Введение в методы Монте-Карло
Статистическое моделирование как научное направление, области его применения. Методы Монте-Карло: анализ общей схемы, достоинства, недостатки и примеры применения. Случайные числа, генераторы случайных и псевдослучайных чисел. Метод Hit-Or-Miss.
Подобные документы
Сущность метода Монте-Карло и моделирование случайных величин. Оценка погрешности метода Монте-Карло. Минимальные системные требования и описание программы для вычисления определённых интегралов методом Монте-Карло. Примера решения контрольной задачи.
курсовая работа, добавлен 23.11.2015Численные методы решения математических задач. Прямое статистическое моделирование при помощи получения и преобразования случайных чисел. Применение метода Монте-Карло в вычислительной аэродинамике. Разработка алгоритма для кинетических уравнений.
статья, добавлен 13.12.2013Использование метода Монте-Карло для решения математических задач при помощи моделирования случайных величин. Способы получения случайных величин. Алгоритмы получения псевдослучайных чисел. Получение псевдослучайных точек методами Неймана и Лемера.
практическая работа, добавлен 26.12.2016Математическое ожидание, дисперсия, доверительная вероятность. Общая схема метода Монте-Карло, который можно определить как метод моделирования случайных величин с целью вычисления характеристик их распределений. Вычисление интегралов методом Монте-Карло.
курсовая работа, добавлен 28.04.2012Метод Монте-Карло, вычисления интегралов, решения систем алгебраических уравнений высокого порядка, исследования различного рода сложных систем. Обычный алгоритм Монте-Карло интегрирования, моделирование поведения элементарных частей физической системы.
доклад, добавлен 25.11.2010Преимущества, характеристика и специфика метода Монте-Карло, его применение в нанотехнологиях и в вычислении интегралов. Способ усреднения подынтегральной функции, оценка погрешности метода Монте-Карло и решение интегральных уравнений второго рода.
курсовая работа, добавлен 02.05.2015Разработка методов анализа данных, предназначенных для решения конкретных прикладных задач. Изучение влияния на свойства статистических процедур анализа данных тех или иных отклонений от исходных предположений. Примеры применения метода Монте-Карло.
статья, добавлен 22.05.2017Характеристика численных методов в математических расчетах. Описания методов для решения различных задач с помощью случайных последовательностей. Обзор техники моделирования случайной последовательности чисел. Практическое применение метода Монте-Карло.
доклад, добавлен 21.03.2015Основы моделирования, классификации моделей. Анализ результатов натурных и вычислительных экспериментов. Классические и поисковые методы генерации и использования псевдослучайных чисел. Имитационное и статистическое моделирование, метод Монте-Карло.
дипломная работа, добавлен 13.10.2015Метод моделирования случайных величин с целью вычисления характеристик распределений. Влияние метода Монте-Карлона на развитие методов вычислительной математики. Математическое ожидание, дисперсия, точность оценки, доверительная вероятность и интервал.
курсовая работа, добавлен 06.03.2010История рождения метода Монте-Карло, его дальнейшее развитие и современность, использование в численном интегрировании (одномерный и многомерный случаи), для вычисления кратных интегралов (на примере двукратных интегралов) и практическое применение.
курсовая работа, добавлен 29.08.2010Особенности вычисления интегралов методом Монте-Карло. Математическое обоснование алгоритма вычисления интеграла. Применение метода Монте-Карло для вычисления n–мерного интеграла. Программа вычисления определенного интеграла методом Монте-Карло.
курсовая работа, добавлен 16.05.2019Методы, используемые для вычисления интеграла в пространстве R2 методом Монте-Карло: детерминистический, обычный и др. Доопределение подынтегральной функции, оценка математического ожидания. Вычисление интегралов в пространстве Rn методом Монте-Карло.
курсовая работа, добавлен 31.10.2017Рассмотрение особенностей применения методов Монте-Карло с цепями Маркова в экономических исследованиях. Интуитивное обоснование алгоритма Метрополиса. Изучение гиббсорского выбора и маргинальной функции плотности двумерного нормального распределения.
статья, добавлен 04.03.2012Характеристика теории вероятности как неслучайного явления в науке: история её возникновения (Паскаль, Ферма, Гюйгенс); возможности; определения и основные понятия; метод "Монте-Карло"; предпосылки развития технологий, кибернетики, искусственного разума.
реферат, добавлен 11.03.2014Сущность и схема метода Монте-Карло, оценка его погрешности и практическое использование для решения задач, связанных с системами массового обслуживания. Предельные теоремы теории вероятностей, применение способа усреднения подынтегральной функции.
контрольная работа, добавлен 10.01.2012Применение метода Монте-Карло для моделирования переноса нейтронов в ядерных реакторах. Моделирование трехмерных систем с произвольной геометрией с использованием комбинаторного подхода. Применение программы Призма для решения линейных задач переноса.
статья, добавлен 15.01.2019Разработка комплекса программ для обоснования безопасной работы ядерного реактора. Расчет пространственно-энергетического распределения нейтронов в элементах активной зоны. Решение кинетических уравнений с применением прецизионных алгоритмов Монте-Карло.
автореферат, добавлен 03.02.2018Статистическое определение выходных результатов как основная цель статистического моделирования. Табличные и алгоритмические генераторы случайных чисел. Моделирование случайного события. Моделирование случайной величины с заданным законом распределения.
курс лекций, добавлен 16.04.2013Предмет теории вероятностей, основное содержание и законы данной науки, направления ее исследования. Типы анализов, оценка их конечных результатов. Моделирование случайных величин методом Монте-Карло (статистических испытаний), его принципы и значение.
курс лекций, добавлен 02.02.2012Оценка качества генераторов случайных чисел. Описание конкретных проектов или исследований, в которых применялись генераторы случайных чисел: игровая индустрия и развлекательные приложения; финансовая математика и оценка рисков; моделирование и симуляция.
курсовая работа, добавлен 04.05.2024Равномерное распределение вероятностей. Интегральная кривая распределения Вейбулла. Экспоненциальное распределение Гумбеля. Характеристики случайных функций. Метод рандомизации Монте-Карло. Вероятность редких событий (появление случайного события).
курс лекций, добавлен 27.12.2015Основные положения численного интегрирования. Формулы левых, правых и средних прямоугольников. Метод статистических испытаний (метод Монте-Карло). Численное интегрирование методом прямоугольников. Алгебраический порядок точности численного метода.
курсовая работа, добавлен 08.02.2016Объективные и субъективные методы определения вероятности. Теория использования математической статистики, Байесовских сетей для вычисления вероятности событий. Методы экспертного анализа риска, частичного баланса, имитационные, моделирования Монте-Карло.
статья, добавлен 24.05.2018Число е - удивительный математический элемент, свойства которого можно наблюдать в решениях определённых задач и окружающем пространстве. Характеристика основных формул, применяющихся для определения данной константы. Сущность метода Монте-Карло.
творческая работа, добавлен 26.04.2019