matlab_MonteCarlo_Simulation

合集下载

matlab用蒙特卡洛方法进行概率和分位计算

matlab用蒙特卡洛方法进行概率和分位计算

matlab用蒙特卡洛方法进行概率和分位计算【主题】matlab用蒙特卡洛方法进行概率和分位计算【序号1】引言在概率和统计领域,计算概率和分位数一直是一个重要的课题。

传统的方法可能在计算复杂的分布时显得力不从心,而蒙特卡洛方法却能够以随机模拟的方式来解决这些问题。

本文将介绍如何使用MATLAB来进行概率和分位计算,重点讨论如何利用蒙特卡洛方法来进行模拟,以及如何在MATLAB环境中实现这一过程。

【序号2】MATLAB中的蒙特卡洛方法MATLAB作为一个强大的数值计算工具,提供了丰富的函数和工具箱,可以方便地进行概率和统计计算。

在MATLAB中,蒙特卡洛方法可以通过随机数生成函数和循环结构来实现。

我们需要生成符合指定分布的随机数样本,然后利用这些样本进行模拟计算,最终得到所需的概率和分位数结果。

【序号3】随机数生成在MATLAB中,可以利用内置的随机数生成函数来生成符合某个特定分布的随机数样本。

可以使用randn函数来生成符合正态分布的随机数样本,使用rand函数来生成在[0,1]区间均匀分布的随机数样本。

除了内置函数,MATLAB还提供了更多灵活的工具箱,可以生成更加复杂的分布样本,如指数分布、泊松分布等。

【序号4】模拟计算一旦得到了符合特定分布的随机数样本,就可以利用这些样本进行模拟计算。

以正态分布为例,我们可以利用蒙特卡洛方法来估计在某个区间内的概率,或者计算某个分位数的取值。

通过多次模拟,取平均值可以得到一个较为准确的估计结果。

在MATLAB中,可以利用循环结构和向量化的方式来高效地实现这一过程,并得到稳健可靠的结果。

【序号5】具体案例下面通过一个具体案例来展示如何在MATLAB中使用蒙特卡洛方法进行概率和分位计算。

假设我们需要计算标准正态分布的概率P(-1<Z<1)和95%的分位数。

我们可以利用randn函数生成一组标准正态分布的随机数样本,然后利用循环结构来进行模拟计算。

我们得到了P(-1<Z<1)约等于0.6827和95%的分位数约等于1.645,这些结果可以帮助我们更好地理解正态分布的性质。

matlab模拟

matlab模拟

1.1.1模拟技术在许多数学方法中,一般都要用到解析论证和数值计算的技巧。

但是,许多现实的系统是很复杂的,其中的随机性因素往往难以用数学公式表示出来,也就很难使用数学推导或数值计算机的手段来分析系统、预测系统的性能。

因此,产生了对系统进行模拟的技术。

在使用计算机对系统进行模拟之前,一般要清楚模拟的一般步骤和方法。

后面将从较小的模拟实例,对模拟技术进行简要的介绍。

模拟过程的一般过程为:(1)分析问题,收集资料。

需要搞清楚问题要达到的目标,根据问题的性质收集有关随机性因素的资料。

这里用得较多的知识为概率统计方面。

在这个阶段,还应当估计一下待建立的模拟系统的规模和条件,说明哪些是可以控制的变量,哪些是不可控制的变量。

(2)建立模拟模型,编制模拟程序。

按照一般的建模方法,对问题进行适当的假设。

也就是说,模拟模型未必要将被模拟系统的每个细节全部考虑。

模拟模型的优劣将通过与实际系统有关资料的比较来评价。

如果一个“粗糙”的模拟模型已经比较符合实际系统的情况,也就没有必要建立费时、复杂的模型。

当然,如果开始建立的模型比较简单,与实际系统相差较大,那么可以在建立了简单模型后,逐步加入一些原先没有考虑的因素,直到模型达到预定的要求为止。

编写模拟程序之前,要现画出程序框图或写出算法步骤。

然后选择合适的计算机语言,编写模拟程序。

模拟实现的工具较多,如数学软件类:Matlab、Mathematica、Maple、MathCAD等,还有其它的高级语言工具,如:Visual C++、C++ Builder、Delphi、Borland C++3.1等。

(3)运行模拟程序,计算结果。

为了减小模拟结果的随机性偏差,一般要多次运行模拟程序,还有就是增加模拟模型的时段次数。

(4)分析模拟结果,并检验。

模拟结果一般说来反映的是统计特性,结果的合理性、有效性,都需要结合实际的系统来分析,检验。

以便提出合理的对策、方案。

以上步骤是一个反复的过程,在时间和步骤上是彼此交错的。

MATLAB的蒙特卡洛仿真

MATLAB的蒙特卡洛仿真

实验十五: MATLAB 的蒙特卡洛仿真一、实验目的1. 了解蒙特卡洛仿真的基本概念。

2. 了解蒙特卡洛仿真的某些应用二.实验内容与步骤1. 蒙特卡洛(Monte Carlo )仿真的简介随机模拟方法,也称为Monte Carlo 方法,是一种基于“随机数”的计算方法。

