Взаимосвязь предельных теорем и метода Монте-Карло
Разработка 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.
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 23.11.2015Математическое 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 28.04.2012Исследование 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 18.03.2014Характеристика 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 25.11.2010Особенности 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 16.05.2019Статистическое 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.
лекция, добавлен 18.07.2013Метод 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 29.08.2010Численные 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 13.12.2013Сущность 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 10.01.2012Использование 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 26.12.2016Применение 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 15.01.2019Рассмотрение 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 04.03.2012Методы, 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 31.10.2017Разработка 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 03.02.2018Характеристика 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 11.03.2014Число 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 26.04.2019Объективные 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 24.05.2018Планируемый ЛП-поиск как алгоритм, объединяющий стохастические модели, свойственные методу Монте-Карло и планирование вычислительного эксперимента. Методика проведения однофакторного дисперсионного анализа по всем параметрам для каждого критерия.
статья, добавлен 25.08.2020Основные 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 08.02.2016Изучение обработки статистических данных методами корреляционного и регрессионного анализа с использованием пакета "Анализ данных программы Microsoft Excel". Суть регрессионного анализа - метода моделирования измеряемых данных и исследования их свойств.
курсовая работа, добавлен 10.07.2012Сущность метода неоконченных предложений, этапы анализа полученных данных. Разработка метода парных сравнений и сферы его использования. Дихотомические пары понятий, которые важны для изучения связи. Анализ взаимосвязи признаков и коэффициентов связи.
курсовая работа, добавлен 22.01.2013- 24. Задача Бюффона
Биография Жоржа Луи Бюффона как французского натуралиста, биолога, математика, естествоиспытателя и писателя, обзор его знаменитых трудов. Опыт Бюффона. Особенности доказательства формулы, лежащей в основе теоретического фундамента метода Монте-Карло.
реферат, добавлен 27.04.2022 Характеристика основных различий между номинальными и реальными уровнями значимости на примере непараметрических критериев проверки однородности двух независимых выборок. Проведение исследования мощности статистических критериев методом Монте-Карло.
статья, добавлен 22.05.2017