蒙特卡洛方法ppt
合集下载
相关主题
- 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、"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、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)。
蒲丰氏问题数学基础
▪ 上述问题简图:
2013年9月2日
大连大学数学建模工作室
蒲丰氏问题数学基础
▪ 分析知针与平行线相交的充要条件是:
x 1 sin
2
▪ ▪
其建中立:直0角坐x 标 a2系,0,x
,上述条件在坐标系下将是
曲线所围成的曲边梯形区域。由几何概率知:
P
g的面积 G的面积
随机数的定义及其性质
▪ 随机数的定义
▪ 用Monte Carlo方法模拟某过程时,需要产生各种概率分布的随 机变量。最简单、最基本、最重要的随机变量是在[0,1]上均匀 分布的随机变量。由该分布抽取的简单子样称为随机数序列,其中 每一个体称为随机数。随机数属于一种特殊的由已知分布的随机抽 样问题。随机数是随机抽样的基本工具。
2013年9月2日
大连大学数学建模工作室
Monte Carlo方法的思想框图
建立概率统计模型
N
收集模型中风险变量的数据,确定风险 因数的分布函数
根据随机数在各风 险变量的概率分布 中随机抽样,代入 第一步中建立的数
学模型
N
根据风险分析的精度要求,
N
确定模拟次数N
建立对随机变量的抽样方 法,产生随机数
2013年9月2日
大Hale Waihona Puke Baidu大学数学建模工作室
Monte Carlo方法的发展历史
▪ 1777年,古稀之年的蒲丰在家中请来好些 客人玩投针游戏(针长是线距之半),他事 先没有给客人讲与π有关的事。客人们虽然 不知道主人的用意,但是都参加了游戏。他 们共投针2212次,其中704次相交。蒲丰说, 2212/704=3.142,这就是π值。这着实让人 们惊喜不已。
N个样本值
2013年9月2日
统计分析,估计均 值,标准差
大连大学数学建模工作室
Monte Carlo方法的框图实例
▪ 某投资项目每年所得盈利额A由投资额P、劳 动生产率L、和原料及能源价格Q三个因素。
1
A aP bL2 cQ 2 d
2013年9月2日
大连大学数学建模工作室
Monte Carlo方法的思想框图实例
ξ1,ξ2,…是相互独立且具有相同单位均匀分布的随 机数序列。也就是说,独立性、均匀性是随机数必备的
蒙特卡洛模拟方法
主讲人:李彬 大连大学数学建模工作室
2013年9月2日
蒙特卡洛模拟方法
1
蒙特卡罗方法概述
2
蒙特卡洛方法思想框图
3 相关案例分析及其软件操作
4 蒙特卡洛的优缺点及其适用范围
2013年9月2日
大连大学数学建模工作室
Monte Carlo方法的发展历史
▪ 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”。从方法特征的 角度来说可以一直追溯到18世纪后半叶的蒲 丰(Buffon)随机投针试验,即著名的蒲丰 问题。
福克斯(Fox) 投计次数:1120次 pi的实验值:3.1419
2013年9月2日
斯密思(Smith) 投计次数:3204次 pi的实验值:3.1553
大连大学数学建模工作室
Monte Carlo方法的发展历史
▪ 20世纪四十年代,由于电子计算机的出现,利用电子计算机可以实 现大量的随机抽样的试验,使得用随机试验方法解决实际问题才有 了可能。其中作为当时的代表性工作便是在第二次世界大战期间, 为解决原子弹研制工作中,裂变物质的中子随机扩散问题,美国数 学家冯.诺伊曼和乌拉姆等提出蒙特卡罗模拟方法.由于当时工作是 保密的,就给这种方法起了一个代号叫蒙特卡罗,即摩纳哥的一个 赌城的名字。用赌城的名字作为随机模拟的名称,既反映了该方法 的部分内涵,又易记忆,因而很快就得到人们的普遍接受。
1
A aP bL2 cQ 2 d
N
收集P,L,Q数据,确定分布函数 f(P),f(L),f(Q)
抽取P,L,Q一组 随机数,代入
模型
N
模拟次数N;根据分布函数,
N
产生随机数
建立对随机变量的抽样方 法,产生随机数
产生N个A值
2013年9月2日
统计分析,估计均 值,标准差
大连大学数学建模工作室
2013年9月2日
大连大学数学建模工作室
Monte Carlo方法的基本思想
▪ 蒙特卡罗方法又称计算机随机模拟方法。它是以概 率统计理论为基础的一种方法。
▪ 由蒲丰实验可以知道,当所求问题的解是某个事件 的概率,或者是某个随机变量的数学期望,或者是 与概率、数学期望有关的量时。通过某种试验的方 法,得出该事件发生的频率,或者该随机变量若干 个具体观察值的算术平均值,通过它得到问题的解。 这就是蒙特卡洛方法的基本思想。
▪
[0,1]上均匀分布(单位均匀分布),其分布密度函数为:
1,0 x 1 f (x) 0,其他
▪
分布函数为: F ( x)
0, x x,0
0 x
1
1, x 1
2013年9月2日
大连大学数学建模工作室
随机数的定义及其性质
▪ 由于随机数在蒙特卡罗方法中占有极其重要的位置, 我们用专门的符号ξ表示。由随机数序列的定义可知,
2013年9月2日
大连大学数学建模工作室
Monte Carlo方法的基本思想
▪ 蒙特卡罗方法又称计算机随机模拟方法。它是以概 率统计理论为基础的一种方法。
▪ 由蒲丰实验可以知道,当所求问题的解是某个事件 的概率,或者是某个随机变量的数学期望,或者是 与概率、数学期望有关的量时。通过某种试验的方 法,得出该事件发生的频率,或者该随机变量若干 个具体观察值的算术平均值,通过它得到问题的解。 这就是蒙特卡洛方法的基本思想。
1 2
sind
0
a
2l
a
2
2013年9月2日
大连大学数学建模工作室
Monte Carlo方法的发展历史
历史上的实验
1901
1850
沃尔弗(Wolf) 投计次数:5000次 pi的实验值:3.1596
1855
1894
拉查里尼(Lazzarini) 投计次数:3408次 pi的实验值:3.141592
2013年9月2日
大连大学数学建模工作室
例.蒲丰氏问题
▪ 设针投到地面上的位置可以用一组参数 (x,θ)来描述,x为针中心的坐标,θ为 针与平行线的夹角,如图所示。
▪ 任意投针,就是意味着x与θ都是任意 取的,x的范围限于[0,a/2],夹角θ 的范围限于[0,π]。
2013年9月2日
大连大学数学建模工作室