这一方法源于美国在第一次世界大战进行的研制原子弹的“曼哈顿计划”。

该计划的主持人之一、数学家冯·诺伊曼用驰名世界的赌城—摩纳哥的Monte Carlo 来命名这种方法,为它蒙上了一层神秘色彩。

冯·诺伊曼是公理化方法和计算机体系的领袖人物,Monte Carlo 方法也是他的功劳。

事实上,Monte Carlo 方法的基本思想很早以前就被人们所发现和利用。

早在17世纪,人们就知道用事件发生的“频率”来决定事件的“概率”。

18世纪下半叶的法国学者Buffon 提出用投点试验的方法来确定圆周率π的值。

这个著名的Buffon 试验是Monte Carlo 方法的最早的尝试!历史上曾有几位学者相继做过这样的试验。

不过他们的试验是费时费力的,同时精度不够高,实施起来也很困难。

然而,随着计算机技术的飞速发展,人们不需要具体实施这些试验,而只要在计算机上进行大量的、快速的模拟试验就可以了。

Monte Carlo 方法是现代计算技术的最为杰出的成果之一,它在工程领域的作用是不可比拟的。

蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟是一种通过设定随机过程,反复生成时间序列,计算参数估计量和统计量,进而研究其分布特征的方法。

具体的,当系统中各个单元的可靠性特征量已知,但系统的可靠性过于复杂,难以建立可靠性预计的精确数学模型或模型太复杂而不便应用时,可用随机模拟法近似计算出系统可靠性的预计值;随着模拟次数的增多,其预计精度也逐渐增高。

由于涉及到时间序列的反复生成,蒙特卡洛模拟法是以高容量和高速度的计算机为前提条件的,因此只是在近些年才得到广泛推广。

基于Matlab语言的Monte_Carlo入门教程

基于Matlab语言的Monte_Carlo入门教程

前言与说明一、Monte Carlo 方法是一门简单而复杂的学问Monte Carlo 方法往小的方面说很简单,就是生成一堆随机数,然后以某函数规则计算 出一堆数值,最后求这些数值的平均值就得到了结果;往大的方面说却很复杂,要将蒙特卡 洛做好需要考虑的问题很多,例如: 1. 需要解决的问题是否收敛——倘若不收敛,Monte Carlo 方法就不能用,不然计 算出来的结果有何意义,只有老天才知道; 2. 所选用的具体方法收敛速度如何——虽然几乎所有 Monte Carlo 收敛阶数为 1/2, 但不同的方法收敛阶数前面的系数不同; 3. 所得解的误差是多少——Monte Carlo 方法从来得不到精确值,而是一个近似的 随机变量,因此,任何时候,报告 Monte Carlo 解时,需要同时报告该解的方差; 4. 如何选择具体算法,以加快速度——Monte Carlo 模拟需要较长时间,所以速度 很重要。

尤其是你使用 Monte Carlo 方法实时计算金融产品价格时,时间就是金钱。

加 快 Monte Carlo 速度有很多或大或小的技巧,而且这些技巧还要依据不同问题而定。

5. 伪随机数问题——计算机生成的随机数都是伪随机数, 很多 Monte Carlo 书中都 大书特书伪随机数的危害以及如何生成尽可能“真”的伪随机数。

有此告诫在,我们自 然不能对伪随机数问题视而不见,但是我们是否就要因这一问题惶惶不可终日呢? 6. 模型与现实——模型是我们的理想,但是现实中的市场却是残酷的。

如果有人 仅仅拿着书本就冲进市场,那他必然还要交高昂的学费,最终鲜血淋漓地出来。

同理, Monte Carlo 方法(以及其他几乎所有方法),任何时候都只能给我们作参考。

然而, 我们却可以以科学的态度和方法使用 Monte Carlo 方法,以使其结果更加贴近现实,参 考价值更大。

二、本课程将解决的问题作为一门针对非学术人士的入门性质的课程, 本课程最注重的是基础的应用性知识。

蒙特卡洛仿真matlab代码

蒙特卡洛仿真matlab代码

蒙特卡洛仿真matlab代码
蒙特卡洛仿真是一种基于随机化的数值分析方法,适用于处理那些无法用解析法求解的复杂问题。

在实际应用中,它被广泛应用于金融、工程、统计学等领域,以生成随机样本来估计不确定因素对系统行为的影响。

Matlab是一种强大的数学软件,可以用于实现蒙特卡洛仿真。

在Matlab中,我们可以使用rand函数来生成随机数,然后结合循环和条件语句来模拟实际场景。

例如,我们可以使用蒙特卡洛方法来估算一个投掷硬币的概率。

具体地,在Matlab中,我们可以使用以下代码来实现一个投掷硬币的蒙特卡洛仿真:
```matlab
N = 10000; % 模拟次数
cnt = 0; % 正面次数统计
for i = 1:N
r = rand; % 生成随机数
if r < 0.5
cnt = cnt + 1;
end
end
p = cnt/N; % 估计概率
fprintf('正面概率的估计值为:%f\n', p);
```
在上述代码中,我们首先定义了模拟次数N和正面次数统计cnt,然后使用for循环生成N个随机数,如果随机数小于0.5,则认为这是一次正面,将cnt加1。

