телефон 978-63-62
978 63 62
zadachi.org.ru рефераты курсовые дипломы контрольные сочинения доклады
zadachi.org.ru
Сочинения Доклады Контрольные
Рефераты Курсовые Дипломы
путь к просветлению

РАСПРОДАЖАВсё для дома -30% Одежда и обувь -30% Товары для детей -30%

все разделыраздел:Математика

Вычисление интегралов методом Монте-Карло

найти похожие
найти еще

Забавная пачка "5000 дублей".
Юмор – настоящее богатство! Купюры в пачке выглядят совсем как настоящие, к тому же и банковской лентой перехвачены... Но вглядитесь
60 руб
Раздел: Прочее
Совок большой.
Длина 21,5 см. Расцветка в ассортименте, без возможности выбора.
21 руб
Раздел: Совки
Совок №5.
Длина совка: 22 см. Цвет в ассортименте, без возможности выбора.
18 руб
Раздел: Совки

Молочный гриб необходим в каждом доме как источник здоровья и красоты
Молочный гриб необходим в каждом доме как источник здоровья и красоты + книга в подарок

 Азартные игры

Решетов Юpий Вячеславович Азартные игры Ю.В.Решетов АЗАРТHЫЕ ИГРЫ Введение Пyбликация имеет целью показать как проводится психоаналитическое моделирование. В качестве такой модели бyдет показан метод Казино. Конечно же, здесь бyдет описана не математическая модель знаменитого метода Монте-Карло, с помощью которого можно подсчитать площади и объемы сложных геометрических фигyр. Самым ярким примером психоаналитической модели является теория либидо З. Фрейда, которой он пытался объяснить закономерности человеческой психики. Действительно это был революционный шаг, позволивший многое объяснить, но к сожалению не все процессы происходящие в человеческом мышлении yкладывались в прокрyстово ложе данной теории. Дело в том, что модели сильно отличаются от реальности и лишь позволяют более наглядно подойти к той или иной точке зрения, посмотреть на проблемy иным, отличным от привычного методом осознания действительности, но не более того. Также модели являются yдобными инстрyментами и позволяют работать с информацией, прикидывать нюансы, но в тоже время они весьма ограничены, потомy что не могyт полностью отражать действительные процессы в полном объеме по отношению к процессам не входящим в них

скачать реферат Метод Монте-Карло и его применение

Что же касается задач, имеющих вероятностное описание, то сходимостью по вероятности является даже в какой-то мере естественной при их исследовании. Глава 3. Вычисление интегралов методом Монте-Карло. §1. Алгоритмы метода Монте-Карло для решения интегральных уравнений второго рода. Пусть необходимо вычислить линейный функционал , где , причём для интегрального оператора K с ядром  выполняется условие, обеспечивающее сходимость ряда Неймана: . Цепь Маркова  определяется начальной плотностью  и переходной плотностью ; вероятность обрыва цепи в точке  равна . – случайный номер последнего состояния. Далее определяется функционал от траектории цепи, математическое ожидание которого равно . Чаще всего используется так называемая оценка по столкновениям , где , . Если  при , и  при , то при некотором дополнительном условии . Важность достижения малой дисперсии в знакопостоянном случае показывает следующее утверждение: если  и , где , то , а . Моделируя подходящую цепь Маркова на ЭВМ, получают статистическую оценку линейных функционалов от решения интегрального уравнения второго рода.

24 восковых мелка для малышей, в бочонке.
Оптимальным выбором карандашей для самых маленьких станет набор из 24 восковых мелков, предназначенных специально для малышей от 1 года.
484 руб
Раздел: Восковые
Фоторамка "Poster blue" (40х60 см).
Рамка настенная может располагаться как вертикально, так и горизонтально. Для фотографий размером: 40х60 см. Материал: пластик.
681 руб
Раздел: Размер 40x60 (А2)
Шарики пластиковые, цветные, 80 штук, диаметр 85 мм.
Пластиковые шарики - веселая игра для малышей, ими можно играть где угодно - дома, на улице, в детском саду, наполнять детский манеж,
529 руб
Раздел: Шары для бассейна
 Трон Люцифера

Математика могла бы дать более успешный прогноз, тем паче что был разработан метод, полу, чивший в 1949 году красноре. чивое название «метод МонтЯ Карло», по названию города известного своим игорным домом Этот метод позволяет рассматрад вать поведение системы, каждый этап которой моделируется прц помощи любого источника слу. чайных чисел, будь то рулетка, подбрасывание монеты, тираж-ная таблица или данные переписи населения. Известный математик Джон Литлвуд привел в книге «Математическая смесь» пример самого удивительного совпадения, случившегося в его жизни. «Девушка шла по Уолстон-стрит (Лондон) к своей сестре Флоренс Роз Далтон, которая работала поварихой в доме № 42 по этой улице. Она прошла мимо дома № 40 и подошла к дому № 42, где поварихой работала некая Флоренс Роз Далтон (совсем другая женщина), находившаяся в то время в двухнедельном отпуске; эту Флоренс Роз Далтон в качестве поварихи заменяла ее сестра. Но этот дом оказался домом № 42 по Овингтон-сквер (откуда в этом месте есть узкий проход на Уолтон-стрит), дом же № 42 по Уолтон-стрит был следующим… Безусловно, некоторое количество удивительных совпадений должно было иметь место в действительности…» Вероятность этого столь курьезного и никак не связанного с трансцендентными силами случая настолько мала, что напрочь зачеркивает самые поразительные «удачи» оракулов

