蒙特卡罗法也称统计模拟法、统计试验法。是把概率现象作为研究对象的数值模拟方法。是按抽样调查法求取统计值来推定未知特性量的计算方法。蒙特卡罗是摩纳哥的著名赌城，该法为表明其随机抽样的本质而命名。故适用于对离散系统进行计算仿真试验。在计算仿真中，通过构造一个和系统性能相近似的概率模型，并在数字计算机上...
蒙特卡罗模拟的概念到现在依然没有一个非常准确的定性描述,各方都有各方的说法。 举几个例子:Ripley将大多数概率建模定义为随机模拟,名词蒙特卡罗用于蒙特卡罗积分和蒙特卡罗统计测试。 Sawilowsky则区分了模拟、蒙特卡罗方法和蒙特卡罗模拟:模拟是对现实的虚拟表示,蒙特卡罗方法是一种可用于解决数学或统计问题的技术,而蒙...
例如,里普利 Ripley将大多数概率建模定义为随机模拟 stochastic simulation,蒙特卡罗则包含蒙特卡罗积分和蒙特卡罗统计检验。萨维罗斯基 Sawilowsky区分了模拟、蒙特卡罗方法和蒙特卡罗模拟:模拟是对现实的一种虚构的表现,蒙特卡罗方法是一种可以用来解决数学或统计问题的技术,蒙特卡罗模拟使用重复抽...
一、 蒙特卡罗模拟概述 蒙特卡罗方法又称随机抽样技巧或统计试验方法。 (英文名Monte Carlo) 它是用来解决数学和物理问题的非确定性的(概率统计的或随机的)数值方法。 因此Monte Carlo 方法(MCM),也称为统计试验方法。 它是用一系列随机数来近似解决问题的一种方法,是通过寻找一个概率统计的相似体并用实验取样过程...
蒙特卡罗方法，又称随机模拟方法或统计模拟方法，是在20世纪40年代随着电子计算机的发明而提出的。它是以统计抽样理论为基础，利用随机数，经过对随机变量已有数据的统计进行抽样实验或随机模拟，以求得统计量的某个数字特征并将其作为待解决问题的数值解。蒙特卡洛模拟方法的基本原理是：假定随机变量X1、X2、X3……Xn、...
蒙特卡罗模型是一种随机模拟方法。以概率和统计理论方法为基础的一种计算方法。将所求解的问题同一定的概率模型相联系，用电子计算机实现统计模拟或抽样，以获得问题的近似解。为象征性地表明这一方法的概率统计特征，故借用赌城蒙特卡罗命名。又称统计模拟法、随机抽样技术。由S.M.乌拉姆和J.冯·诺伊曼在20世纪40年代...
它可以对问题中的现象进行模拟 伪随机数采样算法 Pseudo-random Number Sampling Algorithms是将均匀分布的伪随机数转化为按给定概率分布的数。 低差异序列 Low-discrepancy sequences通常被用来代替空间中的随机采样,因为它们确保了均匀的覆盖,并且通常比使用随机或伪随机序列的蒙特卡罗模拟具有更快的收敛顺序。基于它们的...
蒙特卡罗模拟 蒙特卡罗(Monte－Carlo)模拟，又称蒙特卡罗措施、统计试验法等.M－C模拟是静态模拟，描述特定时间点上旳系统行为.基本思想:把随机事件（变量）旳概率特征与数学分析旳解联络起来.模拟过程中不出现时间 参数。概率特征：随机事件旳概率和随机变量旳 数学期望等.用试验措施拟定 一.蒙特卡罗法计算定积分 例7....
它可以对问题中的现象进行模拟 伪随机数采样算法 Pseudo-random Number Sampling Algorithms是将均匀分布的伪随机数转化为按给定概率分布分布的数。 低差异序列 Low-discrepancy sequences通常被用来代替空间中的随机采样,因为它们确保了均匀的覆盖,并且通常比使用随机或伪随机序列的蒙特卡罗模拟具有更快的收敛顺序。基于它们...