最后,通过cnt和N计算出正面的概率p。

运行上述代码,我们可以得到一个正面概率的估计值。

总之,蒙特卡洛仿真是一种有用的数值分析方法,能够对复杂问
题进行可靠的估计和仿真。

在Matlab中,我们可以轻松实现蒙特卡洛仿真来解决各种实际问题。

matlab蒙特卡洛模拟代码

matlab蒙特卡洛模拟代码

标题:解密matlab蒙特卡洛模拟代码在工程科学和金融领域,蒙特卡洛模拟一直是一种强大的工具,用于估计复杂系统的性能、风险和价值。

而在matlab中,通过编写蒙特卡洛模拟代码,我们可以更好地理解和应用这一方法。

本文将从简入深地探讨matlab蒙特卡洛模拟代码的编写和应用,帮助大家更好地掌握这一强大的工具。

一、什么是蒙特卡洛模拟蒙特卡洛方法最早是由科学家利用赌场赌博游戏中的随机性来模拟物理试验,后来被引入到金融和工程科学中。

在matlab中,蒙特卡洛模拟就是利用随机数生成器来模拟系统的随机变量,通过重复随机抽样来估计系统的性能指标。

在matlab中,我们可以使用rand和randn 等函数来生成均匀分布和正态分布的随机数,进而进行蒙特卡洛模拟。

二、编写matlab蒙特卡洛模拟代码我们需要定义模拟的随机变量和模拟的次数。

在matlab中,我们可以使用for循环来进行多次模拟,然后将每次模拟的结果保存下来。

我们可以根据模拟结果计算系统的性能指标,比如均值、标准差、置信区间等。

我们可以将模拟结果可视化,比如通过绘制直方图、散点图或累计分布函数图来展示模拟结果的分布特征。

三、应用举例:股票价格模拟以股票价格的模拟为例,我们可以先定义股票价格的几何布朗运动模型,然后在matlab中编写蒙特卡洛模拟代码来模拟未来股票价格的变化。

在模拟过程中,我们可以设置股票价格的随机波动率、股票价格的初始值和随机变动的步长等参数,进而模拟股票价格在未来一段时间内的走势。

通过蒙特卡洛模拟,我们可以得到股票价格在不同情景下的可能走势,进而评估投资的风险和回报。

回顾总结本文从简入深地探讨了matlab蒙特卡洛模拟代码的编写和应用,希望对读者能有所启发。

通过学习和掌握matlab蒙特卡洛模拟,我们可以更好地理解和应用蒙特卡洛方法,进而在工程科学和金融领域中更好地解决实际问题。

个人观点和理解对于matlab蒙特卡洛模拟,我认为重点在于理解随机变量的模拟和系统性能指标的计算。

Monte-Carlo(蒙特卡洛方法)解析

Monte-Carlo(蒙特卡洛方法)解析
2. 线性同余器可以达到的最长周期为 m 1 ,我们 可以通过适当的选择 m 和 a ,使无论选取怎样的 初值 x0 都可以达到最大周期(一般选取 m 为质数)
常用的线性同余生成器
Modulus m 2^31-1
=2147483647
2147483399 2147483563
Multiplier a 16807
在 n 次中出现的频率。假如我们取 fn ( A) 作为 p P(A) 的估计,即 pˆ fn ( A) 。
然后取 ˆ
2l afn ( A)
作为
的估计。根据大数定律,当 n 时,

fn ( A) a.s.
p.
从而有ˆ 2l P 。这样可以用随机试验的方法求得 的估计。历史上 afn ( A)
(2) 计算 X F -1(U ) ,则 X 为来自 F(x) 分布的随机数.
例 1 :设 X ~ U (a,b) ,则其分布函数为
0
F
(
x)
x b
a a
1,
xa a xb
xb
F -1( y) a (b a) y , 0 y 1
生成 U (0,1) 随机数 U,则 a (b - a)U 是来自
算法实现
许多程序语言中都自带生成随机数的方法, 如 c 中的 random() 函数, Matlab中的rand()函数等。 但这些生成器生成的随机数效果很不一样, 比如 c 中的函数生成的随机数性质就比较差, 如果用 c , 最好自己再编一个程序。Matlab 中的 rand() 函数, 经过了很多优化。可以产生性质很好的随 机数, 可以直接利用。
U (a,b) 的随机数。
例 2:
设 X ~ exp( ) 服从指数分布,则 X 的分布函数为:

蒙特卡洛模拟法及其Matlab案例

蒙特卡洛模拟法及其Matlab案例

一蒙特卡‎洛模拟法简‎介‎‎蒙特‎卡洛(Mo‎n te C‎a rlo)‎模拟是一种‎通过设定随‎机过程,反‎复生成时间‎序列,计算‎参数估计量‎和统计量,‎进而研究其‎分布特征的‎方法。

具体‎的,当系统‎中各个单元‎的可靠性特‎征量已知,‎但系统的可‎靠性过于复‎杂,难以建‎立可靠性预‎计的精确数‎学模型或模‎型太复杂而‎不便应用时‎,可用随机‎模拟法近似‎计算出系统‎可靠性的预‎计值;随着‎模拟次数的‎增多,其预‎计精度也逐‎渐增高。

由‎于涉及到时‎间序列的反‎复生成,蒙‎特卡洛模拟‎法是以高容‎量和高速度‎的计算机为‎前提条件的‎,因此只是‎在近些年才‎得到广泛推‎广。

‎这‎个术语是二‎战时期美国‎物理学家M‎e trop‎o lis执‎行曼哈顿计‎划的过程中‎提出来的。

‎‎蒙特卡洛‎模拟方法的‎原理是当问‎题或对象本‎身具有概率‎特征时,可‎以用计算机‎模拟的方法‎产生抽样结‎果,根据抽‎样计算统计‎量或者参数‎的值;随着‎模拟次数的‎增多,可以‎通过对各次‎统计量或参‎数的估计值‎求平均的方‎法得到稳定‎结论。