скачать реферат Вычисление интегралов методом Монте-Карло

САРАТОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ФАКУЛЬТЕТ ИНФОРМАТИКИ И ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ КУРСОВАЯ РАБОТА ВЫЧИСЛЕНИЕ ИНТЕГРАЛОВ МЕТОДОМ МОНТЕ - КАРЛО Выполнил: Руководитель: Саратов, 2009 СОДЕРЖАНИЕ ВВЕДЕНИЕ 1. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ АЛГОРИТМА ВЫЧИСЛЕНИЯ ИНТЕГРАЛА 1.1 Принцип работы метода Монте – Карло 1.2 Применение метода Монте – Карло для вычисления – мерного интеграла. 1.3 Сплайн – интерполяция 1.4 Алгоритм расчета интеграла 2. ГЕНЕРАТОР ПСЕВДОСЛУЧАЙНЫХ ЧИСЕЛ 2.1 Генератор псевдослучайных чисел применительно к методу Монте – Карло. 2.2 Алгоритм генератора псевдослучайных чисел 2.3 Проверка равномерности распределения генератора псевдослучайных чисел. ЗАКЛЮЧЕНИЕ СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ ВВЕДЕНИЕ Целью данной работы является создание программного продукта для участия в конкурсе, проводимом группой компаний «Траст» по созданию программных разработок. Для реализации было выбрано следующее технической задание: Задание 12 Вычисление интегралов методом Монте – Карло. Цель: Реализация генератора случайных чисел для метода Монте – Карло.

 Путь Черепах. Из дилетантов в легендарные трейдеры

Этот метод позволяет группировать вместе плохие дни, возможные в реальном трейдинге. В рамках моего теста я брал 20-дневные интервалы для перемешивания кривых капитала и обнаружил, что это может предотвратить автокорреляцию кривой капитала и позволяет модели приобрести более реалистичный вид для целей прогнозирования. Рисунок 12-3. Распределение RAR%, рассчитанного по методу Монте-Карло Copyright 2006 Trading Blox, все права защищены. Отчеты по методу Монте-Карло Что можно сделать с моделируемыми альтернативными кривыми капитала, получаемыми с помощью метода Монте-Карло? Мы можем использовать их при построении распределения результатов для определенного показателя, с тем чтобы определить набор вариантов, возможных в случае, если будущее напоминает одну из наших альтернативных смоделированных ситуаций. На рисунке 12-3 изображено распределение 2000 альтернативных вариантов кривых капитала, для каждой из которых рассчитан показатель RAR%, а затем на график нанесены распределения значений этих кривых. Вертикальная линия, пересекающая кривую вверху графика, показывает величину RAR%, которой достигли 90 процентов из 2000 смоделированных кривых капитала

скачать реферат Генератор случайных чисел

Разумеется, сюда входит и приближенное вычисление интегралов. Обозначим область через R; обычно она определяется рядом неравенств. Предположим, что R – подмножество  мерного единичного куба K. Вычисление объема множества R методом Монте-Карло сводится к тому, чтобы случайным образом выбрать в K большое число точек, которые с одинаковой вероятностью могут оказаться в любой части K. Затем подсчитывают число M точек, попавших в R, т.е. удовлетворяющих неравенствам, определяющим R. Тогда M/ есть оценка объема R. Можно показать, что точность такой оценки будет довольно низкой. Тем не менее, выборка из 10 000 точек обеспечит точность около 1%, если только объем не слишком близок к 0 или 1. Такой точности часто бывает достаточно, и добиться лучшего другими методами может оказаться очень трудно. В качестве примера можно рассмотреть вычисление площади фигуры, заданной некоторой системой неравенств. Пусть фигура будет определена следующим образом: . Сначала необходимо определить прямоугольную область, из которой будут выбираться случайные точки. Это может быть любая область, полностью содержащая фигуру, площадь которой требуется найти.

