蒙特卡罗仿真机及其应用
蒙特卡洛法的原理及应用
蒙特卡洛法的原理及应用1. 蒙特卡洛法的概述蒙特卡洛法是一种基于统计学原理的数值模拟方法，通过随机抽样和统计分析来解决问题。
它的应用范围非常广泛，可以用于求解各种复杂的数学问题，特别是那些难以通过解析方法求解的问题。
蒙特卡洛法的核心思想是通过随机模拟来近似求解问题，它能够给出问题的解以及解的不确定性的度量。
2. 蒙特卡洛法的原理蒙特卡洛法的原理可以简单地概括为三个步骤：（1）问题建模首先，需要将要求解的问题转化为一个数学模型，并确定问题的输入和输出。
例如，要计算圆周率的近似值，可以使用蒙特卡洛法来进行模拟。
（2）随机抽样接下来，需要根据模型和问题的特点进行随机抽样。
蒙特卡洛法通过生成大量的随机数，然后根据这些随机数计算出问题的解。
（3）统计分析最后，通过对抽样得到的结果进行统计分析，来得出问题的解和解的不确定性的度量。
蒙特卡洛法通过对多次随机抽样的结果进行求平均、方差等统计分析，从而得到问题的解以及其精度。
3. 蒙特卡洛法的应用领域蒙特卡洛法具有广泛的应用领域，包括但不限于以下几个方面：（1）金融领域在金融领域，蒙特卡洛法可以用于评估投资组合的风险、定价衍生品合约、估计期权价格等。
（2）物理学领域在物理学领域，蒙特卡洛法可以用于模拟粒子物理实验、求解各种定态问题、研究统计力学等。
（3）生物学领域在生物学领域，蒙特卡洛法可以用于模拟蛋白质的折叠过程、优化DNA序列设计、分析化学反应等。
（4）工程领域在工程领域，蒙特卡洛法可以用于评估工程结构的可靠性、仿真电子电路的性能、优化运输网络等。
（5）人工智能领域在人工智能领域，蒙特卡洛法可以用于模拟智能体的学习过程、优化神经网络的结构、求解强化学习问题等。
4. 蒙特卡洛法的优缺点蒙特卡洛法具有以下的优点和缺点：（1）优点•蒙特卡洛法可以处理各种类型的问题，无论是连续问题还是离散问题，都可以通过适当的模型和抽样方法来求解。
•蒙特卡洛法的结果具有统计学意义，可以给出问题解的不确定性的度量，对于决策问题非常有用。
MonteCarlo模拟与应用研究
MonteCarlo模拟与应用研究摘要：本文旨在介绍Monte Carlo模拟方法及其在实际应用中的研究。
Monte Carlo模拟是一种基于随机数的数值计算方法，通过随机抽样和统计分析来模拟和评估各种不确定性因素对系统行为的影响。
该方法广泛应用于金融、风险分析、物理学、计算机科学等领域，并取得了丰富的研究成果。
本文还将介绍Monte Carlo模拟的基本原理、应用案例以及相关的评估指标和优化方法。
1. 引言Monte Carlo模拟是一种基于随机数的计算方法，通过模拟随机变量的分布和统计规律，来模拟和分析问题的解。
这种方法被广泛应用于需要考虑不确定因素和随机变量的问题中。
Monte Carlo模拟的优势在于其灵活性和适应性，可以处理各种不确定性、复杂性和非线性问题。
2. Monte Carlo模拟原理Monte Carlo模拟的基本原理是通过大量的随机抽样实验来估计问题的解。
它根据问题的特征和需要，通过生成符合某种分布的随机数，来模拟真实的状态和行为。
通过重复进行抽样和模拟实验，可以获得问题的各种指标和性质的概率分布。
通过统计分析和求解，得到问题的最优解或近似解。
3. Monte Carlo模拟的应用领域（1）金融领域：Monte Carlo模拟被广泛应用于金融风险分析、期权估值、投资组合管理等方面。
通过模拟股市、汇率、利率等因素的随机变动，可以对风险进行评估和管理，以及对不确定的金融产品进行定价和估算价值。
（2）物理学领域：Monte Carlo模拟在计算和模拟粒子物理学、量子力学、统计物理学等方面有广泛的应用。
通过生成符合量子力学和统计规律的随机数，进行大量的粒子运动模拟，可以研究和预测系统的行为、特性和性质。
（3）计算机科学领域：Monte Carlo模拟被应用于计算机网络、分布式系统、数据挖掘等方面。
