4583

Використання методу Монте-Карло для вирішення стохастичних і детермінованих задач

Лабораторная работа

Математика и математический анализ

Використання методу Монте-Карло для вирішення стохастичних і детермінованих задач. Мета роботи:Ознайомитись з методом статистичних випробувань (метод Монте-Карло), та його застосуванням для вирішення стохастичних та детермінованих задач. Метод...

Украинкский

2012-11-22

80 KB

16 чел.

Використання методу Монте-Карло для вирішення стохастичних і детермінованих задач.

Мета роботи: Ознайомитись з методом статистичних випробувань (метод Монте-Карло), та його застосуванням для вирішення стохастичних та детермінованих задач.

Метод Монте-Карло

Метод Монте-Карло, як сказано у Вікіпедії, - це загальна назва групи чисельних методів, що базуються на одержанні великої кількості реалізацій стохастичного (випадкового) процесу, який формується у той спосіб, щоб його імовірнісні характеристики співпадали з аналогічними величинами задачі, яка вирішується.

Отже, метод Монте-Карло - це метод імітації для імовірнісного відтворення реальних явищ. Він об'єднує аналіз чутливості (сприйнятливості) і аналіз розподілення ймовірностей вхідних змінних. Цей метод дає змогу побудувати модель, мінімізуючи кількість даних, що використовуються в моделі. Побудова моделі починається з визначення функціональних залежностей у реальній системі. Після чого можна одержати кількісне рішення, використовуючи теорію ймовірності й таблиці чи генератори випадкових чисел.

Метод Монте-Карло широко використовується у більшості випадків імітаційного моделювання на ЕОМ.

Проілюструємо суть методу Монте-Карло відносно простими прикладами.

 

Приклад 1

Нехай потрібно оцінити середній час безвідмовної роботи системи, зображеної на рис. 1.1.

Рис. 1.1. Блочна структура системи.

 

Система виконує свою функцію, якщо працюють послідовності блоків: 1,2,5,7; 1,3,5,7; 1,4,6,7.

Певні блоки можуть відмовити. Кожен блок характеризується часом безвідмовної роботи . Нехай задана густина розподілу імовірності . Яка надійність системи в цілому?

Розглянемо випадкову величину

де  - час безвідмовної роботи системи.

У одному досліді розігруються значення всіх , відповідно до .

Використовуючи отримані реалізації  , по вищенаведеній формулі обчислюємо реалізацію . Один дослід дає одну реалізацію (одне вибіркове значення) . Проводимо М дослідів (випробувань), отримуємо “статистичний” матеріал (вибірку). Беремо середнє арифметичне часу безвідмовної роботи системи  з р в якості оцінки надійності системи. При необхідності можна побудувати закон розподілу імовірності випадкової величини  у вигляді відповідної гістограми.

 

Приклад 2

Застосування методу статистичних випробувань для обчислення площі круга заданого радіусу.

Дане завдання відноситься до класу детермінованих, оскільки складно уявити собі випадкові фактори, під впливом яких площа нерухомої геометричної фігури могла б змінюватися.

Нехай круг має радіус r=5, і його центр знаходиться в точці з координатами (1,2). Рівняння відповідного кола має вигляд:

(x-1)2+(y-2)2=25.

Для вирішення завдання методом Монте-Карло впишемо круг в квадрат. Його вершини матимуть координати (-4,-3), (6,-3), (-4,7) і (6,7). Будь-яка точка всередині квадрата або на його межі повинна задовольняти нерівностям (-4<x<6) і (-3<y<7).

При вирішенні даної задачі природно виходити з того, що всі точки в цьому квадраті можуть з'являтися з однаковою імовірністю, тобто x і y розподілені рівномірно з густиною імовірності: 

Провівши деяку кількість випробувань (тобто отримавши множину випадкових точок, що належать квадрату), підрахуємо число точок, що потрапили всередину круга або на коло. Якщо вибірка складається із n спостережень і mточок потрапили всередину круга або на коло, то оцінку площі круга можна отримати із співвідношення:

.