二‎蒙特卡洛‎模拟法求解‎步骤‎‎应用‎此方法求解‎工程技术问‎题可以分为‎两类:确定‎性问题和随‎机性问题。

‎‎解题步骤‎如下:‎ 1‎.根据提出‎的问题构造‎一个简单、‎适用的概率‎模型或随机‎模型,使问‎题的解对应‎于该模型中‎随机变量的‎某些特征(‎如概率、均‎值和方差等‎),所构造‎的模型在主‎要特征参量‎方面要与实‎际问题或系‎统相一致‎‎2 .根据‎模型中各个‎随机变量的‎分布,在计‎算机上产生‎随机数,实‎现一次模拟‎过程所需的‎足够数量的‎随机数。

通‎常先产生均‎匀分布的随‎机数,然后‎生成服从某‎一分布的随‎机数,方可‎进行随机模‎拟试验。

‎‎3. 根据‎概率模型的‎特点和随机‎变量的分布‎特性,设计‎和选取合适‎的抽样方法‎,并对每个‎随机变量进‎行抽样(包‎括直接抽样‎、分层抽样‎、相关抽样‎、重要抽样‎等)。

monte carlo计算套圈概率matlab程序

monte carlo计算套圈概率matlab程序

Monte Carlo方法是一种通过随机抽样来解决数学问题的方法。

它的应用范围非常广泛,包括金融、物理、工程、统计学等领域。

本文主要介绍如何使用Monte Carlo方法来计算套圈概率,并给出相应的MATLAB程序。

1. 问题描述我们假设有一个正方形的围栏,内接一个圆。

现在我们随机向围栏内投掷小球,问小球落在正方形内但不在圆内的概率是多少?2. 模拟方法为了解决这个问题,我们可以使用Monte Carlo方法进行模拟。

具体步骤如下:(1) 在正方形内生成大量的随机点。

(2) 判断这些随机点是否落在圆内。

(3) 统计落在正方形内但不在圆内的点的个数。

(4) 计算概率。

3. MATLAB程序下面是用MATLAB编写的Monte Carlo程序:```matlab定义正方形和圆的参数side_length = 2; 正方形的边长radius = 1; 圆的半径生成随机点num_points = 1e6; 随机点的数量x = side_length*rand(num_points,1) - side_length/2; x坐标的范围是[-side_length/2, side_length/2]y = side_length*rand(num_points,1) - side_length/2; y坐标的范围是[-side_length/2, side_length/2]判断随机点是否落在圆内in_circle = x.^2 + y.^2 <= radius^2; 判断点是否在圆内统计落在正方形内但不在圆内的点的个数in_square_not_in_circle = sum(~in_circle);计算概率prob = in_square_not_in_circle / num_points;disp(['套圈概率为:' num2str(prob)]);上面的MATLAB程序首先定义了正方形和圆的参数,然后通过生成大量随机点,并判断这些点是否落在圆内来计算套圈概率。

蒙特卡罗方法详解与MATLAB实现

蒙特卡罗方法详解与MATLAB实现
通过某种试验, 得到N个观察值r1, r2, …, rN(用概率 语言来说, 从分布密度函数f(r)中抽取N个子样r1, r2, …, rN, ), 将相应的N个随机变量的值g(r1), g(r2), …, g(rN) 的算术平均值
1 N
g N N i1 g(ri )
作为积分的估计值(近似值)。
0.2 命中8环
用计算机作随机试验(射击) 0.5 命中9环
的方法为, 选取一个随机数ξ, 按右 边所列方法判断得到成绩。
命中10环
这样, 就进行了一次随机试验 (射击), 得到了一次成绩 g(r), 作N次试验后, 得到该运动员射击 成绩的近似值
g N
1 N
N
g(ri )
i 1
2. 蒙特卡罗方法的收敛性, 误差
显然, 当给定置信度α后, 误差ε由σ和N决定。要减 小ε, 或者是增大N, 或者是减小方差σ2。在σ固定的情况 下, 要把精度提高一个数量级, 试验次数N需增加两个数 量级。因此, 单纯增大N不是一个有效的办法。
另一方面, 如能减小估计的均方差σ, 比如降低一半, 那误差就减小一半, 这相当于N增大四倍的效果。因此 降低方差的各种技巧, 引起了人们的普遍注意。后面课 程将会介绍一些降低方差的技巧。
4) 具有同时计算多个方案与多个未知 量的能力
对于那些需要计算多个方案的问题, 使用蒙特卡 罗方法有时不需要像常规方法那样逐个计算, 而可以 同时计算所有的方案, 其全部计算量几乎与计算一个 方案的计算量相当。例如, 对于屏蔽层为均匀介质的 平板几何, 要计算若干种厚度的穿透概率时, 只需计算 最厚的一种情况, 其他厚度的穿透概率在计算最厚一 种情况时稍加处理便可同时得到。
➢ 计算机模拟试验过程

