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TA的每日心情 开心 2021-8-11 17:59
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[LV.4]偶尔看看III
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详细资源下载附件9 x) g, N) A- ?7 h3 ^6 m4 ~
3 i. D0 t2 e% \$ ~ r 2-8、蒙特卡洛模拟
+ x0 F: W# G2 O7 j& i( h( J
一、背景, p$ b6 J4 K: y" r% I
8 ~; k# r2 O3 f; o 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。
6 g; u( {# ?4 A2 C 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。8 s1 u. j0 S+ P
; }# W( n3 D: ]4 S5 i 二、算法引入6 s) n3 `8 L( ]1 I; M- l2 m
' q! b1 |) A$ z9 |$ h6 n( [ 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。2 d5 z9 v0 W' y- ~. q
$ y* _3 |0 y" }* F% U- m $ m" U' l+ ^7 S$ G8 \4 F D9 c
8 C- ^1 A7 p$ c2 H! a; c
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。
' Z2 o: u, F+ O$ I. |0 p6 O0 B 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。
( l8 n. D- s3 S+ R 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。( A: L5 G7 X! N) T! U6 C( P, ]* J
# G2 O" e% { [* A- G- O G 解题步骤如下:
5 G. p8 z. ^5 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。
2 b$ f; \, k/ |6 l1 h! K& N 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。 " g( E- f. [& g) U; ?/ T# u8 e1 t
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)。 " C% w! z. ?! ?! k4 T
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。 8 M* u' ^3 Z* P: E7 \. F
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。9 `3 I. F/ z# n
5 J2 E' x6 c5 B% C 三、算法应用
/ N* b( l' c* \2 n
- M& r9 O' U. w/ C 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 a& a4 @+ ^% ?$ D 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。0 Z( h0 h3 l- {* C7 r0 T# q; b E! \
4 m; o$ j* t9 s! R0 G
对于蒙特卡罗算法,其优缺点也是比较明显的:
: }; g* ]" l5 K2 L7 w4 C 优点: $ _- |- g6 ]9 i( t+ H a
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 % W+ q4 w9 X* e& Q, l5 g
2、受几何条件限制小
3 l# p6 n1 `6 |3 r- A- r( e0 v 3、收敛速度与问题的维数无关 - P9 x! [ L% f6 p+ a
4、误差容易确定
) }5 n |% i$ U" q" Q1 N$ N1 T s 5、程序结构简单,易于实现 3 s2 u! s; }! q% S* O- t
缺点: 0 `5 A, p5 u! W6 |
1、收敛速度慢
% S3 D: F; i2 I 2、误差具有概率性 6 |5 S& O) d5 u
3、进行模拟的前提是各输入变量是相互独立的
% \/ {* B" q- d - D! `6 Z. A- Z: j4 e
四、算法实例
; A. g. i# O/ k% w- E3 i- {8 K. V% I : i, X9 U) x/ }1 q1 s
例1: * k/ N' N9 {# T: l) s- r
7 @: G$ [9 l7 \8 s3 y: b
6 `, c8 T- U; g& X; a% { 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。
n u" E- \8 A6 ^! C) c 2 E. W) |3 }( p& t) r" [
解答:
% w: s+ S7 C6 C) b( T; r" f- D 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。
0 h/ K) d7 S) ^8 j- h6 l& { + e; \7 {% ^" e. k4 b7 E$ B. [- S- g
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