hello,大家好,今天带给大家的是一种计算机模拟的方法——蒙特卡模拟(Monte Carlo)。这是一种基于概率统计模型所衍生的一种计算机模拟的方法,而它的原理就是概率论中所涉及的“大数定律”,也就是在实验次数非常多时,频率会依概率收敛,即频率非常接近概率。蒙特卡模拟的基本思路可以归纳为三步:构造问题的概率模型->从已知概率分布中抽样->建立所需的统计量。后面我会用两个例子来
1、定义: 蒙特卡(Monte Carlo)模拟是一种通过设定随机过程,反复生成时间序列,计算参数估计量和统计量,进而研究其分布特征的方法。2、基于计算机的蒙特卡模拟实现步骤:(1)对每一项活动,输入最小、最大和最可能估计数据(注意这里不是三点估算),并根据提出的问题构造或选择一个简单、适用的概率分布模型,使问题的解对应于该模型中随机变量的某些特征(如概率、均值和方差等),这些特征都可以通过模
转载 2023-07-16 16:51:36
460阅读
前言 二十世纪最伟大的10大算法之一,数学家冯·诺伊曼用驰名世界的赌城—摩纳哥的Monte Carlo—来命名这种方法,为它蒙上了一层神秘色彩。所谓蒙特卡方法,简单地说就是将问题转化成一个概率问题.并用计算机模拟产生一堆随机数据,之后就是对随机数据的统计工作了! 蒙特卡模拟方法=建立概率模型+计算机模拟+数理统计什么是MCMC,什么时候使用它?Markov Chain Mo
蒙特卡罗模拟方法:蒙特卡罗(Monte Carlo)方法,又称随机抽样或统计试验方法。当所要求解的问题是某种事件出现的概率,或者是某个随机变量的期望值时,它们可以通过某种“试验”的方法,得到这种事件出现的频率,或者这个随机变数的平均值,并用它们作为问题的解。这就是蒙特卡罗方法的基本思想。  德尔菲(Delphi Technique)是组织专家就某一专题达成一致意见的一种信息收集技术。相关
转载 2023-11-07 02:42:17
78阅读
目录 布封投针问题(Buffon's needle problem)蒙特卡方法(Monte-Carlo Simulation)估算PI估计不规则图形的面积随机抛点采样估计样本采集拒绝采样(reject sample)布封投针问题(Buffon's needle problem)问题:1、取一张白纸,画出间隔为的等距平行线。2、取一根长度为的针,随机地向画有等距平行线的纸上掷次,观察针与
蒙特卡罗⽅法于20世纪40年代美国在第⼆次世界⼤战中研制原⼦弹的“曼哈顿计划”计划的成员S.M.乌拉姆和J.冯·诺伊曼⾸先提出。数学家冯·诺伊曼⽤驰名世界的赌城—摩纳哥的Monte Carlo—来命名这种⽅法,为它蒙上了⼀层神秘⾊彩。在这之前,蒙特卡罗⽅法就已经存在。1777年,法国Buffon提出⽤投针实验的⽅法求圆周率,这被认为是蒙特卡罗⽅法的起源蒙特卡罗⽅法⼜称统计模拟法,是⼀种随机模拟⽅法
R语言蒙特卡模拟】在PMP考试中的应用与价值 项目管理专业人士(PMP)认证是项目管理领域全球公认的顶级认证,对于提升项目管理人员的专业技能和职业素养具有重要意义。要维持PMP认证的有效性,每三年需要获得60个专业发展单元(PDU)。PMP考试作为获取认证的重要途径,考试时间为230分钟,包含180道选择题。考试费用为3900元,补考费用为2500元。本文将重点探讨R语言蒙特卡模拟在PMP
原创 2023-11-14 11:02:01
115阅读
蒙特·卡罗方法 蒙特卡算法即蒙特·卡罗方法。 蒙特·卡罗方法(Monte Carlo method),也称统计模拟方法,是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明,而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。是指使用 随机数(或更常见的伪随机数)来解决很多计算问题的方法。与它对应的是确定性算法。蒙特·卡罗方法在金融
转载 2023-06-25 13:00:52
368阅读
前言大数据时代,数据就是生产力。掌握数据处理、分析方法非常必要。我将用两篇文章,模拟蒙特卡模型'的案例,介绍如何通过EXCEL和Python两种工具来实现,希望从“道”和“术”两方面给大家一些启迪。正文分割线什么是蒙特卡模型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。
蒙特卡方法(MC)一、蒙特卡方法简介二、利用蒙特卡罗方法计算圆周率三、利用蒙特卡方法求定积分例1例2例3总结: 一、蒙特卡方法简介蒙特卡方法得名于摩纳哥的蒙特卡赌场,是大数定律的经典应用,即用大样本数据计算出来的频率估计概率,采样越多,越近似最优解,但永远不是最优解。 蒙特卡罗方法可以粗略地分成两类:一类是所求解的问题本身具有内在的随机性,可以借助计算机进行模拟,例如在物理中,对光子