monte carlo simulation using Matlab code

monte carlo simulation using Matlab code

209
GorE(i)=GorE(i).*-1; V(i)=V(i)-GorE(i).*Rrecoil; else GenRabi=sqrt(Rabifreq.^2+(k.*(V(i)-vzero)).^2); Probexc=Rabifreq.^2.*((sin(GenRabi.*(T/2)))).^2/GenRabi.^2; if rand(1) <= Probexc GorE(i)=GorE(i).*-1; V(i)=V(i)-GorE(i).*Rrecoil; %else %stays in the ground state %V(i)=V(i); end end if GorE(i) == 1 if rand(1) < percent if rand(1) > 0.5 blah1 = 1; else blah1 = -1; end if rand(1) > 0.5 blah2 = 1; else blah2 =-1; end if rand(1) > 0.5 blah3 = 1; else blah3 =-1; end V(i)=V(i)+blah3.*rand(1).*Grecoil+blah1.*rand(1).*IRrecoil+blah2.*rand(1).*Brecoil; GorE(i)=-1; %else %V(i)=V(i) and GorE(i) still is excited end end % light coming from the right SECOND TIME - same as first sequence if V(i)+vzero == 0 GorE(i)=GorE(i).*-1; V(i)=V(i)+GorE(i).*Rrecoil; else GenRabi=sqrt(Rabifreq.^2+(k.*(V(i)+vzero)).^2); Probexc=Rabifreq.^2.*((sin(GenRabi.*(T/2)))).^2/GenRabi.^2; if rand(1) <= Probexc

matlab simulation 偏微分

matlab simulation 偏微分

matlab simulation 偏微分一、简介Matlab是一款广泛应用于数值模拟和数学计算的软件,其强大的矩阵运算能力使其在偏微分方程的仿真中具有很高的应用价值。

本篇文章将介绍如何使用Matlab进行偏微分方程的仿真模拟。

二、准备工作在开始仿真之前,需要准备以下工具和环境:1.安装Matlab软件:确保已经安装了Matlab软件,并具备相应的操作权限和技能。

2.安装所需的Matlab工具箱:如数值分析工具箱、图形绘制工具箱等,以支持偏微分方程的仿真模拟。

3.建立仿真模型:根据实际问题,建立相应的偏微分方程模型,并确定控制方程的形式和数学性质。

三、Matlab仿真模拟过程使用Matlab进行偏微分方程的仿真模拟,需要按照以下步骤进行:1.导入必要的库和函数:使用Matlab自带的函数库和工具箱,以及第三方库,如SciPy等。

2.定义变量和初始条件:根据实际问题,定义相应的变量和初始条件,如扩散系数、边界条件等。

3.建立边界条件函数:根据实际问题,建立相应的边界条件函数,如对流项、扩散项等。

4.选择算法求解偏微分方程:使用Matlab自带的算法求解函数,如fzero、fsolve等,对偏微分方程进行求解。

5.绘制结果图像:使用Matlab的绘图功能,绘制结果图像,以便观察和分析。

四、案例应用以下是一个简单的偏微分方程仿真模拟案例:考虑一维扩散方程,其中x为空间坐标,u为未知函数,v为扩散系数。

设定初值为u(0)=1,u(L)=0,L=1,时间间隔为dt=0.01。

使用Matlab进行仿真模拟,可以得到随时间变化的扩散系数v(x)的图像。

通过调整参数和边界条件,可以进一步探索偏微分方程在不同场景下的应用。

五、总结通过Matlab进行偏微分方程的仿真模拟,可以方便地进行数值计算和图形绘制,对于解决实际问题具有很高的应用价值。

本文介绍了使用Matlab进行偏微分方程仿真模拟的基本步骤和方法,并结合案例应用进行了说明。

9 SIMULINK仿真基础之蒙特卡洛

9 SIMULINK仿真基础之蒙特卡洛

由中心极限定理得到:
n
|
1 n
xi a |
lim p{ i1
}

n


1
et2 2
dt
2
即当n很大时
n
1
n
xi a
i 1

近似服从标准正态分布。
Monte Carlo方法
例:用Monte Carlo方法计算积分
J
b
g(x)dx
a
分析:任取一列相互独立的、都具有[a,b]中均匀分布的
应用举例-投资可行性分析
我们就可以产生初始数据表,利用事件步长法进行仿 真.记A为船只到港事件,B为装卸结束事件,对一台 装卸机的情况,前几步的仿真过程如下:
(1)产生初始事件表(表6)
表6
序号 事件类型 发生时刻
1
A
15
2
B
45
应用举例-投资可行性分析
(2)处理1号事件由表6得,最早的是发生在第 15 h 的1号事件A,置仿真时钟t=15.它是第一艘到港船只 ,到港后可立即装卸,这时需要将装卸机由闲变为忙 ,随机产生装卸结束事件B和下一个船只到港事件 A, 计算港口空闲损失费c4=15×400=6000元.处理完后删 去1号事件A.刷新后的事件表见表7.
显然,减少乘客等待时间和减少运行公里数两个 要求相互矛盾.如何在这些目标中找一个合理的匹配 关系,是运输管理中的一个重要问题.我们可以利用 计算机仿真得到在不同车辆配置、不同发车间隔、不 同乘客流量下的总留乘时间、车公里数、正点率等以 便公交管理部门能根据不同的情况制订出较好的运行 方案.
城市公共交通线路的仿真
随机变量{xi},则{g(xi)}也是一列相互独立的随机变量,