通过模拟网络节点之间的通信、数据传输等随机因素，可以评估和优化系统的性能、可靠性和安全性。
蒙特卡洛仿真法
蒙特卡洛仿真法
蒙特卡洛仿真法（Monte Carlo Simulation）是一种基于随机抽样的数值计算方法，用于模拟和估计复杂系统或过程的行为和特性。
它通过生成大量随机数，并利用这些随机数对系统进行多次模拟，从而获得系统的统计特征或输出结果。
蒙特卡洛仿真法的基本思想是基于概率分布的采样。
首先，需要确定系统中各个变量或参数的概率分布函数。
然后，通过随机生成符合这些概率分布的样本值，来代表系统在不同情况下的可能状态。
接下来，对每个生成的样本进行计算或模拟，得到相应的输出结果。
通过重复这个过程多次（通常是数千或数万次），可以获得大量的样本结果。
根据这些样本结果，可以计算出系统的统计指标，如均值、标准差、概率分布等，从而对系统的行为进行估计和预测。
蒙特卡洛仿真法的优点包括：
1. 能够处理复杂的系统和不确定性问题；
2. 可以提供系统的统计特征和概率分布信息；
3. 适用于难以通过解析方法求解的问题。
蒙特卡洛仿真法在许多领域都有广泛的应用，如金融工程、风险管理、物理科学、工程设计等。
它可以帮助决策者在不确定性环境下进行风险评估、优化设计和决策制定。
需要注意的是，蒙特卡洛仿真法的准确性和可靠性取决于所选择的概率分布函数、抽样次数以及对结果的统计分析方法。
在实际应用中，需要合理选择和验证这些参数和方法，以确保模拟结果的有效性和可靠性。
工程项目风险分析中蒙特卡洛的模拟运用
工程项目风险分析中蒙特卡洛模拟的应用蒙特卡洛模拟作为在工程项目风险分析评估中的一种方法，为一种定量分析方法。
当项目评价中输入的随机变量个数多于3个，每个输入变量可能3个以上至无限多种状态时（如连续随机变量），就不能用理论计算法进行风险分析，这时就必须用蒙特卡洛模拟技术。
这种方法的原理是用随机抽样的方法抽取一组输入变量的数值，并根据这组输入变量的数值计算项目评价指标，如内部收益率、净现值等，用这样的方法抽样计算足够多的次数可获得评价指标的概率分布及累计概率分布、期望值、方差、标准差，计算项目由可行转变为不可行的概率，从而估计项目投资所承担的风险。
1、蒙特卡洛模拟的程序1)确定风险分析所采用的评价指标，如净现值、内部收益率等。
2)确定对项目评价指标有重要影响的输入变量。
3)经调查确定输入变量的概率分布。
4)为各输入变量独立抽取随机数。
5)由抽得的随机数转化为各输入变量的抽样值。
6)根据抽得和各输入随机变量的抽样值组成一组项目评价的基础。
7)根据抽样值所组成的基础数据计算出评价指标值。
8)重复第4至第7步，直至预定模拟次数。
9)整理模拟结果所得评价指标的期望值、方差、标准差和期望值的概率分布，绘制累计概率图。
10)计算项目由可行转变为不可行的概率。
2、应用蒙特卡洛模拟法时应注意的问题（1）应用蒙特卡洛模拟法时，需假设输入变量之间是相互独立的。
在风险分析中遇到输入变量的分解程度问题，一般而言，变量分解得越细，输入变量个数也就越多，模拟结果的可靠性也就越高；变量分解程度低，变量个数少，模拟可靠性降低，但能较快获得模拟结果。
对一个具体项目，在确定输入变量分解程序时，往往与输入变量之间的相关性有关。
变量分解过细往往造成变量之间有相关性，如产品销售收入与产品结构方案中各种产品数量和价格有关，而产品销售往往与售价存在负相关的关系，各种产品的价格之间同样存在或正或负的相关关系。
如果输入变量本来是相关的，模拟中视为独立的进行抽样，就可能导致错误的结论。
蒙特卡洛模拟在统计中的应用
蒙特卡洛模拟在统计中的应用蒙特卡洛模拟是一种基于随机抽样的数值计算方法，通过随机抽样的方式来解决复杂的数学问题。
在统计学中，蒙特卡洛模拟被广泛应用于估计统计量、模拟随机过程、评估风险等方面。
本文将介绍蒙特卡洛模拟在统计中的应用，并探讨其在不同领域的具体应用案例。
