QQ登录

只需要一步,快速开始

 注册地址  找回密码
查看: 2138|回复: 0
打印 上一主题 下一主题

[建模教程] 2-8、蒙特卡洛模拟 含附件

[复制链接]
字体大小: 正常 放大
杨利霞        

5273

主题

82

听众

17万

积分

  • TA的每日心情
    开心
    2021-8-11 17:59
  • 签到天数: 17 天

    [LV.4]偶尔看看III

    网络挑战赛参赛者

    网络挑战赛参赛者

    自我介绍
    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。

    群组2018美赛大象算法课程

    群组2018美赛护航培训课程

    群组2019年 数学中国站长建

    群组2019年数据分析师课程

    群组2018年大象老师国赛优

    跳转到指定楼层
    1#
    发表于 2019-3-7 11:26 |只看该作者 |正序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    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) c2 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

    2-8、蒙特卡洛模拟.docx

    16.8 KB, 下载次数: 7, 下载积分: 体力 -2 点

    zan
    转播转播0 分享淘帖0 分享分享0 收藏收藏1 支持支持0 反对反对0 微信微信
    您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册地址

    qq
    收缩
    • 电话咨询

    • 04714969085
    fastpost

    关于我们| 联系我们| 诚征英才| 对外合作| 产品服务| QQ

    手机版|Archiver| |繁體中文 手机客户端  

    蒙公网安备 15010502000194号

    Powered by Discuz! X2.5   © 2001-2013 数学建模网-数学中国 ( 蒙ICP备14002410号-3 蒙BBS备-0002号 )     论坛法律顾问:王兆丰

    GMT+8, 2026-4-16 05:05 , Processed in 0.423584 second(s), 54 queries .

    回顶部