f蒙特卡洛方法matlab非伪随机数

f蒙特卡洛方法matlab非伪随机数

f蒙特卡洛方法matlab非伪随机数
在MonteCarlo方法中,随机数的生成是非常重要的一个环节。

通常使用伪随机数生成器来产生随机数,但伪随机数不够随机,可能会影响到模拟结果的准确性。

因此,本文介绍了如何使用Matlab生
成非伪随机数,以提高Monte Carlo模拟的准确性。

Matlab提供了一种称为“quasi-random sequence”的方法来生成非伪随机数。

这种方法使用一些数学算法来生成数字序列,这些数字序列在某些方面比伪随机数更加随机。

在Matlab中,可以使用“quasi_rand”函数来生成这些非伪随机数。

使用非伪随机数的Monte Carlo方法可以提高模拟结果的准确性,特别是在需要计算高维积分或概率分布时。

因为非伪随机数在分布上更接近真实的概率分布,从而能更好地模拟实际情况。

总之,使用Matlab生成非伪随机数可以提高Monte Carlo模拟
的准确性,特别是在需要计算高维积分或概率分布时。

- 1 -。

Matlab环境下化学反应动力学的MonteCarlo模拟

Matlab环境下化学反应动力学的MonteCarlo模拟

分子碰撞理论认为,反应物分子(或原子、离子)之间必须相互碰撞,才有可能发生化学反应.但是反应物分子之间并非每次碰撞都能发生反应.对一般反应而言,只有少数或极少数分子碰撞时能发生反应[1].能发生反应的碰撞称为有效碰撞,任一时间点上有效碰撞的机率就反映了该化学反应的动力学情况.从数学的角度来看,这种分子间的碰撞过程就可抽象为一个随机过程.因此,用基于统计理论的MonteCarlo方法应是模拟化学反应动力学的最直接方法.1MonteCarlo模拟方法分析如前所述,只有分子所发生的有效碰撞才会导致化学反应的发生.在分子的碰撞中,只有那些具有等于或超过活化能的所谓活化分子所发生的碰撞才能发生分子间的化学反应.对于一般反应而言,这些活化分子产生的机率(即反应机率)是服从均匀分布的,按照杨玉良等的分析,反应机率与反应速率之间只相差一个常数[2].因此,可以提出如下的模拟思路:将计算机内存当作反应器,同时将反应器划分成足够多的体积微元,接着由计算机产生一组符合均匀分布的伪随机数,并按照实验结果将整个反应过程分成若干时间段,然后考察在各时间段中反应进行的情况.具体方法是将各物种的反应速率与该组伪随机数逐一比较,然后统计反应速率大于伪随机数的次数,该次数就被视为发生了有效碰撞的次数.当反应物分子(原子、离子)之间发生一次有效碰撞,对应的反应物或产物就分别减少或增加1个计算机单位浓度,最后分别统计各时间段中各物种浓度的变化情况.算法流程如图1所示.2化学反应动力学的MonteCarlo模拟实例2.1复杂反应网络的MonteCarlo模拟图1蒙特卡洛算法框图广东技术师范学院学报(自然科学)2012年第3期Journal of Guangdong Polytechnic Normal University No.3,2012Matlab环境下化学反应动力学的MonteCarlo模拟苏铁军1邓仕英2李凡修2(1.长江大学工程技术学院,湖北荆州434020;2.长江大学,湖北荆州434023)摘要:化学反应的进行缘于分子间不断产生的随机有效碰撞.这种碰撞的随机性就为用MonteCarlo方法来模拟反应动力学过程提供了可能.依此,在Matlab环境下设计了一种用MonteCarlo方法来模拟化学反应动力学的算法.通过对反应实例的模拟,结果表明,MonteCarlo方法不仅与龙格库塔法一样均能对已建立动力学方程的组分进行较好模拟,而且对动力学方程欠缺组分的模拟也是有效的.关键词:化学反应;动力学;MonteCarlo中图分类号:O64;TP39文献标识码:A文章编号:1672-402X(2012)03-0001-03收稿日期:2012-08-01基金项目:湖北省教育科学“十二五”规划研究项目(项目编号:2012B311).作者简介:苏铁军(1975-),男,湖北荆州人,长江大学工程技术学院讲师.研究方向:计算机化学教学与研究.在间歇反应器中制备产物B ,各反应均视为一级反应[3],反应网络如图2所示:在该反应中,反应物X 大量过量,A 的初始浓度为1Kmol/m 3,其余各物质的初始浓度均为零,各反应速率常数分别为k 1=0.00477497s -1,k 2=0.0006486s -1,k 3=0.00010725s -1,k 4=0.00123877s -1,k 5=0.00021667s -1.图3分别用实线和虚线列出了用MonteCarlo 方法和微分方程组的龙格库塔解法的模拟结果.从图中可见,两种方法对反应中各组分A 、B 、C 、D 浓度随时间的变化几乎一致.2.2苯热裂解脱氢的MonteCarlo 模拟联苯是一种重要的有机化工中间体,它通常是由苯热裂解脱氢制得.在反应过程中,同时会有副产物三苯基的生成[4,5].整个反应的方程式如下:2C 6H 6葑K 1K 2C 12H 10+H 2,(1)C 6H 6+C 12H 10葑K 3K 4C 18H 14+H 2.(2)在该反应中,C 6H 6初始浓度为1mol/L ,其余各组分的初始浓度均为0.反应中速率常数分别是k 1=0.0035833s -1,k 2=0.0040428s -1,k 3=0.0094458s -1,k 4=0.014807s -1.在MonteCarlo 模拟程序中,设置体积微元为0.00002,随机数为25000,模拟次数为100.图4显示了实验数据、MonteCarlo 模拟结果及龙格库塔模拟结果.从图中可见,对给出了动力学方程的组分苯和联苯,三者之间能较好地吻合.对于未建立动力学方程的氢气和三苯基而言,若按一般的二级反应来处理,图4中所示的龙格库塔模拟值与实验数据有了较大的偏离.3MonteCarlo 模拟效率的提高MonteCarlo 方法作为一种随机模拟方法,与微分方程组的数值解法相比,存在的一个较大的问题是模拟速度较慢[6],特别是当随机数规模较大时,这种现象尤其严重.个中原因就在于反应速率与随机数进行逐一比较的过程耗时较多.为了提高模拟速度,在算法中先将随机数进行排序,然后以组分中的最大浓度值与最大速率常数的乘积作为在随机数中寻找有效碰撞次数的阀值.这样的处理,既保证了模拟的精度,又大大节省了搜索时间,提高了模拟速度.图2反应网络图3各组分浓度随时间的动态变化模拟结果图4各组分浓度随时间的动态变化模拟结果图5MonteCarlo 模拟的图形用户界面4MonteCarlo模拟的GUI(图形用户界面)开发为了使模拟程序使用更加方便,开发了如图5所示的图形用户界面.该用户界面在Matlab7.1环境下实现[7].整个界面主要分为输入部分和结果部分,其中输入部分包括反应式、物种初始浓度、反应速率常数、体积微元、随机数个数等内容,结果部分包括图形和数值两部分.图形用户界面的开发,进一步提高了模拟程序的易用性和直观性.5结论MonteCarlo方法用于化学反应动力学模拟,具有理论直观、编程简单、效果较好的特点,还能准确给出动力学模型缺失情况下的组分的动力学信息.通过开发Matlab环境下具有较强通用性的Monte-Carlo模拟程序,有助于推动这一方法在化学反应动力学教学和研究领域的应用.参考文献:[1]杨宏孝,凌芝,颜秀茹.无机化学[M].北京:高等教育出版社,2002.[2]杨玉良,张红东.高分子科学的Monte Carlo方法[M].上海:复旦大学出版社,2001.[3]黄华江.实用化工计算机模拟[M].北京:化学工业出版社, 2004.[4]屈一新.化工过程数值模拟及软件[M].北京:化学工业出版社,2011.[5]曹贵平,朱中南,戴迎春.化工实验设计与数据处理[M].上海:华东理工大学出版社,2009.[6]梁逸曾,俞汝勤.分析化学手册(第二版)第十分册[M].北京:化学工业出版社,2000.[7]陈垚光,毛涛涛,王正林等.精通Matlab GUI设计[M].北京:电子工业出版社,2011.MonteCarlo Simulation for Chemical Reaction Kinetics in MatlabSU Tiejun XI Wei ZHANG Ming(Engineering Technoloy College of Yangtze University,Jingzhou Hubei434023)Abstract:The occurrence of chemical reactions depends on the effective collision among molecules.It is pos-sible to apply MonteCarlo to simulate reaction kinetics due to the randomness of the collision.An algorithm was developed to simulate chemical reaction kinetics with MonteCarlo in matlab.The simulation results indicate that there is consistency between the methods of MonteCarlo and Runge-Kutta for components with kinetic equation,avd it is efficient for components without kinetic equation.Key words:chemical reaction;kinetics;MonteCarlo。