一、蒙特卡洛模拟的基本原理蒙特卡洛模拟的基本原理是通过生成服从某种概率分布的随机数来模拟复杂的随机现象，然后利用这些随机数进行数值计算，从而得到所关心的统计量或结果。
其基本步骤包括：1. 确定模拟对象：首先需要确定要模拟的对象或系统，包括系统的输入、输出和运行规则等。
2. 设定随机数生成规则：根据模拟对象的特性，确定随机数生成的规则和概率分布。
3. 生成随机数：按照设定的规则生成符合要求的随机数序列。
4. 进行模拟计算：利用生成的随机数进行模拟计算，得到所需的统计量或结果。
5. 分析结果：对模拟结果进行统计分析，评估模拟的准确性和可靠性。
二、蒙特卡洛模拟在统计中的应用1. 参数估计：在统计学中，参数估计是一项重要的任务，通过蒙特卡洛模拟可以对参数进行估计。
例如，可以利用蒙特卡洛模拟来估计某一分布的参数，如均值、方差等。
2. 假设检验：假设检验是统计学中常用的方法之一，通过蒙特卡洛模拟可以进行假设检验的模拟。
例如，可以利用蒙特卡洛模拟来模拟零假设成立时的抽样分布，从而进行显著性检验。
3. 随机过程模拟：在金融领域，蒙特卡洛模拟被广泛应用于模拟随机过程，如股票价格的波动、利率的变动等。
通过模拟这些随机过程，可以评估风险、制定投资策略等。
4. 风险评估：在保险业和风险管理领域，蒙特卡洛模拟常用于评估风险。
通过模拟不同的风险情景，可以评估风险的概率分布、价值-at-风险等指标。
5. 优化问题：蒙特卡洛模拟还可以用于解决优化问题，如投资组合优化、生产调度等。
通过模拟不同的决策方案，可以找到最优的解决方案。
三、蒙特卡洛模拟在不同领域的具体应用案例1. 金融领域：在金融领域，蒙特卡洛模拟被广泛应用于期权定价、风险管理等方面。
蒙特卡罗仿真的原理及应用
号； 数字信源（ 如电传机、计算机等各种数字终端设备） 输出 离散的数字信号。
2． 变换器。因语声、图像等原始的消息不能以电磁波来 传送，所以需 要 通 过 变 换 器 将 原 始 的 非 电 消 息 变 换 成 电 信 号，并再对这种电 信 号 进 一 步 转 换，使 其 变 换 成 适 合 某 种 具 体信道传 输 的 电 信 号。 这 种 电 信 号 同 样 载 有 原 有 的 信 息。 例如电话机的送话器，就是将语声变换成幅度连续变化的电 话信号，再进一步转换后送到信道上去。
产业与科技论坛 2012 年第 11 卷第 17 期
蒙特卡罗仿真的原理及应用
□戚苇苇
【内容摘要】蒙特卡罗法又称随机抽样技巧法或统计试验法，在目前结构可靠度计算中，它被认为是一种相对精确法，具有在计 算机上实现蒙特卡罗计算时程序结构清晰简单，便于编制和调试的特点。
【关键词】通信技术； 蒙特卡罗法； 仿真； 误码率 【作者单位】戚苇苇，江苏省扬州技师学院
5． 信宿。信宿是传输信息的归宿，其作用是将复原的原 始信号转换成相应的消息。
6． 噪声源。噪声源是信道中的噪声以及分散在通信系 统其他各处的噪声的集中表示。
信源
变换器
信道
反变换
信宿
噪声源
图 1 通信系统的一般模型
通信系统的一般模型如图 1，现代通信系统要运行在功 率和宽带有限的条件下，还要支持高速数据。这些要求相矛 盾，导致了复杂 的 调 制 和 脉 冲 成 形 技 术。 由 于 系 统 复 杂，再 加上环境恶劣，设计和分析问题使用传统的（ 不基于仿真） 方 法不再是易于解析处理的了。随着计算机的发展，仿真成了 深入理解系统特性的有价值的工具。一个开发得很好的仿 真跟在实验室实现一个系统很类似，可以很方便地对要研究 的系统进行多点 测 量，也 可 很 容 易 作 参 数 研 究，因 为 可 以 任 意改动滤波器带宽和信噪比（ SNＲ） 等参数，而且还能很快地 观察到这些改变对系统性能的影响。可以很容易地产生时 域波形、信号谱图、眼 图、信 号 星 座 图、直 方 图 和 许 多 其 他 图 形显示。尽管我们经常采用仿真在获得误比特率 （ BEＲ） 之 类变量的数值，但 是，仿 真 的 主 要 作 用 不 在 于 获 得 数 值 而 在 于获得深入的理解。
