Метод Монте-Карло
Метод 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.
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 23.11.2015Исследование 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 18.03.2014Метод 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 16.05.2019Характеристика 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 21.03.2015Преимущества, 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 02.05.2015История 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 29.08.2010Использование 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 26.12.2016Разработка 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 22.05.2017Статистическое 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 18.07.2013Численные 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 10.01.2012Основные понятия теории вероятностей. Закон распределения дискретной случайной величины. Числовые характеристики дискретных случайных величин. Свойства и вычисления дисперсии. Условное математическое ожидание. Закон больших чисел. Неравенство Чебышева.
курс лекций, добавлен 02.09.2016Пример вычисления математического ожидания. Математическое ожидание функции дискретной случайной величины. Свойства и порядок вычисления дисперсии. Среднеквадратичное отклонение, коэффициент асимметрии и эксцесса, их значение и методика расчета.
презентация, добавлен 26.09.2017Основные понятия, предмет и методы математической статистики. Сущность выборочного метода (математическое ожидание, медиана, дисперсия), анализ теории вероятности, свойств и взаимосвязи случайных величин, зависимость между известными и переменными.
реферат, добавлен 24.12.2014Методы, 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 31.10.2017Равномерное 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 27.12.2015Случайные события и вероятность. Теорема сложения вероятностей для несовместных событий. Формула Байеса. Основные законы распределения дискретных случайных величин. Формула Бернулли. Интегральная теорема Лапласа. Математическое ожидание, дисперсия.
курс лекций, добавлен 08.12.2015Смысл математического ожидания и дисперсии в случае дискретных случайных величин. Вид формул для их нахождения путем замены. Функция распределения непрерывной случайной величины. Расчет плотности вероятности, а также вероятности попадания на участок.
презентация, добавлен 01.11.2013Характеристика 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 11.03.2014Изучение элементов комбинаторики. Случайные события и их вероятности. Классическая формула вероятностей. Последовательность независимых испытаний. Применение формулы Бернулли. Закон распределения случайных величин. Математическое ожидание и дисперсия.
контрольная работа, добавлен 27.11.2017Математическое ожидание, дисперсия, коэффициенты корреляции - основные характеристики совместного распределения нескольких случайных величин. Специфические особенности применения теоремы умножения вероятностей для рассмотрения составных испытаний.
реферат, добавлен 05.12.2021Понятия о случайных величинах и функциях распределения. Теоретические распределения вероятностей: биномиальное, пуассоновское и нормальное. Числовые характеристики случайных величин, их определение и вычисление - математическое ожидание и дисперсия.
лекция, добавлен 21.08.2015Случайные события, теоремы сложения и умножения вероятностей. Виды случайных величин. Математическое ожидание и дисперсия дискретной случайной величины. Закон больших чисел. Плотность распределения вероятностей. Нормальное и показательное распределение.
курс лекций, добавлен 24.04.2015Объективные 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 24.05.2018