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标题: 各位大侠，能给个蒙特卡罗算法及介绍，谢谢。 [打印本页]

作者: tankstrong 时间: 2005-3-31 22:22
标题: 各位大侠，能给个蒙特卡罗算法及介绍，谢谢。

各位大侠，能给个蒙特卡罗算法及介绍，谢谢。

作者: 罗炳 时间: 2005-4-22 21:59
可是现在没有能力下载阿[em06]

作者: andy_taoke 时间: 2005-4-27 01:28
没有点数怎么　办啊？

作者: ilikenba 时间: 2005-4-27 08:52

蒙特卡罗(Monte Carlo)方法，或称计算机随机模拟方法，是一种基于“随机数”的计算方法。这一方法源于美国在第一次世界大战进研制原子弹的“曼哈顿计划”。该计划的主持人之一、数学家冯·诺伊曼用驰名世界的赌城—摩纳哥的Monte Carlo—来命名这种方法，为它蒙上了一层神秘色彩。 : O8 P" E7 L7 p2 W5 F 　　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”。19世纪人们用投针试验的方法来决定圆周率π。本世纪40年代电子计算机的出现，特别是近年来高速电子计算机的出现，使得用数学方法在计算机上大量、快速地模拟这样的试验成为可能。 ; p; u; W" i1 p" ~) T& d　　考虑平面上的一个边长为1的正方形及其内部的一个形状不规则的“图形”，如何求出这个“图形”的面积呢？Monte Carlo方法是这样一种“随机化”的方法：向该正方形“随机地”投掷N个点落于“图形”内，则该“图形”的面积近似为M/N。 5 a8 K! D" U; l8 ?4 g 　　可用民意测验来作一个不严格的比喻。民意测验的人不是征询每一个登记选民的意见，而是通过对选民进行小规模的抽样调查来确定可能的优胜者。其基本思想是一样的。 : f! X5 t) \8 S( |( F7 M 　　科技计算中的问题比这要复杂得多。比如金融衍生产品（期权、期货、掉期等）的定价及交易风险估算，问题的维数（即变量的个数）可能高达数百甚至数千。对这类问题，难度随维数的增加呈指数增长，这就是所谓的“维数的灾难”(Course Dimensionality)，传统的数值方法难以对付（即使使用速度最快的计算机）。Monte Carlo方法能很好地用来对付维数的灾难，因为该方法的计算复杂性不再依赖于维数。以前那些本来是无法计算的问题现在也能够计算量。为提高方法的效率，科学家们提出了许多所谓的“方差缩减”技巧。 2 o$ V. s7 R9 }6 t$ X7 M* M4 H u! e　　另一类形式与Monte Carlo方法相似，但理论基础不同的方法—“拟蒙特卡罗方法” 7 V1 t# m+ F4 o" d E (Quasi-Monte Carlo方法)—近年来也获得迅速发展。我国数学家华罗庚、王元提出的“华—王”方法即是其中的一例。这种方法的基本思想是“用确定性的超均匀分布序列(数学上称为Low Discrepancy Sequences)代替Monte Carlo方法中的随机数序列。对某些问题该方法的实际速度一般可比Monte Carlo方法提出高数百倍，并可计算精确度。

具体实现的matlab代码：4 k! l- p4 I3 v7 G! i --------------------------------------------------------------------------------------------------- 7 d0 q5 x7 p9 _$ Mfunction val = ballvol(n, m)0 B4 v m; H6 `, C! J4 i % BALLVOL Compute volume of unit ball in R^n : [( Q/ p$ m( r6 Q' E4 r: Z' g% 5 O7 ~2 L! Y/ h! o% Computes the volume of the n-dimensional unit ball \- [" o) Z& z- S+ l& f% using monte-carlo method. 2 S( Q* i% {2 O/ l8 [5 s! X% usage: val = BallVol(n, m)4 U( L6 Y4 Q$ F# `# o % where: n = dimension 4 M! V4 t. L$ o2 H1 ~% m = number of realisations7 e6 w5 E; j; v% `7 t1 d % If the second argument is omitted, 1e4 is taken as default for m.& ]% w: i6 @" x4 K6 N* [; K# O 0 c9 V/ @9 \1 E: J( ~) A % (c) 1998, Rolf Krause, krause@math.fu-berlin.de3 X2 l% q& y# a: A" O% ^4 { # l1 D' D8 Q3 lM = 1e4;" w/ ], o( W, N# \ error = 0;9 \* n. @4 w+ t/ c/ I if(nargin <1 | nargin > 2), error('wrong number of arguments'); end - Y% g# I1 u; G7 kif nargin == 2, M = m; end " m1 L# c6 @2 n# [& Y' ? * _) h: A, n; \3 [7 A+ v PR = rand(n, M);$ H% F1 Z0 d- Z- N in = 0;7 `! {$ d. r' X3 ~ for i=1:M- A& d% i' @0 M! p: Y6 i if(norm(R(:,i),2) <= 1.0), in = in+1; end$ q/ f6 C* S b* V. @ end ) R1 P" t# \# k" ^( a * |7 O# V M6 {6 L$ ~, Q4 Mval = 2^n*in/M; 2 h; z3 ?+ D. Q$ d* d6 a1 {, c-------------------------------------------------------------------------------------------------- ( p# j& K o2 z8 e& G9 S. }

作者: 罗炳 时间: 2005-4-27 10:25

有哪些M-C方法的书,并且用matlab编程的,我见过的都是用

FORTRAN编程的啊

请教啦

作者: zhangkmust 时间: 2005-8-4 17:05

五楼，

好样的

作者: glise 时间: 2005-8-4 21:34
http://vib.hit.edu.cn/vibbbs/dispbbs.asp?boardID=25&ID=1631&page=1

作者: johhan 时间: 2005-8-6 10:36

ilikenba,不错,谢谢

作者: totti_harper 时间: 2007-1-28 17:55
谢谢

作者: totti_harper 时间: 2007-1-28 17:58
不能下载啊，求助！

作者: li6701 时间: 2007-3-31 09:25
thanks

作者: hong_yu5 时间: 2007-7-9 15:17

需要

作者: y6838002 时间: 2009-1-1 12:56
链接的网址怎么都打不开呀

作者: webzhou 时间: 2009-1-8 09:12
好 10# totti_harper

作者: qq379631818 时间: 2009-5-2 21:33
下载回复,下载

作者: qq379631818 时间: 2009-5-2 21:34
回复下载,下载

作者: ascnill 时间: 2009-5-20 19:57
谢谢！我也很想知道呢:)

作者: hedgehogpig 时间: 2009-6-4 16:26
1# tankstrong
我这有个课件[attach]6143[/attach]

蒙特卡罗方法课件.rar

1.16 MB, 下载次数: 9, 下载积分: 体力 -2 点

作者: wangjian31791 时间: 2009-7-30 11:46
看看下载

作者: xmiaobin 时间: 2010-7-29 21:28
支持楼主，我也想要

作者: pershingb 时间: 2010-9-5 19:56
去百度百科看了一下结果。。

作者: 54jianyin 时间: 2010-9-6 22:30
谢谢。。。。。。。。。。。。。。。。

作者: funny119 时间: 2011-11-15 19:09
谢谢，非常感谢

作者: rock123 时间: 2011-11-15 21:56
顶谢谢楼主

作者: 平平凡凡的我 时间: 2011-12-30 20:00
ilikenba 介绍的很清楚，作为初学者的我很是感兴趣，得好好学一阵子了

作者: 阮大侠 时间: 2011-12-31 17:07
很酷的算法！！！

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