面积的公式的情况下,试用蒙特卡罗法求出圆面积。( A) T3 h/ r5 {, M4 ?+ i  q

& p# J9 u# }8 X解答:
4 V4 X0 R+ T2 N' M2 {9 a) I  由上文介绍可知,可在matlab中生成大量在 [0;2][0;2] 上服从均匀分布的随机数,从而模拟上文中的抛撒豆子。通过计算落在圆中的点与总点数,就可算出圆与正方形面积之比。
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