Какие преимущества и недостатки имеет метод Монте-Карло?
В чем состоит метод обратных функций? Ме́тод обра́тного преобразова́ния (Преобразование Н. В. Смирнова) — способ генерации случайных величин с заданной функцией распределения, путём модификации работы генератора равномерно распределённых чисел. В чем состоит метод Неймана? Метод Неймана состоит в следующем: 1. С помощью датчика случайных чисел получают пару чисел, распределенных равномерно на (0,1).x1 и x2. 2. Путем преобразований (по методу обратной функции получают два числа , равномерно распределенных соответственно на интервалах (a,b) и (o,w), то есть , где рис 3.5.
3. Из точек с координатами выбирают те, которые попали “под колокол” функции fh (y), то есть те точки, для которых . 4. Если выполнено условие 3., то искомое значение y полагают равным . Какие вы знаете методы преобразования стандартной случайной величины в случайную величину с другим распределением? Метод неймана метод обратной функции 8.Почему числа, вырабатываемые функцией Random , называют псевдослучайными? так как рассчитываются по специальным алгоритмам Как проверить качество псевдослучайных чисел? 1) Графические тесты. Свойства последовательностей отображаются в виде графических зависимостей, по виду которых делают выводы о свойствах исследуемой последовательности. 2) Статистические тесты. Статистические свойства последовательностей определяются числовыми характеристиками. 1. Аппаратный. (простой пример это монетка) При аппаратном способе случайные числа вырабатываются электронной приставкой (генератор, датчик случайных чисел). В основе таких генераторов лежат шумы в электронных и полупроводниковых приборах и тому подобное. 2. Табличный . Случайные числа оформлены в виде таблицы, которая хранится в оперативной памяти или на внешнем носителе. 3. Алгоритмический (программный) . Случайные числа генерируются на компьютере по специальным алгоритмам. Какие преимущества и недостатки имеет метод Монте-Карло? Преимуществами метода Монте-Карло являются - универсальность применения к любым данным не зависимо от источника их возникновения или поступления, модели, используемые в ММК относительно просты, с научной точки зрения, и при наличии необходимых ресурсов для их создания и развития, они могут быть дополнены и расширены. Данный метод позволяет учесть не отдельно взятый процесс, а взаимосвязанность процессов в совокупности с установленными связями. Используемые модели могут быть прозрачными и понятными, что повышает доверие к этому методу. ММК позволяет достичь необходимой точности результатов. Недостатками ММК являются - большое количество времени, затрачиваемое для достижения результатов, чрезмерная техническая сложность метода может оттолкнуть от него стэйкхолдеров процессов и оставить специалистов, ответственных за проведение метода наедине с компьютером. Метод Монте-Карло не может адекватно моделировать события с очень высокой или очень низкой вероятностью появления. Ме́тоды Мо́нте-Ка́рло (ММК) — группа численных методов для изучения случайных процессов. Суть метода заключается в следующем: процесс описывается математической моделью с использованием генератора случайных величин, модель многократно обсчитывается, на основе полученных данных вычисляются вероятностные характеристики рассматриваемого процесса.
Популярное: Генезис конфликтологии как науки в древней Греции: Для уяснения предыстории конфликтологии существенное значение имеет обращение к античной... Почему стероиды повышают давление?: Основных причин три... Почему двоичная система счисления так распространена?: Каждая цифра должна быть как-то представлена на физическом носителе... Организация как механизм и форма жизни коллектива: Организация не сможет достичь поставленных целей без соответствующей внутренней... ©2015-2024 megaobuchalka.ru Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. (1328)
|
Почему 1285321 студент выбрали МегаОбучалку... Система поиска информации Мобильная версия сайта Удобная навигация Нет шокирующей рекламы |