Метод Монте-Карло
Метод 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.
Подобные документы
Преимущества, 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 02.05.2015Математическое 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 28.04.2012История 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 29.08.2010Исследование 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 18.03.2014Особенности 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 31.10.2017Метод 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 06.03.2010Статистическое 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 18.07.2013Разработка 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 21.03.2015Численные 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 13.12.2013Применение 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 15.01.2019Сущность 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 10.01.2012Характеристика 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 11.03.2014Разработка 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 03.02.2018Рассмотрение 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 04.03.2012Использование 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 26.12.2016Основные 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 08.02.2016Вычисление значения определенных интегралов численно методами прямоугольников, трапеций, Симпсона, квадратур Гаусса-Лежандра, Монте-Карло. Изучение методов интегрирования и написание программы для нахождения значения интеграла разными методами.
практическая работа, добавлен 02.06.2017Основы 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 13.10.2015Застосування квадратурних формул з вагою до інтеграла з нескінченними межами і розривною функцією. Метод Канторовича для виділення особливостей. Наближене обчислення кратних інтегралів. Метод статистичних випробувань Монте-Карло, Люстерника і Діткіна.
курсовая работа, добавлен 22.01.2013Предмет 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 02.02.2012Равномерное 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 27.12.2015Число 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 26.04.2019Планируемый 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 25.08.2020