Vitajte na [www.pocitac.win] Pripojiť k domovskej stránke Obľúbené stránky
Postup simulácie Monte Carlo je toto : Asi sadu známych parametrov od náhodného rozdelenia a odhadnúť ďalšie parametre alebo budúce výsledky z týchto náhodných pokusov . Pri opakovanej niekoľkokrát , môže simulácia Monte Carlo poskytnúť presný rozsah možností, rovnako ako ich pravdepodobnosti . Metóda Monte Carlo je najvhodnejší pre lineárne vzťahy , kde iba jedna parametre je neznámy .
Setup
začať pripravovať pre simuláciu Monte Carlo tým , že skúma rovnica pre vzťah chcete simulovať . Napríklad , zvažovať , " A /B sin ( C theta ) = X. " Parametre A , B a C by mala byť známa , a uhol theta , možno odhadnúť v celom rozsahu 0-2 pi . Musíte vedieť , rozsah parametrov A , B a C , rovnako ako , ako sa možné hodnoty distribuované v celom rozsahu . Napríklad , A a B môžu byť rovnomerne rozdelené medzi 5 a 10 , a C môžu byť normálne distribuovaný okolo 2 s odchýlkou 1. Budete tiež musieť rozhodnúť o vhodnom počte pokusov správne odhadnúť potenciálny distribúciu X.
MATLAB poriadku
MATLAB " rand ( ) " Funkcia kreslí pseudonáhodných čísel v rovnomerné rozdelenie na intervale ( 0,1 )
nTrials = 1000 ; . = 5 * rand ( nTrials , 1 ) + 5 , B = 5 * rand ( nTrials , 1 ) + 5 ; .
MATLAB " normrnd ( ) " funkcia kreslí číslo pseudonáhodných z normálneho rozdelenia
C = normrnd ( 2,1 , nTrials , 1 ) ;
rozsahu uhlu theta sa odhaduje medzi 0 a 2 pí na vnútornej 0,05
theta = 0:0.05:2 * pi ; .
výsledok X bude bude matica rozmerov nTrials dĺžkou ( theta )
X = ( A. /B ) * sin ( C * theta ) .
Obmedzenie
metóda Monte Carlo je obmedzená na simulovať matematické vzťahy , ktoré sú známe , kde je väčšina parametrov je možné odhadnúť zo známej distribúcie . Lineárne vzťahy fungujú najlepšie, ako chyba v odhade môžu rásť veľmi veľké nelineárnych vzťahoch . Vzťahy s veľkým počtom parametrov alebo veľké rozsahy distribúciou môže trvať veľmi dlhú dobu odhadnúť pomocou metódy Monte Carlo .