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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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    & K9 v1 _0 M. N; E
    2-8、蒙特卡洛模拟

    8 L6 k& n/ g/ U2 g, s一、背景  m2 }# O0 U0 c2 B7 F! g& g
    6 m6 m% Q# z3 q0 Y$ M9 D
      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。 0 n0 a, V9 @5 a2 Y5 V
      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。
    & C- C# X) f- V3 {( E
    ; d, ]) Z) E$ C& F+ N2 U二、算法引入# M8 H6 l, c  q9 [* h

    2 o7 f5 B5 l2 k, m, ^  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。
    ! R- J: K4 C3 u( S, K2 m5 g! u9 C$ N$ \# l8 ~2 a5 b

    ) L- t+ R, c: S: ?, w: F7 f. i# \9 ~- G
      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。 . m8 S6 A, o# c  a+ ]
      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 h8 O0 p4 |* T/ R5 A' ~- K  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。
    + {1 i$ M' C+ V2 F8 B( U, d
    6 ^' p8 o' Y$ I. M. x* R6 `+ B解题步骤如下: 7 Z+ |4 B7 S. K2 M- C! H
      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。
    - `; x6 }) J: Y& i  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。
    , a) D# N% A; w  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)。
    ; a% ?; u( o5 G, r/ g  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。 - T' p+ ~, r6 a7 x
      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。1 |9 l1 x) k) `; Q3 \5 h

    + O# J+ C2 n9 ^  f( ]* v8 P4 X三、算法应用9 d4 d3 E. j3 h& N( E

    : Z" u% E/ e9 W" t  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。
    ' y5 O; N; M. y6 |/ H2 r& V  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 `! ?! p( w# Z" G. I- @! [5 @  C: _  S
      对于蒙特卡罗算法,其优缺点也是比较明显的:
      j: @- N  T7 A. Q2 r) f7 n! G优点:
    7 O3 w5 g: A9 c+ V! }  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 4 ~% _) l  F5 b  G( N
      2、受几何条件限制小
    4 e1 ]3 @& S2 {0 G  3、收敛速度与问题的维数无关   G+ L0 i+ `7 X* B8 h- C9 o) R
      4、误差容易确定 , h7 l- s. P" ^* F# _
      5、程序结构简单,易于实现
    " D3 W, j. s: X7 c1 b缺点: 0 ^1 \; b2 s! W' ^$ p
      1、收敛速度慢 ! \% j. Y0 `- a$ M1 _4 @6 \% i0 X
      2、误差具有概率性
    2 ^1 C9 p" w8 E, K3 G  3、进行模拟的前提是各输入变量是相互独立的+ M* [6 p" |1 Y7 @, @- Z6 f" E# S

    9 @$ Z! L" p* f* X- B7 L四、算法实例
    ; g( g) A- [! D0 [5 Y9 a- h! \! m' K  O3 G- K1 g/ Y
    例1: 4 D' G7 }* @/ F( `" j$ ~
    * l) }4 Q4 [$ ^0 `. c
    ; v7 r+ y7 L! J' y3 m9 {% e
      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。
    + _: d$ ]5 `' \* p3 L5 a& O
    7 _( u" P/ G8 H* O% @解答:
    3 f9 l" R+ ]& o- v  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。& K4 G2 c, Z; z

    + M+ F3 J) L8 [/ P  f8 k# o

    2-8、蒙特卡洛模拟.docx

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