在工程风险分析中应用Matlab进行蒙特卡罗模拟_马锋

在工程风险分析中应用Matlab进行蒙特卡罗模拟_马锋

四川建筑 第25卷2期 2005.4在工程风险分析中应用M atlab 进行蒙特卡罗模拟马锋,封盛(西南科技大学土木学院,四川绵阳621000) 【摘 要】 蒙特卡罗方法是工程风险分析中一种常用的方法,而产生具有一定分布的随机数是该方法中一个重要的步骤。

应用M a tlab 软件实现该步骤的方法,具有简单、快捷、实用的优点。

【关键词】 工程风险; 分析; 蒙特卡罗模拟法; M a tlab 应用 【中图分类号】 F283 【文献标识码】 B1 蒙特卡罗方法简介 蒙特卡罗(M on t e -Carlo )方法又称随机抽样技巧或统计试验方法,它是估计经济风险和工程风险常用的一种方法。

应用蒙特卡罗方法可以直接处理每一个风险因素的不确定性,并把这种不确定性在成本方面的影响以概率分布的形式表示出来。

蒙特卡罗方法是一种多元素变化分析方法,在该方法中所有的元素都同时受风险不确定性的影响,在工程上常用模拟预测工程项目的造价。

蒙特卡罗方法是一种模拟技术,即通过对每一随机变量进行抽样,将其代入数据模型中,确定函数值。

这样独立模拟试验N 次,得到函数的一组抽样数据。

由此便可以决定函数的概率分布特征,包括函数的分布曲线,以及函数的数学期望、方差等重要的数学特征,将N 次模拟的结果用累计频率曲线和直方图来表示。

例如,某房地产投资项目每年所得赢利额Y 由售房收入S ,工程建设费B 和工程运营费M 三个因素确定,表达式为:Y =aS -b B -c M -d(1)式中a 、b 、c 、d >0均为常数;S 、B 、M 均为随机变量,其对应概率密度函数为f (S ),f (B ),f (M )。