转载 2023-06-25 13:34:10
385阅读
简介:蒙特卡罗方法(蒙特卡罗实验)是一类广泛的计算方法,它依赖于重复随机抽样来获得数值结果。基本概念是使用随机性来解决原则上可能是确定性的问题。Monte Carlo 方法主要用于三个问题类别:优化、数值积分和从概率分布生成绘图。本章主要介绍蒙特卡罗方法的可视化(蒙特卡罗方法的基本操作,计算在上一章)开始前基本处理【如若不理解某项操作,请看上一章】library(EnvStats) #rtri
蒙特卡模拟貌似名字非常学术,其实其原理非常简单。蒙特卡是一个著名赌场的名字,将其命名为蒙特卡模拟是为了形象表示其方法含义。如果放在今天命名的话,也可以将其称为拉斯维加斯模拟或者澳门模拟。简而言之,蒙塔模拟通过将问题转化为概率统计问题进行求解。比如求圆周率的数值,有很多很多方法。蒙特卡模拟的方法是,以下图为例子进行说明: 向图中(x,y)范围为 [0,1]的黑色边框正
蒙特卡模拟一:布丰投针实验: 步骤: 1:取一张白纸,在上面画出许多条间距为a的平行线 2:去一根长度为l的针,随机的向纸张上投掷n次,观察针与直线相交的次数记为m 3:计算针与直线相交的概率 经过证明: p = (2 * l) / (pi * a) = m/n; 其中p为上述的概率实验数据如下: 证明如下:(简单易懂的图片,o( ̄▽ ̄)d)%预备知识 %rand (m, n) 函数可以生成一个
蒙特卡罗模拟方法的缺点在于:( )。 A.由于对基础风险因素的一些假设,使得存在模型风险 B.计算量大,准确性的提高速度慢 C.如果计算机模拟产生的是伪随机数,那么可能导致错误结果 D.计算的VaR准确性较差 E.仍然没有考虑到厚尾现象参考答案:ABC 参考解析:蒙特卡模拟法的缺点:对于基础风险因素仍然有一定的假设,存在一定的模型风险;计算量很大,且准确性的提高速度较慢,如果一个因素
转载 2023-11-07 02:42:24
118阅读
利用python进行蒙特卡罗模拟 我们可以构建许多复杂的模型来解决预测问题。但是,我们常用到的是基于历史平均值,直觉或者某些特定领域启发式发展出来的Excel模型。这种方法也许足够解决现在的问题,但是通过一些合理的方式,我们可以为预测提供更多信息。蒙特卡罗模拟是一种更直观地理解潜在结果的方法,并且有助于避免“均值的缺陷”。整篇文章主要描述如何用python构建一个蒙特卡罗模拟用于预测销售佣金支
数学建模——蒙特卡罗算法概览引例基本思想特点主要应用范围:蒙特卡方法步骤如下:蒙特卡求解积分2.两个应用例子3. 与拉斯维加斯方法的比较5.更深度的应用 概览蒙特卡罗方法又称统计模拟法、随机抽样技术,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,是使用随机数(或伪随机数)来解决很多计算问题的方法。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
参考文献:https://zhuanlan.zhihu.com/p/262263040蒙特卡模拟是在计算机上模拟项目实施了成千上万次,每次输入都随机选择输入值。由于每个输入很多时候本身就是一个估计区间,因此计算机模型会随机选取每个输入的该区间内的任意值,通过大量成千上万甚至百万次的模拟次数,最终得出一个累计概率分布图,这个就是蒙特卡模拟模拟举例我们以定量风险分析项目总成本为例来简要介绍一下蒙
一、蒙特卡罗方法简介蒙特卡罗(Monte Carlo)方法:简单来说,蒙特卡的基本原理简单描述是先大量模拟,然后计算一个事件发生的次数,再通过这个发生次数除以总模拟次数,得到想要的结果,精髓就是:用统计结果去计算频率,从而得到真实值的近似值。蒙特卡方法可以应用在很多场合,但求的是近似解,在模拟样本数越大的情况下,越接近与真实值,但样本数增加会带来计算量的大幅上升。二、实例1.求圆周率pi的近似
# R语言蒙特卡模拟入门指南 ## 1. 流程概述 蒙特卡模拟是一种基于随机抽样的数值计算方法,通过大量的随机实验来估计未知参数或解决复杂问题。在R语言中,我们可以利用随机数生成和循环结构来实现蒙特卡模拟。 下面是实现蒙特卡模拟的一般流程: | 步骤 | 描述 | | ---- | ---- | | 1 | 确定模拟的随机变量及分布 | | 2 | 设置模拟的次数 | | 3 |
原创 2024-04-30 07:08:44
237阅读
蒙特卡罗方法介绍问题1其中函数说明结果问题2结果问题3结果问题4结果问题5结果问题6结果DONE!!! 蒙特卡罗方法介绍问题1 ∫10sin(x)xdx ∫ 0 1
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5