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[建模教程] 数学建模————统计问题之仿真(四)

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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 2019-4-10 10:59 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    数学建模————统计问题之仿真(四)( C! S, e, b: i
      仿真,顾名思义,就是利用计算机模拟研究对象,对于那些用数学公式或者规则描述的系统,计算机可以将其通过数值模拟出来,还能实现可视化。就好比我们看的小说一样,创造一个世界,需要有初始的人或物质,再加上法则(规则),那么这个世界就会逐步成型,仿真也是如此,我们需要给这个模拟世界一个初始的状态(包含应有的数据),然后告诉他运转的规则。
    % a# ]3 [' M$ u' J& n: W# j3 r3 V0 v* _# F" k

    3 R/ F7 n6 h  j; V( s5 r1 o, @$ ^+ f+ W# Q) J3 r
           真实的系统往往存在着很多不确定因素 ,比如:要模拟某条道路的交通,我们就得知道路上的行车的情况,除了基本的交通规则之外,我们需要的是车辆的模拟。一般来说,我们都会给车流量一个分布,这样我们就相当于有了一个车辆生成器,然后通过行车规则,就可以完整的模拟出整条道路的交通。+ q" ?, M) u$ ]( D  N; d
           不过,大多数时候我们都只是设定几个交通状况指标,然后仿真不同时间的情况,就可以实现交通状况的数值模拟。当然,有时候为了论文(观赏)效果,还可以将整条道路分成很多个小块,当车经过时就让小块发亮,这样就可以看到整个交通的运行情况,这种方法我们叫做元胞自动机。+ T+ ^# k: L: Z- {/ b
    " R' g. ^7 V0 M: V  j
    & C2 g9 {7 h" c  [9 q! e
            既然是模拟系统,那么就需要一个系统的推进方式,我们依此可以将仿真分为时间步长法和事件步长法。时间步长法即将每经过一定时间步长就仿真一次活动,然后推进下去,而事件步长法即每发生一件事情就推进一次,当然这个步长也可以看做是每两个事件之间的时间。  I; F( U0 n9 B/ L

    " W* H! o5 y) ]$ ]- v7 n( G       上面介绍的仿真方法都讲究推进,也就是说是动态的 ,除此之外还有静态仿真。静态仿真比较有名的是蒙特卡洛模拟,下面给大家展示一道百度校招笔试题:
    ( @" I; q% t' z! _* r4 J  u" l       在平面上有一组间距为d的平行线,将一根长度为l(l<d)的针任意掷在这个平面上,求此针与平行线中任意一根相交的概率,用高等数学(微积分、概率的方法)求解,基于布丰投针的结论,任选一种编程语言(C/C++, matlab, Python, Java),写出模拟投针实验(程序中允许把一个理想的π作为常量使用),求解圆周率。; h1 m+ x( D, y) b/ k
    注:前面的高等数学部分可以求解,已证明这个概率=2l / πd,另外针中点到相邻平行线的距离x≤l/2sinφ,l是针的长度,φ是针与平行线的夹角。
    0 K% ]# ?  Y( _7 T; t5 K. L0 [5 ^! X3 `, P# E( J
           现在我们知道了规则,那就是x≤l/2sinφ,为了模拟各种情况,我们现在需要做的就是对未知量x和未知夹角φ进行随机模拟,然后计算符合规则的概率,最后依次计算圆周率。" }6 a* Z' h) Q# O1 u: M' e3 [
    5 F# z6 u6 E9 d& |1 \# g5 }
    / ?& e9 v2 m8 G0 S, @; y1 ~

    / o+ o/ \$ v# R2 Z# n: f; V0 e
    8 I0 D, u7 a  mclc;clear;close all;
    ; e: s! \+ c  R) ld = 2;%设定平行线之间的距离
    2 ^& g% J/ t6 A1 U: Nl = 1;%设定针的长度
    7 A# y' u  _! Z' y. on = 1000;%设定投针个数
    $ j' B; A/ x2 q! S) pbeta = 0 : 0.002 : pi;
    9 j- @" t2 K' a3 K$ ~plot(beta, l/2*sin(beta), 'k-')%绘出l/2*sin(φ)曲线5 a6 N) e7 t- _, ]% `$ A
    axis([0, pi, 0, d/2])%横坐标范围设在0~pi,纵坐标范围设在0~d/26 o+ O8 ^$ k1 J: }
    title('蒲丰投针实验'): z# R& I" |! |
    hold on
    % X$ V% n0 x$ ebeta = rand(1, n) * pi;%随机生成n个角度(0~180度)
    % R" Z3 {! H- Hx = (d/2) * rand(1, n);%在平行线中线以下生成n个针中心* v4 o. g7 p0 u
    m = 0;' U* M2 N( o0 X: a
    for i = 1 : n5 t# }$ L- C# u$ V" w' v( Z
        if x(i) <= l/2 * sin(beta(i))
    3 {. O  J8 Z; O! i7 ^8 ^        m = m + 1;%符合条件就增计数: C1 F0 v8 e/ q5 }& e
            plot(beta(i), x(i), '.r')%将符合条件的针以红点形式画在图中' x2 h  b' b) t# E3 U+ k9 f
            pause(0.00001); N* E0 `9 u  |6 L9 Q
        else
    - p5 e2 E5 v. H; v' R        plot(beta(i),x(i),'.b')%将不符合条件的针以蓝点形式画在图中; \! b' ^- V; f3 r' \* e
           pause(0.00001)* Z9 r: @) l  g/ g8 U
        end
    % R, X+ H% v9 T: X0 Iend
    % C  ^4 A* Z' u/ M& f! R3 Jp = m/n;%计算概率
    * N7 r5 e9 N- u8 upai = 2*l / (d*p);%计算圆周率7 U/ i$ a- p7 P: E4 z1 z+ T# \
    disp(['圆周率为:',num2str(pai)])4 i/ {* N) o- o# l6 D2 B4 X1 _; r

    ; n+ e! `6 _- ]7 ?7 I) o) I0 d4 K! S5 n

    - ]: q4 y3 n# n3 l5 {0 z) t, g9 f结果如下:
    . o4 m! G1 y* X  m+ {( V' s8 U! P

    8 [+ L# R/ [  R4 ]; o5 t' X$ o
    ! y) d# O5 I# q- B, d; I" d( o9 {  I; K/ U" E

    9 b9 t9 Z# D- c- s! |4 v& T3 p. I/ N1 ~" ~% X9 M

    + B" S( d2 a+ m1 {, }! |, w3 q) X

    2018全国数学建模总结.docx

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