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蒙特卡洛模擬又稱為隨機抽樣或統計試驗方法,屬於計算數學的一個分支,它是在上世紀四十年代中期為了適應當時原子能事業的發展而發展起來的。傳統的經驗方法由於不能逼近真實的物理過程,很難得到滿意的結果,而蒙特卡羅方法由於能夠真實地模擬實際物理過程,故解決問題與實際非常符合,可以得到很圓滿的結果。
蒙特卡洛隨機模擬法的原理是當問題或物件本身具有概率特徵時,可以用計算機模擬的方法產生抽樣結果,根據抽樣計算統計量或者引數的值;隨著模擬次數的增多,可以通過對各次統計量或引數的估計值求平均的方法得到穩定結論。
蒙特卡洛隨機模擬法 - 實施步驟抽樣計算統計量或者引數的值;隨著模擬次數的增多,可以通過對各次統計量或引數的估計值求平均的方法得到穩定結論。
基本原理思想
當所要求解的問題是某種事件出現的概率,或者是某個隨機變數的期望值時,它們可以通過某種「試驗」的方法,得到這種事件出現的頻率,或者這個隨機變數的平均值,並用它們作為問題的解。這就是蒙特卡羅方法的基本思想。
蒙特卡羅方法通過抓住事物運動的幾何數量和幾何特徵,利用數學方法來加以模擬,即進行一種數字模擬實驗。它是以一個概率模型為基礎,按照這個模型所描繪的過程,通過模擬實驗的結果,作為問題的近似解。可以把蒙特卡羅解題歸結為三個主要步驟:
構造或描述概率過程;實現從已知概率分佈抽樣;建立各種估計量。
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蒙特·卡羅方法(monte carlo method),也稱統計模擬方法,是二十世紀四十年代中期由於科學技術的發展和電子計算機的發明,而被提出的一種以概率統計理論為指導的一類非常重要的數值計算方法。是指使用隨機數(或更常見的偽隨機數)來解決很多計算問題的方法。與它對應的是確定性演算法。
蒙特·卡羅方法在金融工程學,巨集觀經濟學,計算物理學(如粒子輸運計算、量子熱力學計算、空氣動力學計算)等領域應用廣泛。
當所求解問題是某種隨機事件出現的概率,或者是某個隨機變數的期望值時,通過某種「實驗」的方法,以這種事件出現的頻率估計這一隨機事件的概率,或者得到這個隨機變數的某些數字特徵,並將其作為問題的解。
蒙特卡洛法sup1sup
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