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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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      e( M8 j, ]* o. y( E0 z6 O
    2-8、蒙特卡洛模拟

      |1 S% g) R6 _' f6 |" p; c一、背景9 ?+ ?2 z0 E8 v
      B  |  b6 l7 N. S0 s; b. ~
      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。
    $ V' ]8 l1 G$ x% o) ^7 W: ^  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。* I$ h6 j* z( n" Q

    1 e2 I1 F: ~$ V: e二、算法引入
    ; y0 d* C* N8 Q' i; \( Z1 t1 f! B1 C  U& ^$ F! |
      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。' g3 _3 j* s6 v' g

    * z) C% ^+ j' n/ O$ `0 s, S1 l4 T  x
    8 n" c9 H* A, G5 ~8 b! Z7 A  j' q! o
      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。
    - a/ T8 A4 ]# F% s& ]; e  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。
    ( B* Q2 C# u% q3 K# U9 i3 x  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 I5 R, w* x  _% {9 P% e! v" H1 ~6 S! z$ P) ^. x
    解题步骤如下: % k) F, d6 s# i1 m3 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。
    ! p( V2 l, N# I; _: T2 b$ _; 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。
    3 ?7 n2 k) z" S' k; h2 i  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)。
    % J5 r5 d" J6 L; Q  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。 + H* H' O, W3 T9 T7 I; O
      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。
    4 j# Y! m$ q$ u( N6 r) n( T3 e
    : R- ^$ k- T$ X; v4 D+ C0 Z三、算法应用
    # y* f" t1 G  D$ J1 K* a& Y) N$ z9 i; i" m
      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。 5 b! G" _" M1 l( h* _* [
      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。
    " z0 s$ I; }7 Q/ x& S* k
    1 @% T/ e7 X, V: s- z/ p: m  对于蒙特卡罗算法,其优缺点也是比较明显的: , P4 N* o4 i1 W/ e. `4 ^! q
    优点:   c1 P, R8 Q& n5 g2 G. n  A1 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
    ' g1 F' ~; r2 `8 b3 f- e9 X3 _9 J  2、受几何条件限制小
    ! @7 g2 i) R- _. M! I  3、收敛速度与问题的维数无关
    ) g3 z0 D8 s, u+ ^8 G  4、误差容易确定 # B$ {' q2 y2 Q" K! L/ K6 _
      5、程序结构简单,易于实现
    ; U2 \! B/ `9 G9 f& o缺点:
    6 L9 i/ c& z) I5 }: c9 q4 p, |. @  1、收敛速度慢 4 M7 ?# F0 ?. _# j$ Y* z( z
      2、误差具有概率性
    3 s# m  q: L" q5 v9 m  3、进行模拟的前提是各输入变量是相互独立的
    % W& F9 U6 x1 b  }) f
    % ]7 m# H! @3 u# C. D* P8 @四、算法实例
    + a3 g2 k, R# a' A& ]" c
    ; B7 n( x$ Y! @, Z4 `+ e9 s, e例1: ; _  m& \: S" S$ n2 P* j6 J
    5 L- N& J% [. |( S! |! _8 w
    ' V# V4 L0 C* m5 ~* n: D
      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。/ `% R  @' G0 L/ V  \
    2 \2 t% }  {( A" L* U
    解答: 4 R) _- t* t* U7 O6 G7 q
      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。
    . m+ R+ @- _; e8 E6 R; }9 J0 |
    3 S+ S2 |5 ~+ z& U& w% |/ ^

    2-8、蒙特卡洛模拟.docx

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