QQ登录

只需要一步,快速开始

 注册地址  找回密码
查看: 1789|回复: 0
打印 上一主题 下一主题

[建模教程] 2-8、蒙特卡洛模拟 含附件

[复制链接]
字体大小: 正常 放大
杨利霞        

5273

主题

82

听众

17万

积分

  • TA的每日心情
    开心
    2021-8-11 17:59
  • 签到天数: 17 天

    [LV.4]偶尔看看III

    网络挑战赛参赛者

    网络挑战赛参赛者

    自我介绍
    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。

    群组2018美赛大象算法课程

    群组2018美赛护航培训课程

    群组2019年 数学中国站长建

    群组2019年数据分析师课程

    群组2018年大象老师国赛优

    跳转到指定楼层
    1#
    发表于 2019-3-7 11:26 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    详细资源下载附件
    ( m6 c+ ?7 ~0 j/ h. O5 m- z4 \: X  q% x% Z
    : c, |5 k! H5 ?4 Z9 r4 {+ A
    2-8、蒙特卡洛模拟
    - Q& Q. d% b& t8 {% ~0 {
    一、背景
    1 L9 k) G% Q4 X7 v% l
    7 h* a$ z- `' U1 c% ]2 V9 U9 J  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 p; J& G6 X0 Q* `0 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。
    ; d2 i' L  M* a6 K- q
    $ c+ r0 I: U2 ^) w' F2 S- P4 r二、算法引入9 J' L! R- r! m! F; Z

    ) f' O4 K" O. @! u' f( a$ Z  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。
    $ F4 g0 E( u. M1 I# u% l
    & Y: _" o/ M3 i; X2 q2 p
    * _% `' h8 @; U
    0 T# t/ f! j7 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。
    . b0 \" ~2 V4 M4 q- i$ k' Z& @- h1 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。 # N/ L& ?. Y$ v5 b& I
      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。# b( P. A# m" F  I
    ( z0 b# H7 U/ u. z6 B) Z
    解题步骤如下:
    1 j7 h* f" T7 U; m# k# c  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。
    2 B5 c# d$ `/ O. w; z! q  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。
    ( E: ]& I, o+ Z2 o5 u  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)。 ; j- T- Z$ U9 o6 o) [* a0 T
      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。
    * y3 T; t- U. M; Y. s  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。
    5 Z1 p; ]' i$ \" `& l" E
    5 W; c6 M- P  Z' g1 N+ D/ K三、算法应用, k2 A2 N. R" y0 Z

    4 Q) C& f6 R0 y& y  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。 + X2 v, Y* ~& E6 Q
      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。7 b  y( z+ J6 C7 ~( R
    3 F. c. Q) V, O3 ^! V
      对于蒙特卡罗算法,其优缺点也是比较明显的: # h& i4 i8 H/ w. C: Y
    优点:
      _2 w! i3 A4 N6 ~1 @  @  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
    9 K' H0 m3 e) F& C# A  2、受几何条件限制小 5 J" h- x; z; h( W
      3、收敛速度与问题的维数无关
    , a1 n" z7 F! J! q8 i- L8 a  4、误差容易确定 - J3 Q4 ]' x; f2 S' t
      5、程序结构简单,易于实现 ' e% W6 R/ ~! X% x; Q1 P
    缺点: 3 R8 F& h- `* h+ U  k* t
      1、收敛速度慢
    6 t5 U- A; p4 W9 h$ S1 c% ~3 E  2、误差具有概率性
    7 Z# l8 A( _' b6 D; ^  3、进行模拟的前提是各输入变量是相互独立的
    & B8 {0 T! H$ J* V( h2 F% ^: [
    8 |6 c9 w* I3 u四、算法实例
    6 ^& c- Q4 e. j% `* n! ?& N  ~- g8 R) A7 o2 [: v( U
    例1:
    ; D  B: }! ^, D2 f
    ' N6 z2 K0 @7 \$ V( S1 l/ N& s7 l
      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 z4 |  x8 L9 Z6 k

    . X7 M( r/ e. t解答:
    % Q- u& q+ k6 v; r: ~  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。8 `5 ~$ @/ D! O; V. z. q
    8 l" M. z$ W0 q

    2-8、蒙特卡洛模拟.docx

    16.8 KB, 下载次数: 7, 下载积分: 体力 -2 点

    zan
    转播转播0 分享淘帖0 分享分享0 收藏收藏1 支持支持0 反对反对0 微信微信
    您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册地址

    qq
    收缩
    • 电话咨询

    • 04714969085
    fastpost

    关于我们| 联系我们| 诚征英才| 对外合作| 产品服务| QQ

    手机版|Archiver| |繁體中文 手机客户端  

    蒙公网安备 15010502000194号

    Powered by Discuz! X2.5   © 2001-2013 数学建模网-数学中国 ( 蒙ICP备14002410号-3 蒙BBS备-0002号 )     论坛法律顾问:王兆丰

    GMT+8, 2025-6-6 17:27 , Processed in 0.483076 second(s), 53 queries .

    回顶部