蒙卡仿真原理eetop
蒙卡仿真原理eetop
蒙特卡洛仿真原理是一种基于统计学原理的数值计算方法，用于模拟和预测复杂系统或过程的行为表现。
它通过随机抽样和统计分析，利用随机数生成的方法来模拟系统的随机变量，从而得出系统的不确定性和风险。
蒙特卡洛仿真原理的基本原理是通过对系统的随机变量进行多次抽样和模拟，计算出每次模拟中系统的输出结果，然后对这些结果进行统计分析，得到系统的平均值、方差等统计量。
这种方法通过重复模拟来获得结果的分布和不确定性，因此可以得到较为准确的模拟结果。
在金融领域中，蒙特卡洛仿真原理被广泛应用于风险评估和资产定价等方面。
它可以通过模拟资产价格的变动和相关风险因素，来预测资产价格的未来走势和风险程度。
此外，蒙特卡洛仿真原理还可以用于解决其他领域的复杂问题，如物理、化学、生物、工程等领域的模拟和预测。
需要注意的是，蒙特卡洛仿真原理虽然可以得出较为准确的模拟结果，但也需要耗费大量的计算资源和时间。
因此，在实际应用中需要根据具体问题和计算资源的情况进行权衡和选择。
蒙特卡罗方法及应用
蒙特卡罗方法及应用蒙特卡罗方法是一种基于概率统计的数值计算方法，它在许多实际问题中具有广泛的应用。
本文将介绍如何在没有明确思路的情况下，使用蒙特卡罗方法来解决实际问题，并概述其基本原理、实现步骤、优缺点及应用实例。
当遇到一些复杂的问题，比如在无法列出方程求解的数学问题，或者在需要大量计算的概率统计问题中，我们可能会感到无从下手。
此时，蒙特卡罗方法提供了一种有效的解决方案。
通过使用随机数和概率模型，我们可以对问题进行模拟，并从模拟结果中得出结论。
蒙特卡罗方法的基本原理是利用随机数生成器，产生一组符合特定概率分布的随机数，然后通过这组随机数对问题进行模拟。
具体实现步骤包括：首先，确定问题的概率模型；其次，使用随机数生成器生成一组随机数；然后，通过模拟大量可能情况，得到问题的近似解；最后，对模拟结果进行统计分析，得出结论。
蒙特卡罗方法的优点在于，它可以在一定程度上解决难以列出方程的问题，提供一种可行的计算方法。
此外，蒙特卡罗方法可以处理多维度的问题，并且可以给出近似解，具有一定的鲁棒性。
然而，蒙特卡罗方法也存在一些缺点，比如模拟次数过多可能会导致计算效率低下，而且有时难以确定问题的概率模型。
蒙特卡罗方法在概率领域有广泛的应用，比如在期权定价、估计数学期望、计算积分等领域。
以估计数学期望为例，我们可以通过蒙特卡罗方法生成一组符合特定概率分布的随机数，并计算这些随机数的平均值来估计数学期望。
总之，蒙特卡罗方法为我们提供了一种有效的数值计算方法，可以在没有明确思路的情况下解决许多实际问题。
通过了解蒙特卡罗方法的基本原理、实现步骤、优缺点及应用实例，我们可以更好地理解并应用这种方法。
在实际问题中，我们可以根据具体的情况选择合适的概率模型和随机数生成器，以得到更精确的结果。
我们也需要注意蒙特卡罗方法的局限性，例如在处理高维度问题时可能会出现计算效率低下的问题。
针对这些问题，我们可以尝试使用一些优化技巧或者和其他计算方法结合使用，以提高计算效率。
蒙特卡洛模拟在工程经济评价中应用研究
蒙特卡洛模拟在工程经济评价中应用研究蒙特卡洛模拟是一种通过随机变量的模拟来分析不确定性问题的方法，在工程经济评价中广泛应用。
本文将围绕蒙特卡洛模拟在工程经济评价中的应用展开讨论。
蒙特卡洛模拟可以用来评估工程项目的经济效益。
在进行工程项目投资决策时，经济效益是一个重要考虑因素。
通过建立数学模型，将各种影响因素转化为随机变量，然后通过蒙特卡洛模拟对这些随机变量进行模拟，可以获得不同投资决策的可能结果及其概率分布。
这将为投资决策提供科学依据，降低投资风险。
蒙特卡洛模拟可以用来分析工程项目的风险。
