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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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    2021-8-11 17:59
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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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    8 s, s2 r, A& |. A: G" X
    2-8、蒙特卡洛模拟

    # x+ ?6 ]/ }/ i  e一、背景
    ( r: t1 X; A$ o+ m! f$ [* x
    9 l: i+ M* e7 f9 g( T6 E7 C9 _  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。 1 m0 x8 z+ m" T' a
      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。$ @) u: G9 h. C! S5 [3 v: z' e8 C

    ' E) j" b4 V2 b0 m二、算法引入
    9 G' \8 c% o( f! A" k
      o" J9 P) L; D- C/ j  w  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。
    & V& |* m* P- Y7 t+ g' E/ o9 P( ]0 N- ~
    ( ^& Q# B5 m, g) y2 z' P# y

    & ?& p6 r8 n8 ^4 N" n) r# 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。 7 {+ k8 ?0 K: H2 r& H
      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。
    1 |4 M. {/ z* N; ?' E  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。
    , {) D* u# M5 r" K8 T& A8 M/ `7 k, ?; O& k. a
    解题步骤如下:
    7 x* C  N8 b$ T& n  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。
    " a9 t; `/ q7 O, Q: v8 B9 T& |  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。 , u- u+ l& X. Y$ l" Q: y
      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)。 3 v2 }( m2 Y8 D; P" p% I0 t) e8 z
      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。
    1 w) z2 }3 d8 y2 A. b3 I  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。
    8 N  T7 @7 E+ c" O' m: x0 R: h; V( R5 U
    三、算法应用
    3 q! @# f+ F2 N' k: D0 H1 ~3 m5 q  H7 _. ~1 s  H! @- Q
      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 M3 \$ A# N2 W2 y
      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。" b% G) T1 E0 K/ Z) d

    3 R8 X* n' o7 e3 P3 |  对于蒙特卡罗算法,其优缺点也是比较明显的:
    & s# P" ?' |, h( c2 _  s' l优点: 3 m8 X, x* _9 K6 ?9 s, \3 `/ s  \" q
      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
    , f- t1 U5 f# N; C  2、受几何条件限制小
    8 C6 y" N) m( ~+ j# z$ {2 {) u* o  3、收敛速度与问题的维数无关
    # ]4 E: x  p) ^  4、误差容易确定
    3 s& v) ^5 x5 d- g& U5 f  5、程序结构简单,易于实现 , \) e& Q0 B, B$ q* ?
    缺点:
    # ~; \1 y# w0 u  1、收敛速度慢 % }- V( x' v% o' a  m( B
      2、误差具有概率性
    # w: P* a# L% _% J  3、进行模拟的前提是各输入变量是相互独立的( b5 ]7 O7 u# x4 h% d
    * S6 p+ o3 r6 v: l& `# Y% c
    四、算法实例7 D' K% f6 b) v9 ]1 H

    . p* X) T" C. F' Y& X例1: # W) p9 c8 ^( u* I
    ) g8 g7 Y. K4 v) R; V' F! U: N

    5 R3 {0 |$ D: X1 S1 V  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。
    3 s# G8 Q8 \" Q# U! C$ E+ I2 ^! c. D. f+ N% L
    解答: 4 ~+ v; Z& \1 N( u% {, |
      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。+ L) b& R2 ?8 @9 p- M9 u/ F3 z
    ( W2 M$ |7 l9 E! U

    2-8、蒙特卡洛模拟.docx

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