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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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    ; ]( h$ U- }( E1 T# b3 c8 B
    2-8、蒙特卡洛模拟

    2 c! R0 I. f3 P8 y一、背景. S  ~4 Y+ }* I' Y. n6 _2 H  g+ G

    6 w8 C6 ^' o$ L9 ]9 k) }+ }  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。
    ! O& v1 ]: {1 `6 P  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。, e8 ~, j; o$ S0 A3 o5 b1 ~4 x
    : j6 A; Z( @2 A. i3 n8 h
    二、算法引入$ y% f" Q4 ~) }6 C1 K. G1 X
    & v; m' i* d3 [; u
      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。) n- I6 q8 V' Z( {. u

    ) M. o7 I/ Q* L# U: C" x9 v/ R1 H
    % e2 q( c5 R' S# ~
    % v! N! o: ?! @) k! w. b" S5 p/ F: E  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。 3 ?' @' S- X* B: t' t
      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。
    # m) d% P3 o* s; a' l( T& x) w; m- T( ~+ 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。6 p. p7 T5 V) t& t; F
    - {1 m) a# W' O; C& s# ?! i  u
    解题步骤如下: , R6 r, X! G5 \* X& J9 D
      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。 + j: f) v9 C3 l. I+ D9 `- F* Z
      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。 3 N+ a8 x) b- h' [9 z
      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)。
    * ^5 h' O& O, b' L; b: X  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。 " b( d2 l+ w. e& e
      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。
    - R) k% u; `: e4 U5 A5 i  N7 A  k7 z5 ?  F' B
    三、算法应用3 ~. V$ W, `8 w  f: J
    . H6 ^9 I$ K0 P
      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。
    # t! D) f0 g; d* t  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。
    % J, i9 ~6 c: u/ O; C( O
    ( G% T; X( X+ G* k& q0 @  对于蒙特卡罗算法,其优缺点也是比较明显的:
    6 V- z6 \4 R; o' B# a( @优点: 0 o: ]) `7 o  J- p% N$ u
      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
    $ g2 ^- Y! n7 z9 _  2、受几何条件限制小
    " T$ g: c7 ~" w8 k3 _5 J8 D  3、收敛速度与问题的维数无关 # B5 l1 {7 ^! O% r2 @4 ^" ?* e
      4、误差容易确定
    3 {1 l5 H' T5 h! Z, c# k7 ~3 w  5、程序结构简单,易于实现
    $ ?8 a8 y- A3 u: _缺点:
    ! w# ~/ m: P. w$ g! h. y  1、收敛速度慢 / w5 o( Y* V' F& b( f' ?
      2、误差具有概率性 , S$ f1 a9 M1 S5 M  i# T3 {$ g
      3、进行模拟的前提是各输入变量是相互独立的
    ! X; _$ \% P4 v/ i6 z
    + ]- I5 E6 E0 J, b0 }四、算法实例
    # j2 w/ G' ^% z4 d; X" j) A. P9 M7 d
    9 `$ `& F9 g. D例1: 3 Q- y. ?, K1 T. ~7 B
    ! \' \' {7 S: }" _5 C

    & L( X: y2 `! K, c  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。6 F1 {. W: ?* S% k; l

    ) H% {( R8 R: K: S解答: , W# @' s% l+ G  Y1 j/ y
      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。; D0 t2 b7 R9 n" C

    4 N# K; M' D& J# ]. `( o

    2-8、蒙特卡洛模拟.docx

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