在工程项目中，存在着各种风险，如市场风险、技术风险、政策风险等。
通过蒙特卡洛模拟，可以模拟这些风险因素，并量化它们对项目经济效益的影响。
这有助于工程项目经理制定有效的风险管理策略，避免或减轻风险对项目的不利影响。
蒙特卡洛模拟还可以用来优化工程项目的资源配置。
在工程项目中，资源是有限的，如资金、人力、材料等。
通过蒙特卡洛模拟，可以对不同的资源配置方案进行模拟，评估它们对项目经济效益的影响，并找到最优的资源配置方案。
这将提高资源利用率，节约成本，提高项目效益。
蒙特卡洛模拟在工程经济评价中的应用还包括对工程项目成本、收益、时间等方面的分析。
通过对这些关键因素进行模拟，可以评估它们对项目经济效益的影响，从而为项目经理提供决策依据。
蒙特卡洛模拟还可用于对工程项目的敏感性分析，通过模拟不同因素的变化，评估它们对项目经济效益的影响敏感程度。
蒙特卡洛模拟在工程经济评价中具有广泛的应用前景。
通过模拟不确定性问题，评估经济效益，分析风险，优化资源配置，对工程项目的成本、收益、时间等方面进行分析，蒙特卡洛模拟将为工程经济评价提供更准确、科学的方法和工具。
值得注意的是，蒙特卡洛模拟的应用需要合理选择模型和输入数据，并结合实际情况进行分析和解释。
汽车制造蒙特卡洛模拟及其在公差设计中的应用
成环数 n 不能太大，一般应小于 10 的场合．蒙特卡 洛模拟法可以进行各种随机变量（包括线性、非线性 尺 寸 链 ） 的 模 拟 计 算 ，是 一 种 通 用 的 公 差 分 析 技 术．由于它的计算精度与样本量的平方根成正比，故 需要的样本量很大，模拟次数一般在数万次到几十万 次才能保证计算精度．过去认为蒙特卡洛模拟法计 算时间长，限制了它的使用．随着计算机技术的发 展，计算时间已经不是制约的因素．
公差分析的方法有极值法和统计公差方法两 类．极值法是建立在零件 100%互换的基础上，是一种 最简单的方法，但按极值法计算的公差过于保守，对 加工精度要求提高，增加制造成本．根据概率论与数 理统计理论进行公差分析的方法称为统计公差方法， 统计公差的方法有概率法、修正的概率法、卷积法、 Taguchi 实验法和蒙特卡洛（Monte Carlo）模拟法 等[1,2]．概率法是建立在假定封闭环为正态分布、置信 水平为 P=99.73%基础上的；如果改变置信水平，则难 以 进 行 计 算 ，这 与 生 产 的 实 际 要 求 有 时 是 不 相 符 的．卷积法主要应用于线形尺寸链的求解，对非线性 尺寸链要进行线形化处理，会产生舍入误差，影响计 算精度．Taguchi 实验法虽然比较简单，但它要求组
多的 y 值后，再求出 y 的各阶中心矩．最后，根据封
闭环尺寸的分布就可以求解相应的公差．
基于蒙特卡洛模拟的公差分析流程如图 3 所
示．用蒙特卡洛模拟进行公差分析包括以下内容：
（1）概率密度函数．公差设计函数的性质与尺
寸链各组成环尺寸的概率密度函数有关．设 n 为设
计变量的个数，x1, x2 , , xn 是相互独立的尺寸设计变 量（组成环尺寸），则公差设计函数为
（College of Mechanical Engineering，Tianjin University of Science & Technology，Tianjin 300222，China）
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