У таблиці приведені оцінки Sкр, отримані для різних значень n, причому для кожного виконувалося 5 прогонів (точне значення Sкр = 78,54 см):

Таблиця 1.1 Результати оцінки площі круга методом статистичних випробувань

 

Номер

прогону

Оцінка площі круга (Sкр)

Число випробувань (n)

100

200

1000

5000

10000

1

78

79,5

78

79,5

78,2

2

70

77

79

77,88

78,8

3

81

77,3

80,2

79,5

79,1

4

70

79,12

79,29

78,22

78,6

5

79

77,72

77,76

79

78,26

Середнє

75,6

78,3

78,85

78,23

78,59

Дисперсія

21,84

0,9982

0,789

0,44

0,11

 

Прогони відрізняються один від одного послідовностями випадкових чисел, з яких формувалися координати точок.

 

Завдання.

Реалізувати в програмному середовищі MATLAB® метод Монте-Карло:

  1.  для обчислення площі круга заданого радіусу (методом статистичних випробувань);
  2.  для блочної структури, наведеної на рис. 1.1. Обчислити час безвідмовної роботи системи, якщо густина розподілу імовірності  носить рівномірний та нормальний характер.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

5048. Исследование структуры и устройства триггеров 116.5 KB
  Исследование структуры и устройства триггеров. Исследование асинхронного RS- триггера. Исследование двухступенчатого RS – триггера...
5049. Исследование статических характеристик и параметров полевых транзисторов 92 KB
  Исследование статических характеристик и параметров полевых транзисторов Цель работы Изучить принцип действия, характеристики и параметры полевых транзисторов (ПТ). Отчет о работе Снять передаточную характеристику IC=F(U3И) (график...
5050. Виготовлення разової ливарної форми за рознімною моделлю 117.5 KB
  Виготовлення разової ливарної форми за рознімною моделлю. Мета роботи: ознайомитися з процесом виготовлення вручну разової ливарної форми зі стержнем для нескладного виливка у двох опоках за рознімною моделлю. Обладнання, прилади, матеріали. Модельн...
5051. Исследование работы регистров и счетчиков 95 KB
  Исследование работы регистров и счетчиков. Регистры – устройства, предназначенные для хранения и преобразования двоичной информации. Они представляют собой набор определенным образом связанных триггеров...
5052. Исследования комбинационных логических схем 100 KB
  Исследования комбинационных логических схем. ЦЕЛЬ РАБОТЫ: ознакомление с логикой работы, изучение принципа действия, исследование и определение основных характеристик и параметров базового логического элемента ТТЛ, изучение структуры и работы основн...
5053. Переходные процессы в цепях с одним реактивным элементом 740 KB
  Переходные процессы в цепях с одним реактивным элементом Цель работы Изучение и компьютерное моделирование переходных процессов, возникающих при коммутациях в цепях первого порядка, содержащих сопротивление и емкость либо сопротивление и индуктив...
5054. Расчет привода механизма подъема-спуска нормального мостового крана 436.5 KB
  Техническое совершенство производственного механизма и осуществляемого им технологического процесса в значительной мере определяется совершенством соответствующего электропривода и степенью его автоматизации. Автоматизированный представляет...
5055. Маркетинг как вид экономической деятельности 212.5 KB
  Французский экономист Д. Сэй еще в эпоху промышленной революции так сформулировал основное правило в управлении производством: Нужно снижать издержки производства, с тем чтобы увеличить прибыль. Совет этот действительно является мудрым в ...
5056. Особенности действия инфляции в различных рыночных системах. Инфляция и безработица. Инфляция и социальные конфликты 147 KB
  В современном мире все большее внимание начинает уделяется экономике, причём глобальной, макроэкономике. Это связано прежде всего с интернациональным развитием не только экономических, но и культурных, политических и общественных связ...