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贴一个蒙特卡洛方法的matlab程序,供大家使用。
4 b; t6 Y: D. l$ U1 ^) c; K祝大家比赛都能取得好成绩 - w+ g2 S* w- A. [
& y& f i2 @! h* Q L- ]3 @0 ]+ z; h9 [1 ]
% Example Monte Carlo Simulation in Matlab ) b1 n+ I8 o8 [5 I
% Function: y = x2^2/x1
4 {6 x- h' r# s5 l6 _%
$ D: H, O" M" c* _9 m' o. `, l. X% Generate n samples from a normal distribution
- q. v/ o2 O) m& ^% r = ( randn(n,1) * sd ) + mu 7 d/ x1 d! k0 W; U2 X2 t
% mu : mean 9 p! K* d' v8 ^) v6 P% ]2 a
% sd : standard deviation 2 P* N R& ]' u; _' Z0 W1 O
%
' H. a7 F# t! w. x1 a% Generate n samples from a uniform distribution , l4 a/ T& e4 s: h
% r = a + rand(n,1) * (b-a) 2 F6 a3 c7 _8 \& ~2 f9 O
% a : minimum 8 [, J f: \8 m5 M7 |
% b : maximum
. X5 w2 R! K" Q& a. b/ en = 100000; % The number of function evaluations
2 U' j) h- X3 ^1 x8 ?0 h* O2 v% --- Generate vectors of random inputs
" k5 b$ @2 `& {% x1 ~ Normal distribution N(mean=100,sd=5)
1 ^$ Q% s. D* p2 Z4 K& Q- Y% x2 ~ Uniform distribution U(a=5,b=15) J' t' n0 Q& r
x1 = ( randn(n,1) * 5 ) + 100;
8 l; d' o1 _; ^1 P& ]6 jx2 = 5 + rand(n,1) * ( 15 - 5 ); - ~2 U$ \0 z( w# c3 c
% --- Run the simulation
# c, f$ Z; q! r! _# v% Note the use of element-wise multiplication 6 n/ t- O+ T; ] k/ S
y = x2.^2 ./ x1; 8 Z& m7 ?# j: b8 o7 s, i
% --- Create a histogram of the results (50 bins)
. m! T/ |# D0 @- Ahist(y,50); ' ~; |5 j1 m# i+ Y
% --- Calculate summary statistics - P! W e# k2 ?0 U3 M
y_mean = mean(y)
& Q. A: F' ?' dy_std = std(y)
& J) A) m1 l3 Py_median = median(y) |
zan
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