230$(’1$： #<=>? !@AB< KEOGB@>E<= ?=S@S? E= L<OTG>@>E<=@B QEOGB@>E<= >< >M? Q><LM@Q>EL TA<UB?OQ VE>M #<=>? !@AB< O?>M<WX@=W NE=W @ Q<BG>E<= <N =??W A?Q<BRE=S YG?Q>E<=SD,= <AW?A >< A?Q?@ALM L<OTBEL@>?W Q><LM@Q>EL TA<UB?OQX ,= >MEQ T@T?AX E> TG> N<AV@AW #<=>? !@AB< KEOGB@>E<= !<OTG>?A <N U@Q?W <= #<=>? !@AB< Q><LM@Q>EL QEOGB@>?W O?>M<WX@=W EBBGQ>A@>?Q E>Q NG=W@O?=>@B >?=?>Q D&< >M? L@BLGB@>E<= <N A@>E<= <N >M? LEALGON?A?=L? <N @ LEALB? >< E>Q WE@O?>?A XE> TA@L>EL?Q @TTBE?W TA<L?QQ <N #<=>? !@AB< KEOGB@>E<= !<OTG>?AD,> QM<VQ @W>@=>@S? @=W S?=?A@B @W@T>@UEBE>F <N #<=>? !@AB< KEOGB@>E<= !<OTG>?A N<A W?@BE=S VE>M Q><LM@Q>EL TA<UB?OQD 4%5 6"(/0： #<=>? !@AB< #?>M<W； L<OTG>@>E<=@B QEOGB@>E<=； A@=W<O =GOU?A Q?YG?=L?
随机数
分析待 解问题
概率 模型
仿真
仿真 结果
图!
仿真过程图
%"#
随机数的产生 利用蒙特卡罗方法， 在模型建立的情况下， 要
先产生随机抽样值，即在给定运行中各参数的统 计分布规律的条件下，在计算机上产生符合其分 布规律的随机数抽样值，这个过程称为伪随机数 的模拟。由于伪随机数的特性会影响测试用例的 覆盖性， 采用产生随机数的另一种方法： 类同余
0
结束语
在对罗仿真机， 说明了其工作原理， 并通过圆周率的计算， 实践了它的应用过程。 蒙特 卡罗仿真机能很大程度的简化待解问题的复杂 性， 提高仿真的准确性。 它可以解决现实中许多复 杂的随机性强的问题， 如在核装置设计领域， 软件 可靠性测试领域等。 参考文献：
［" ］ 裴 鹿 成 / 计 算 机 随 机 模 拟 ［- ］ /长 沙=湖 南 科 学 技 术 出 版 社 ，
图+
投针示意图
./+/+
算法
（" ） 为计算作准备。取总投针次数初始值 ,* 相交次数 -*!， 设定总投针试验次数 ,2(3； !， （+ ） 由蒙特卡罗方法产生两个 ［!， 间均匀分 "］ 布的随机数，并作为随机构造的细针的一个端点 ； 的坐标 （3"， 4+） 再产生一个随机数， 作为细针另一端点的 （5 ） 横坐标 3+； （.） 如 果 $3+63"$7!/0 ， 则说明本次欲构造的细 针长度已超过 !/0， 应舍弃并回到上步； （0） 利用细针长度为 !/0 这个约束条件， 计算
!"#$% &’()" *+,-)’$+"# &",.-$%( ’#/ +$0 ’..)+1’$+"#
#) .@E5FG=， H, IE@<5JG=
（KLM<<B <N #@>MO@>EL P ,=N<AO@>E<= ， &E@=QMGE *<AO@B %=ER?AQE>F， &E@=QMGE， 0@=QG :;2332， !ME=@）
［%］
程可大致分为仿真建模、 程序实现、 仿真结果的统 计分析三大部分 。其中仿真建模是最基础的、 关
［&］
系整个仿真成败的环节。如果有软件能够辅助用 户方便快捷地完成仿真建模工作，那么不仅可大 大减少工作量，而且还可使用户集中精力以提高
［’］ 建模质量 。
随机数的来源。 在运用 ,-./-0 进行产品开发的 时候，经常会遇到数据采集等直接对硬件进行操 作的问题。 通常在该问题的处理上， 采用语言直接 进行编程， 或是在 ,-./-0 中插入软件接口进行 编 程［!1］ ， 因此， 可 以 用 ,-./-0 进 行 随 机 数 采 集 与仿真。
4
5/+; 5/+. 5/++ 5/+ 5/"? 圆 5/"; 周 5/". 率 5/"+ 5/" 5/!? +!!! .!!! ;!!! ?!!! "!!!! "+!!!
