Математическое моделирование при помощи малых выборок
Основы 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.
Подобные документы
Исследование машинных систем методом имитационного моделирования (метод Монте-Карло), простые и экономные способы формирования последовательности случайных чисел. Характеристика области применения метода Монте-Карло, его достоинства и недостатки.
реферат, добавлен 18.03.2014Численные 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 28.04.2012Статистическое 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 16.04.2013Характеристика 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 21.03.2015Метод 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 25.11.2010Сущность 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 23.11.2015Метод 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 06.03.2010Применение 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 15.01.2019Математическое моделирование играет синтезирующую роль, объединяя разные методы и походы математики. Требования, предъявляемые к математическим моделям. Примеры математического моделирования. Составление моделей. Элементарные математические модели.
реферат, добавлен 17.12.2008Математическое моделирование, классификация моделей. Модели с сосредоточенными, распределенными параметрами и модели на экстремальных принципах. Принцип классификации, программирование и испытание. Исследование свойств, эксплуатация и анализ результатов.
лекция, добавлен 16.06.2014Преимущества, 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 02.05.2015Предмет 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 02.02.2012Составление математических моделей статики и динамики объектов с сосредоточенными и распределенными координатами. Исследование алгоритмов генерации псевдослучайных процессов для целей имитационного моделирования. Конечномерные задачи оптимизации.
учебное пособие, добавлен 28.11.2013- 16. Влияние относительной погрешности на шаге интегрирования на точность математического моделирования
Математическое моделирование как современный метод исследования сложных естественных процессов. Анализ возможности использования переменной относительной погрешности вычисления для существенного сокращения времени расчета без ущерба для точности.
статья, добавлен 18.12.2017 Особенности 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 16.05.2019Понятие и классификация математических моделей, принципы и этапы их создания, предъявляемые требования. Прямая и обратная задачи математического моделирования, используемые компьютерные системы. Возможности современного квантово-механического ПО.
дипломная работа, добавлен 15.10.2013Математическое моделирование и математизация знаний. Использование математических моделей. Компьютеры в математическом моделировании. Новые возможности математики. Аналитическое исследование математических моделей. Этапы вычислительного эксперимента.
контрольная работа, добавлен 27.12.2013Моделирование – исследование объектов познания на их моделях. Классификация моделей и их суть: учебные, опытные, научно–технические, игровые, имитационные. Классификация моделей по фактору времени и по форме представления. Типы информационных моделей.
реферат, добавлен 12.03.2014Моделирование как метод познания, теоретического исследования и инженерно-конструкторской практики. Основные принципы математического моделирования в естествознании и технике. Электромассоперенос в системе с вращающейся мембраной. Генерация озона.
учебное пособие, добавлен 30.09.2014История 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 29.08.2010Применение метода математического моделирования для решения многих задач в разных областях человеческой деятельности. Основные этапы процесса моделирования. Классификация моделей по признакам поведения объекта. Физическое и математическое моделирование.
реферат, добавлен 24.05.2020Разработка 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 22.05.2017Методы анализа статистических данных. Математическая статистика. Распределение вероятностей. Выборочные параметры. Выборочный энтропийный коэффициент. Имитационное моделирование. Гистограммы имитационного моделирования. Топографическая классификация.
курсовая работа, добавлен 19.04.2023