每取一组S 、B 、M 的值,就可根据公式(1)得出一个Y 值;取N 组S 、B 、M 值,就算出相应N 个Y 值,最后得到Y 的概率分布。

应当指出每一个试验应当是随机的和独立的,而且要避免重复。

对模拟次数N 的选择也是一个重要的问题,通常认为N 应该足够大,因为这样才可以生成一条更光滑的概率分布曲线图。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

Roll of an Unfair Die
Assume the die is biased according to the following empirical distribution:
Roll Value 1 2 3 4 5 6 P(roll) 0.1 0.1 0.2 0.3 0.2 0.1
Stop
Volume Under a Surface
Consider finding part of the volume of the sphere
x y z 1
2 2 2
that lies in the first octant(卦限),
x 0, y 0, z 0
We use a similar method to calculate the volume
Monte Carlo Roll of an Unfair Die Algorithm
Step 5: p=counter/n
Area Under a Curve (曲边梯形的面积)
Use Monte Carlo simulation to model a deterministic behavior, the area under a curve. Find an approximate value of the area.
Input: Total number of n of random points to be generated in the simulation. Output: VOLUME=approximate volume enclosed under the specified surface z=f(x,y) in the first octant x>0,y>0, z>0
Step 5: calculate P(head)=counter/n Step 6: output Probability of heads, P(head)
Stop
Roll of a Fair Die
Use {1,2,3,4,5,6} to stand for the 6 events when we roll a fair die.
Area Under a Curve (曲边梯形的面积)
Select a point P(x,y) at random within the rectangular region:
[a, b] [0, M ]
How can we do this on a computer? To generate a random number pair (x,y) uniformly distributed (均匀分布)in the region.
0 f ( x) M ,
a xb
Monte Carlo Area Algorithm
Sr i=1,2,…,n, do step 3-5
step 3: calculate random coordinate
xi and yi
Note: the number of simulation should be very large
Monte Carlo Area Algorithm
Input: Total number of n of random points to be generated in the simulation. Output: AREA=approximate area under the specified curve y=f(x) over [a,b], where
Monte Carlo Simulation
中国海洋大学数学学院 施心慧
Contents
Idea of Monte Carlo Simulation Simulating Deterministic Behavior:
• Area Under a Curve(曲边梯形的面积) • Volume Under a Surface(曲顶柱体的体积)
Simulating Probabilistic Behavior:
• Flip(抛、掷) of a Fair(均匀的) Coin • Roll of a Fair Die(骰子) • Roll of an Unfair Die
Idea of Monte Carlo Simulation
Simulate behavior or event by generating random numbers of some distributions
Monte Carlo Roll of an Unfair Die Algorithm
Step 1: Initialize: counter(i)=0,i=1,2,…,6
Monte Carlo Roll of an Unfair Die Algorithm
Step 2: for i=1,2,…,n, do steps 3-4
step 3: obtain a random number satisfying: 0 xi 1 step 4: if
0 xi 0.1, counter (1) counter (1) 1; 0.1 xi 0.2, counter (2) counter (2) 1; 0.2 xi 0.4, counter (3) counter (3) 1; 0.9 xi 1, counter (6) counter (6) 1;
Roll of an Unfair Die
Use random numbers to simulate the events
Roll Value 1 2 3 4 5 6 P(roll) 0.1 0.1 0.2 0.3 0.2 0.1 Value of xi [0,0.1] (0.1,0.2] (0.2,0.4] (0.4,0.7] (0.7,0.9] (0.9,1] side 1 2 3 4 5 6
Area Under a Curve (曲边梯形的面积)
If this procedure is repeated for extremely many times, then we get
area under curve area of rectangle number of points counted below curve total number of random points
Volume Under a Surface
volume under surface volume of box

number of points counted below surface in 1st octant total number of random points
Monte Carlo Volume Algorithm
P(a particular number)
number of occurences of the particular number {1,2,3,4,5,6} total number of trials
Let’s consider a probability model in which each event is not equal likely. Use {1,2,3,4,5,6} to stand for the 6 events when we roll a unfair die.
Roll of an Unfair Die
Monte Carlo Roll of an Unfair Die Algorithm
Input: Total number of n of random rolls of an unfair die in the simulation. Output: Probability for rolls {1,2,3,4,5,6}
Axioms of Probability
Axioms of Probability
One of the keys to understand Monte Carlo simulation is the axioms of probability.
The probability of some event can be considered as the limit of the frequency of that event as the number of trails approaches to infinity.
a xi b, ci yi di , 0 zi M
Monte Carlo Volume Algorithm
step 4: calculate Step 5: if
f ( xi , yi )
zi f ( xi , yi )
Then counter:=counter+1
Step 7: output VOLUME Step 6: VOLUME=M(d-c)(b-a)*counter/n
Monte Carlo Volume Algorithm
Step 1: Initialize: counter=0 Step 2: for i=1,2,…,n, do steps 3-5
step 3: calculate random coordinate
xi, yi and zi
satisfying
Input: Total number of n of random flips of a fair coin to be generated in the simulation. Output: Probability of getting a head when we flip(抛、掷) a fair coin
相关文档
最新文档