26374

Ме́тод Мо́нте-Ка́рло

Доклад

Информатика, кибернетика и программирование

При проведении анализа по методу МонтеКарло компьютер использует процедуру генерации псевдослучайных чисел для имитации данных из изучаемой генеральной совокупности. В математической литературе часто используется термины последовательность случайных чисел или просто случайные числа . Если использовать точные термины то можно говорить только о случайной последовательности чисел или о случайном значении параметров. Однако в литературе широко используется термины случайные числа и последовательность случайных чисел и это означает что каждое...

Русский

2013-08-18

42.5 KB

2 чел.

Ме́тод Мо́нте-Ка́рло (методы Монте-Карло, ММК) — общее название группы численных методов, основанных на получении большого числа реализаций стохастического (случайного) процесса, который формируется таким образом, чтобы его вероятностные характеристики совпадали с аналогичными величинами решаемой задачи. Используется для решения задач в областях физики, математики, экономики, оптимизации, теории управления и др.

Специальный метод изучения поведения заданной статистики при проведении многократных повторных выборок, существенно использующий вычислительные возможности современных компьютеров. При проведении анализа по методу Монте-Карло компьютер использует процедуру генерации псевдослучайных чисел для имитации данных из изучаемой генеральной совокупности. Процедура анализа по методу Монте-Карло модуля Моделирование структурными уравнениями строит выборки из генеральной совокупности в соответствии с указаниями пользователя, а затем производит следующие действия:

Для каждого повторения по методу Монте-Карло:

Имитирует случайную выборку из генеральной совокупности,

Проводит анализ выборки,

Сохраняет результаты.

После большого числа повторений, сохраненные результаты хорошо имитирует реальное распределение выборочной статистики. Метод Монте-Карло позволяет получить информацию о выборочном распределении в случаях, когда обычная теория выборочных распределений оказывается бессильной.

ВЕРОЯТНОСТНАЯ МОДЕЛЬ [stochastic, probabilistic model] — 1. Модель, которая в отличие от детерминированной модели содержит случайные элементы (см. Случайная величина). Таким образом, при задании на входе модели некоторой совокупности значений, на ее выходе могут получаться различающиеся между собой результаты в зависимости от действия случайного фактора (см. также Неопределенность, Помехи). Другое название В. м. — стохастические модели.

Метод Монте-Карло

При реализации на ЭВМ статистического моделирования возникает задача получения (генерирования) на ЭВМ случайных числовых последовательностей с заданными вероятностными характеристиками, в которых каждое число – это имитация случайного значения какого-либо параметра реального процесса или системы, подверженного случайным возмущениям.

Генерирование на ЭВМ таких случайных числовых последовательностей получило название "метод Монте-Карло".

В математической литературе часто используется термины "последовательность случайных чисел" или просто "случайные числа".

Однако, если проанализировать эти термины с философской точки зрения, то можно спросить: а есть ли такой объект как случайное число? Число 2 – это случайное число? Или число 17 – это случайное число? Конечно, нет. Если использовать точные термины, то можно говорить только о случайной последовательности чисел или о случайном значении параметров. Однако, в литературе широко используется термины "случайные числа" и "последовательность случайных чисел", и это означает, что каждое число было получено самым произвольным образом, без всякой связи с другими членами последовательности, и что у него есть определенная вероятность оказаться в заданном интервале.

Раньше ученые, нуждавшиеся для своей работы в случайных числах, раскладывали карты, бросали кости или вытаскивали шары из урны, которую предварительно как следует трясли. В 1927 году Л. Типпетт опубликовал таблицы, содержащие свыше 40 000 случайных чисел, взятых произвольно из отчетов по переписи. Позже были сконструированы специальные машины, механически вырабатывающие случайные числа. В 1955 году компания RAND Corporation опубликовала хорошо известные таблицы с миллионом случайных чисел, полученных одной из таких машин.

После создания ЭВМ начались поиски эффективных алгоритмов получения (генерирования на ЭВМ) последовательностей случайных чисел, пригодных для программной реализации.

Последовательности случайных чисел, вырабатываемые детерминистскими способами (т. е. с помощью специальных алгоритмов) называются псевдослучайными или квазислучайными. В дальнейшем мы будем их называть просто случайными последовательностями, понимая, что они просто производят впечатление случайных.

Задачу генерирования случайных чисел на ЭВМ с заданным законом распределения решают в несколько этапов:

Вначале получают последовательность равномерно распределенных на интервале [0, 1] псевдослучайных чисел.

Из равномерно распределенной последовательности получают последовательность псевдослучайных чисел с заданным законом распределения в заданном интервале.

Равномерным называется такое распределение, при котором каждое возможное случайное число равновероятно. Обычно, если специально не оговорен закон распределения случайных чисел, то обычно имеют в виду равномерное распределение.

Сущность алгоритмических методов получения равномерно распределенных псевдослучайных чисел заключается в том, что псевдослучайные числа получают с помощью некоторой рекуррентной формулы  xi+1 = f (xi),

где каждое следующее (i+1)-e значение образуется из предыдущего (или группы предыдущих) путем применения некоторого алгоритма, содержащего логические и арифметические операции.

