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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 |正序浏览
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    " P0 E/ b0 K7 }& I( {& H
    2-8、蒙特卡洛模拟
    $ j/ ?0 E6 a4 V: H4 g+ B. Z+ U
    一、背景5 ~. f9 O: i0 p3 v' o( T
    ( F& S- L& t2 Z. k5 e/ g3 }8 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。 # g* I3 S. d0 R: P! I
      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。
    5 ?* |1 k2 g2 z6 s: i! d
    . u3 ?0 t5 x: d; ?二、算法引入
    ) k0 L- T+ c% `3 U8 h! q6 z
    2 n8 E+ C& e. I* a: v0 [) a  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。
    , Y9 |) I9 i/ y* q) x
    ' Z. v' M' K- j( w' L4 H1 K/ v. S5 d% @7 s  [1 s% T$ D

    ( M; ^+ N4 v) m: L  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。
      D$ p/ Q+ c4 L# E: r  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。 / v$ q5 u3 }8 s9 Q' u
      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。1 D: R: d1 d" |. H

    - C2 W$ l4 K0 u5 ~' x解题步骤如下: / `+ B/ g+ x5 U) h
      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。
    . r$ O- D. z& q5 }( c- n5 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。
    / ?$ Y1 n, ?& s, b; z8 C& P  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)。   H2 Q1 `! t" B8 W" H
      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。 5 T+ h& C& h5 O6 h& c9 E- Y
      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 V% L6 J' u' {7 d

    : d  D2 E, s" {; d+ l三、算法应用" j; v1 c# z6 J2 i8 H5 f4 I$ B4 I

    $ M2 {0 R: ~: P" @9 c( F  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。
    7 z, S$ \& }; {) \  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。, p+ I2 d' ~/ g1 y

    0 X! t! C& c3 e- }/ B  对于蒙特卡罗算法,其优缺点也是比较明显的: " x* D. W: }6 e3 o
    优点: 1 k5 _# s* l3 ~/ N' p
      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 9 x. a- F2 R8 j2 _& ^' d# v
      2、受几何条件限制小
    8 w5 A/ J1 ^+ a  3、收敛速度与问题的维数无关
    ' |/ Q* \1 @5 c  J' J3 W7 }  4、误差容易确定 5 z; }9 [9 Z5 C8 G0 ]
      5、程序结构简单,易于实现 ' Z6 z0 ?/ Z( P; p  \
    缺点:
    6 N( R% M- K' L  @( J- y  1、收敛速度慢 : t% C! [' ]1 g
      2、误差具有概率性
    . f& F  y5 g. g) Q/ }# ~8 p  3、进行模拟的前提是各输入变量是相互独立的
    9 W' O  E9 A) d* @" J
    * N) j( Q' _4 U7 z' T: D( `4 ~四、算法实例0 C) r  F0 H9 k2 N3 a# w* ]% T
    " y; ^' |/ ?% v% H8 Y% @
    例1: : s' ^. q2 E! q  A5 ^* o# J
    ' {9 j) `& q& m9 f6 D: f
    8 F4 Z2 c) B/ V% u# O$ y% P
      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。2 G4 }9 B8 ~$ ?* G# n0 b6 z- {% t
    % @, H* z. N0 H  Z8 C% |- z  s( e
    解答:
    ) t- s6 p, ~8 X( N* l+ w1 L  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。( q& u; q7 @5 y* F9 U0 @: }

    " [4 _4 b, l( P; Z+ |! ~3 f; T0 D# O

    2-8、蒙特卡洛模拟.docx

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