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[建模教程] 2-8、蒙特卡洛模拟 含附件

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杨利霞        

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    [LV.4]偶尔看看III

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    本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。

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    发表于 2019-3-7 11:26 |只看该作者 |倒序浏览
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    详细资源下载附件) T7 z; C1 n3 D' u! ~

    6 k- C- ^: k, J+ ^6 A; S# `4 t
    2-8、蒙特卡洛模拟
    : g9 C1 D( p. }9 a. V) W% P& i
    一、背景6 t3 |! P- D% t* {
    ' s" X2 {, R, S  H' ^* {
      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。 $ K0 t; l9 I, |8 }+ ?) A
      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。
    " G. ?# F! m; Q$ k) z7 T% P* m6 z( N' P( W/ q8 F' p- Q% y
    二、算法引入& Z( G4 p* f9 b# L# g

    " ^- n% v( A3 i& [  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。
    4 s3 J! H2 O, {& F: s; p( E
    ) q$ [9 ~' z; [$ b* y& }" y* l9 U+ w) h% i
    1 ]9 E4 t- P: j  p% O
      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。 " o0 ~: q7 R9 M" p" ~' M% u
      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。 2 a0 l5 V9 G; r0 t
      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。( B- Z+ ~0 b( r1 X$ G! S& ]
    4 {/ m) d( }; |9 M( P
    解题步骤如下:
    ( R0 B8 q- ~$ p/ @" T  p" `  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。 % T1 `5 n3 b7 {3 r" A4 Y7 X$ ]
      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。
    ' w$ o% d4 y1 e8 x  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)。
    " z* i6 z: q# R. d: [- ^; ]3 a  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。 , v  {# z+ u! T* G0 e- D& ]( V
      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。2 d2 P7 R9 A! M1 `

    # q) x" `% D* E3 ^+ m- a& b7 g三、算法应用
    + o& k) j9 P$ K% A! n; e, s8 K! O1 X# F. b
      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。
    . U. z5 q+ v% d; |# J  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。9 E1 U  C& p5 D6 p1 ~

    # P, V3 H# _: ~$ k* h/ s( t  对于蒙特卡罗算法,其优缺点也是比较明显的: ' t1 O! w: E$ L) j# _4 O* x
    优点:
    & `: o, g! [5 v! v  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 4 W% |4 d7 F# j  f5 d
      2、受几何条件限制小
      |5 N9 k; A$ }# U& Y; M: ?1 |  3、收敛速度与问题的维数无关
    ; `4 P( V0 u5 y  4、误差容易确定
    . g( p8 n) k$ \9 j1 ?  5、程序结构简单,易于实现
    8 J$ }9 |) R1 j/ i& H缺点: & R* r, }* t+ g( P2 D% L
      1、收敛速度慢
    6 ]3 W8 _  @7 A7 m$ O7 O  2、误差具有概率性
    5 d) g( U8 Y" W6 K( X" ]# Q- \) Q  3、进行模拟的前提是各输入变量是相互独立的
    5 a& _, U! i+ T: B! g' v
    2 r, U6 b4 w/ }3 ^! g( L" q: Y四、算法实例
    ' S2 D3 j: v6 l4 a+ x8 }* [$ o% ]
    例1:
      m% F+ \! P/ j6 v8 d( c. {3 x* ^2 d$ c5 l! Y2 J
    6 ^& z  T* L0 @1 @  F
      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。
    9 P  k+ C" T! n# x# F
    " b: _  D2 Y% H- m" E! @解答:
    9 m) f5 f$ X' z+ U, w! w9 C' @  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。# Y8 i& l, g$ u, x

    ! u* D3 x# p; K# [: s

    2-8、蒙特卡洛模拟.docx

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