蒙特卡罗法在计算机仿真中的应用研究

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1、蒙特卡罗法在计算机仿真中的应用研究摘要：在运用蒙特卡罗法计算求解问题的过程屮会遇到一系列的问题：比如如何构造或描述概率过程、并且如何从己知概率分布抽样和建立估计量。其中，构造或描述概率过程实际上就是建立随机试验模型，构造概率过程是对确定性的问题而言的，描述概率过程是对随机性的问题而言的，不同的问题所需要建立的随机试验模型各不相同。此问题将是本论文的重点之所在。所谓的从己知概率分布抽样指的是随机试验过程，随机模拟中必要含某些己知概率分布的随机变量或随机过程作为输入，进行随机试验过程就是对随机变量的样本或随机过程

2、的样本函数作为输入相应的输出过程，因此通常被称之为对已知概率分布的抽样。如何产生已知分布的随机变量或随机过程是蒙特卡罗法屮的一个关键问题，亦是本论文的关键。总之，本论文所要阐述的主要问题包括如何产生随机数，如何描述概率过程以及如何使用计算机C语言程序来对蒙特卡罗法进行仿真。关键词：蒙特卡罗法；仿真；概率；随机数；定积分TheResearchoftheMontecarlomethodintheapplicationofcomputersimulationAbstract:Processcalculationpr

3、obleminusingtheMonteCarlomethodwillencounteraseriesofproblems:suchashowtostructureoraprobabilisticdescriptionofprocess,andfromtheknownprobabilitydistributionofsamplingandestimation.Amongthem,structureordescribingtheprobabilityisactuallyaprocessofarandomtest

4、model，constructprobabilisticprocessistothedeterministicproblem,describingtheprobabilityofrandomprocessistheproblemintermsofthemodelofrandomtest，differentproblemsneedtoestablisheacharenotidentical.Thisproblemwillbethekeypointofthepaper.Theso-calledfromthekno

5、wnprobabilitydistributionofsampleisarandomprocess，thenecessarysimulationcontainssomeknownprobabilitydistributionofrandomvariablesorrandomprocessasinput，thesamplefunctionoftherandomtestingistheprocessofthesamplesofrandomvariablesorrandomprocessastheinputando

6、utputprocess,itisoftenreferredtoastheknownprobabilitythesamplingdistribution.HowtoproduceaknowndistributionoftherandomvariablesorrandomprocessisakeyproblemofMonteCarlomethod，alsoisthekeyofthispaper.Always，themainissuesinthispapertosetincludinghowtogenerater

7、andomnumbers,howtodescribetheprobabilityprocessandhowtousethecomputerClanguageprogramtosimulatetheMonteCarlomethod.Keywords:MonteCarlomethod；simulation；probability；randomnumber;definiteintegral目录M-ai仑i1.1研究背景11.2研究现状分析11.3研究思路和方法2第二章计算机仿真32.1计算机仿真技术的概述32.2计

8、算机仿真技术的发展32.3计算机仿真技术的发展现状及前景3第三章定积分及其应用63.1定积分的概念63.2定积分的基本计算方法6第四章蒙特卡罗法104.1蒙特卡罗法的来源和概述104.2概率模型和蒙特卡罗法114.3基于蒙特卡罗法的定积分计算13街吾15測16第一章绪论1.1研究背景蒙特卡罗方法在科学上又称统计模拟法、随机抽样技术，是随机模拟方法的一种，它的理论基础是以概率论和统计理论方法为前提的，