Известно большое количество имитации равномерного распределения (методы вычетов, суммирования, усечения, перемешивания). Общими для всех этих методов являются требования:

  1.  Количество операций для получения каждого псевдослучайного числа должно быть минимальным;
  2.  Случайные числа генерируются как можно менее коррелированными, а их распределение – близким к равномерному

Метод середины квадрата

Первым алгоритмический метод получения равномерно распределенных псевдослучайных чисел предложил Джон фон Нейман (один из основоположников кибернетики). Метод получил название "метод середины квадрата" .

Суть метода: предыдущее случайное число возводится в квадрат, а затем из результата извлекаются средние цифры.

Например:

и т.д.

Как видно метод середины квадрата довольно хорошо должен "перемешивать" предыдущее число. Однако он имеет недостатки:

  1.  Если какой-нибудь член последовательности окажется равным нулю, то все последующие члены также будут нулями.
  2.  Последовательности имеют тенденцию "зацикливаться", т. е. в конце концов, образуют цикл, который повторяется бесконечное число раз.

Свойство "зацикливаться" присуще всем последовательностям, построенных по рекуррентной формуле xi+1=f(xi).

Повторяющийся цикл называется периодом. Длина периода у различных последовательностей разная. Чем больше, тем лучше.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

41913. СЧЕТЧИКИ И РАСХОДОМЕРЫ ВОДЫ 1.08 MB
  Изучить устройство принцип действия и применение расходомеров и счетчиков Задачи: Изучить устройство принцип действия схемы установки учет передачу данных счетчиков горячей и холодной воды с ультразвуковым преобразователем; Изучить устройство принцип действия схемы...
41914. ИЗУЧЕНИЕ СИСТЕМЫ ТЕПЛОСНАБЖЕНИЯ УЧЕБНО-НАУЧНОГО КОМПЛЕКСА «ВОЛМА» 2.78 MB
  Изучить элементов системы теплоснабжения учебно-научного комплекса Волма котла на древесной щепе. Технические характеристики котла даны в таблице 1. Технические характеристики котла PYROT 300 Тепловая мощность кВт 300 Минимальная тепловая мощность кВт 80 Коэффициент полезного действия 9092 Максимальное содержание влаги 40 Средняя температура отходящих газов при номинальной тепловой мощности 160 Максимально допустимое давление в системе бар 30...
41915. Измерение параметров электрической энергии 1.13 MB
  Задачи: изучить устройство принцип действия схемы подключения приборов для измерения напряжения силы тока мощности сопротивления цепи и др. Класс точности 25 Пределы измерений Номинальная частота Гц Способ включения 10; 30; 50; 100; 150; 250; 500 В 50; 60; 200; 400500; 800; 1000 непосредственный 175 кВ с трансформатором напряжения 1500 100 В 75 кВ с трансформатором напряжения 6000 100В 12 кВ с трансформатором напряжения 10000 100В 600; 750 В с добавочным сопротивлением Р85 Условия эксплуатации: прибор выдерживает вибрацию с...
41916. Изучить устройство, принцип действия, применение приборов измерения и регулирования температуры 660.36 KB
  Задачи: изучить устройство принцип действия применение приборов измерения температуры основанных на измерении физических размеров изучить устройство принцип действия применение приборов измерения температуры основанных на изменении электрических характеристик сопротивления изучить устройство принцип действия применение приборов измерения температуры основанных на дистанционном измерении температуры изучить устройство принцип действия применение приборов измерения температуры основанных на изменении и регулировании...
41917. Ручне встановлення драйверу монітору на ОС типу Windows® 98; Windows® 2000 809.75 KB
  Місце виконання роботи ПЕК НАУ ВЦ кабінет №145 Хід роботи: Для того щоб встановити драйвер на монітор ми повинні: Зайти на вкладку Монітори→Стандартний монітор та натиснути кнопку Оновити рис.2; У вікні що з'явилося Встановлення обладнання натиснути кнопку далі; В наступному вікні для просто встановлення драйверу вибираємо Провести пошук найбільш свіжого драйверу для пристрою для більш детального пошуку необхідно вибрати Відобразити список всіх драйверів щоб ви могли вибрати найбільш підходящий драйвер в даному випадку...
41918. Робота з Partition Magic 3.05 MB
  Необхідно завантажити програму “ Partition Magic ” з диску. Розбивка диску за допомогою програми “ Partition Magic ” Навчитися робити розбивка диску за допомогою програми “ Partition Magic ”
41919. Ручне встановлення драйвері на ОС типу Windows® 98 267.71 KB
  Місце виконання роботи ПЕК НАУ ВЦ кабінет №145 Хід роботи: Для того щоб вручну встановити драйвер необхідно зробити наступне: Заходимо в диспетчер пристроїв та вибираємо драйвер. Переходимо на вкладку драйверрис.2 та натискаємо на клавішу Обновити драйверрис.
41920. Ручне встановлення драйвері на ОС типу Windows® 2000 438.36 KB
  Місце виконання роботи ПЕК НАУ ВЦ кабінет №145 Процес установлення драйверу: Переходимо на вкладку драйвер та натискаємо на клавішу Обновити драйверрис.1 рис.1 Потім ставимо галочку Провести пошук підходящого драйверу для пристрою рис.
41921. Робота з програмою «Fdisk» 1.37 MB
  Для початку необхідно вивчити меню програми fdisk рис. Після цього необхідно назначити основний розділ активним. Після цього необхідно від форматувати створені диски та перевірити чи можливо записати на диск інформацію. (рис.5).