图5
模拟计算结果
可以看出， 随着投针试验次数的增加， 圆周率 计算值逐渐趋近于公认值。本文模拟到一万余次 的投针试验， 如果继续增加试验次数， 则圆周率的 计算精度还会得到进一步的提高。 另外， 从理论上 讲， 模拟次数和提供随机数据越多， 精度越高， 所 耗机时也越长； 模拟次数过少， 则误差过大。 因此， 需权衡模拟次数和误差。
方法，该方法是在平坦桌面上划一组相距为 6 的 平行线， 然后向桌面随意地投掷长度为 6 的细针， 设细针与平行线的垂直方向的夹角为 7 ，则细针 与平行线相交的概率为 898!:;4<7:" 由于 7= 是在
・!#・
电脑与信息技术
第 !" 卷
［! ， 间均匀分布的， 所以细针与平行线相交的 !］ 概率等于 " # !
第 !" 卷
第#期
电脑与信息技术 电脑与信息技术
第 !" 卷 ’()*!" +(*#
$%%& 年 & 月
!"#$%&’( )*+ ,*-"(#)&,"* &’!.*"/"01
,-.* $%%&
文章编号： （6338 ） 233452667 3953337539
蒙特卡罗仿真机及其应用
马海云， 齐小军
（天水师范学院数信学院， 甘肃 天水 摘
+ 细针端点的纵坐标 4+*4"8 "!/0+6 （3+63"） ，如果
">?>/
［+］ 徐钟济 / 蒙特卡罗方法 ［-］ / 上海 = 上海科学技术出版社， ">?0/ ［5 ］ 李书臣， 赵礼峰 / 仿真技术的现状及发展 ［@ ］ / 自动化与 仪 表 ， （; ） ">>> ， ". ="6./ ［. ］ 徐庚保/ 系统仿真的过去、 现在和未来 ［@］ / 计算机仿真， ">>?， （5 ） "0 = +6./ ［0 ］ 惠天舒， 李裕山， 陈宗基 / 仿真模型的可重用性研究 ［@ ］ /北 京 航空航天大学学报， （5 ） ">>> ， +0 = 5+>6555/ ［; ］ 陆银根 / 用类同余法产生随机数及其检验 ［@］ / 数理 统 计 与 管 理 /+!!+ ， （; ） +" =0!60+/ ［< ］ ABCD E F ， 1(G - H/ I DCJ BCGKL’ML% N&K MC’M ’GLMC KC)G%6 ［@］ ［@ ］ ， ">>? ， ML&D / ODN&K2(ML&D (D) P&NMJ(KC EC%BD&Q&R4 .! （0 # ; ） =5.<650./ ［? ］ ABCD E F ， 1(G - H/ I ’L2GQ(ML&D ’MG)4 &D ’&2C BCGKL’6
:;2332）
要： 蒙特卡罗仿真机是通过对随机性问题采用 #<=>? !@AB< 方法进行计算机仿真， 从而
得出待解问题的解。为了研究复杂的随机问题， 文中提出了基于蒙特卡罗的随机模拟法的蒙 特卡罗仿真机， 并说明了它的基本原理。通过圆周率的计算， 实践了蒙特卡罗仿真机的应用 过程， 从而显示出蒙特卡罗仿真法处理随机性问题的优越性和仿真普遍的适用性。 关键词： 蒙特卡罗方法； 计算机模拟； 随机数 中图分类号： &$9C2DC 文献标识码： )
第!期
马海云等： 蒙特卡罗仿真机及其应用
・+・
近似解， 解的精度可用估计值的标准误差表示。
符合其特点的概率模型，同时产生出预期的理论 仿真结果； （#） 基于概率模型产生仿真所需的随机数； （%） 进行仿真试验， 得出仿真结果； （&） 若这个结果和预期理论结果不相符， 则说 明仿真失败， 重新回到第一步。否则， 此次仿真过 程成功。 仿真过程如图 ! 所示：