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tag 标签: 蒙特卡洛

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分享 蒙特卡洛的一个小应用------纯粹抛砖引玉
阿里阿里 2014-10-21 11:58
首先看看上面这个问题。这个问题是我在一个 MATLAB 交流群里碰到的提问,计算阴影部分面积。 什么是蒙特卡罗在这里我就不多做介绍了,感兴趣的朋友可以自己去查阅相关资料,相信可以得到全面的解释,在这里我只介绍如果用蒙特卡罗方法来计算上图中阴影部分的面积,注意这只是蒙特卡罗方法的一个应用而已。 记得第一次接触到蒙特卡罗是在一次数学建模培训中。当时我们老师给我们讲了一个故事,故事的全部我已经记不清了,大概内容是: 一个古人要求一个图形的面积,他把图形画在一块方形布上,然后找来一袋豆子,然后将所有豆子洒在布上,落在图形内豆子的重量比上那块布上所有豆子的重量再乘以布的面积就是他所要求的图形的面积。 这确实是一个求面积的好方法,这是我听到这个故事后的第一反应。从此我就记住了这个方法,记得很深刻。所以当群里有人问如何求上面这个图形的面积的时候我马上就回想起用蒙特卡罗方法来计算。 仔细思考后,以我的知识面我能找到两种编程思路来计算这个面积: 方法一:将整个坐标轴看成一个边长为 12 的正方形,然后均匀的这个正方形分成 N ( N 的大小取决于划分的步长)个点,然后找出 N 个点中有多少个点是属于阴影部分中,假设这个值为 k ,则阴影部分的面积为: k/N*12^2 方法二:将整个坐标轴看成一个边长为 12 的正方形,然后在( -6 , 6 )中随机出 N ( N 越大越好,至少超过 1000 )个点,然后找出这 N 个点中有多少个点在阴影区域内,假设这个值为 k ,则阴影部分的面积为: k/N*12^2 。然后重复这个过程 100 次,求出 100 次面积计算结果的均值,这个均值为阴影部分面积。 对比分析:以上两个方法都是利用蒙特卡罗方法计算阴影部分面积,只是在处理的细节有一点区别。前者是把豆子均匀分布在布上;后者则是随机把豆子仍在布上。就计算结果的精度而言,前者取决点的分割是否够密,即 N 是否够大;后者不仅仅通过 N 来控制精度,因为随机的因素会造成单次计算结果偏高和偏小,所以进行反复多次计算最后以均值来衡量阴影部分面积。 附上 MATLAB 程序: 方法一: clear x=-6:0.01:6; y=x; s=size(x); zs=s(1,2)^2; k=0; for i=1:s(1,2) for j=1:s(1,2) a1=(x(i)^2)/9+(y(j)^2)/36; a2=(x(i)^2)/36+y(j)^2; a3=(x(i)-2)^2+(y(j)+1)^2; if a11 if a21 if a39 k=k+1; end end end end end mj=(12^2)*k/zs; 运行结果: mj = 7.2150 方法二: clear N=10000; n=100; for j=1:n k=0; for i=1:N a=12*rand(1,2)-6; x(i)=a(1,1); y(i)=a(1,2); a1=(x(i)^2)/9+(y(i)^2)/36; a2=(x(i)^2)/36+y(i)^2; a3=(x(i)-2)^2+(y(i)+1)^2; if a11 if a21 if a39 k=k+1; end end end end m(j)=(12^2)*k/N; end mj=mean(m); 运行结果: mj = 7.2500
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热度 26 血荐轩辕HIT 2014-1-29 15:06
要了解并掌握所有的算法知识,是不现实的,但是常用的算法和知识是必备的,也是非常必须的,数模论坛上已给出了十二个算法:1模拟退火算法,2神经网络,3遗传算法,4蒙特卡罗算法,5蚁群粒子算法,6灰色算法,7并行算法,8图论算法,9层次分析法,10数值分析法,11最优化算法,12数据结构算法。可大致分为以下几种数据处理算法:蒙特卡洛算法,数据拟合,参数估计,插值等数据处理算法。规划类算法:线性规划,整数规划,多元规划,二次规划等规划类算法。计算机算法:图论算法,动态规划,回溯搜索,分支定界等计算机算法。最优化理论的经典算法:模拟退火算法,神经网络算法,遗传算法,网络算法和穷举法,拉格朗日松弛算法等。连续数据离散化方法:数值分析算法,图像处理算法等。以上列举的算法基本上涵盖了数模中几乎所有的算法,如果掌握了这些对于运筹优化类的问题就可以轻松解决了,但是随着近些年概率统计的手段在数模中的作用越来越大,所以除了上述的几大算法外还应当对各种统计方法有相当的了解和掌握。如果时间上来不及了,还是要大概的了解一下这些算法的基本模型和理论,以及解决那些实际的问题。
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