скачать реферат Финансовые расчеты

Выплата дивидендов в модели учитывается посредством непрерывной процентной ставки q=10%. Рис.1. Зависимость премии опционов купли и продажи европейского стиля от времени до истечения контракта Расчеты получены по формулам Блэка-Сколеса при S0=40, K=42, =0.5, r=25%, =33.5% с использованием простейшей квадратурной формулы прямоугольников для вычисления интегралов. Для таких параметров опционов получены следующие величины премий: Prcall = 4.058, Prpu = 3.073. Рис.2. Зависимость премии опционов купли и продажи европейского стиля от цены исполнения Согласно неравенству Чебышева, погрешность оценки премии методом Монте- Карло убывает пропорционально , где sample - объем моделируемых траекторий решения СДУ. Это значит, что при необходимости увеличения точности расчета премии в 10 раз, объем моделируемых траекторий потребуется увеличить в 100 раз. Например, для приведенных выше параметров опциона при sample=100 получены оценки премий Prcall = 3.523, Prpu = 3.185, при sample = 10000 имеем Prcall = 4.138, Prpu = 3.077, а при sample = 1000000 имеем не менее двух цифр после запятой, совпадающих с расчетом по формулам Блэка-Сколеса: Prcall =4.058, Prpu =3.070. При статистическом моделировании значений S использовалась точная формула (14) с шагом h = 0.5. На рис.3 приведены графики дисконтированного среднего выигрыша P для опционов купли и продажи американского стиля, полученные для приведенных выше параметров опциона при объеме выборки sample = 100000.

скачать реферат Вычисления площади произвольного многоугольника

АННОТАЦИЯ В курсовом проекте решается задача вычисления площади произвольного многоугольника итерационным алгоритмом. ЗАДАНИЕ. Многоугольник (не обязательно выпуклый) задан на плоскости пересечением координат вершин в порядке обхода его границ. Определить площадь многоугольника.СОДЕРЖАНИЕ Аннотация Задание на выполнение курсового проекта Содержание Введение 1 Разработка программной реализации 2 Проверка на контрольных примерах 3 Заключение Приложение 1. Блок-схема. Приложение 2. Программа.ВВЕДЕНИЕ Системы, подобные представленной, часто можно встретить в повседневной жизни. Данная задача не имеет аналитического решения. В геометрии существуют формулы, позволяющие вычислять площади правильных многоугольников, но для произвольных многоугольников таких формул нет. Решение задачи можно получить численными методами. Рассмотрим два из них. Площадь произвольной фигуры можно вычислить методом Монте-Карло. Фигура вписывается в другую фигуру с известной площадью. Случайным образом на последнюю ставятся произвольное количество точек. Площадь определяется по формуле , где ф – количество точек попавших в заданную фигуру, – общее количество точек.

скачать реферат Построение и использование компьютерных моделей

Провести корректировку модели. Метод имитационного моделирования (метод Монте-Карло) Теоретическая основа метода была известна давно. Однако до появления ЭВМ этот метод не мог найти сколько-нибудь широкого применения, ибо моделировать случайные величины вручную - очень трудоемкая работа. Само название происходит от города Монте-Карло в княжестве Монако, знаменитого своим игорным домом. Дело в том, что одним из механических приборов для получения случайных величин является рулетка. Для вычисления площади круга единичного радиуса проведем эксперимент. Список литературы: 1) 1). Васильков Ю.В. Компьютерные технологии моделирования М., «Финансы и статистика» 1999 3) Экштайн В. «Компьютерное моделирование» М. 1995г. 9

Коробка подарочная "Милые вещицы".
Коробка подарочная. Материал: мелованный, ламинированный, негофрированный картон плотностью 1100 г/м2. Отделка: полноцветный декоративный
302 руб
Раздел: Коробки
Таблетки для посудомоечных машин "Babyline", для всей семьи, 25 штук.
Babyline рад представить Вам свою новинку: таблетки для посудомоечных машин для всей семьи! Теперь Вам не нужно мыть и полоскать детскую
342 руб
Раздел: Для посудомоечных машин
Музыкальный коврик "На ферме".
Новый музыкальный коврик разработан специально для малышей. Он большой, яркий, обучающий и интерактивный! 27 весёлых зверюшек, 40 загадок
681 руб
Раздел: Развивающие коврики не интерактивные
скачать реферат Классификация испытаний и испытания РЭСИ на этапах проектирования, изготовления и выпуска изделий

Физические модели могут подвергаться статистическим испытаниям. Метод статистических испытаний (метод Монте-Карло) заключается в том, что путем многократных случайных испытаний (вычислений, производимых над случайными числами) определяют вероятность появления некоторого случайного события (математического ожидания случайной величины). Метод позволяет определить характеристики надежности в предположении, что известен механизм отказов РЭСИ при различных сочетаниях значений параметров, выбираемых случайным образом согласно заданной статистической модели. Метод статистических испытаний предусматривает проведение испытаний на реальных объектах или их физических моделях. При испытаниях на реальных объектах производят исследование возможных причин отказов РЭСИ и их последствий, искусственно вводя в схему обрывы, короткие замыкания или устанавливая элементы с параметрами, выходящими за допустимые нормы. При испытаниях на моделях РЭСИ ряд элементов заменяют их физическими моделями, параметры которых можно менять. Моделирование элементов осуществляют на специальных стендах, на которых воспроизводят случайные изменения указанных параметров.

скачать реферат Разработка управленческого решения

В свою очередь конечные методы подразделяются на > аналитические (к ним относятся: Теория Игр, математическое программирование); > статистические (Теория Массового Обслуживания, вероятностное моделирование, метод Монте-Карло). Эвристические, моделирующие мыслительную деятельность человека. Различают > неформально-эвристические методы, представляющие собой принятие решений человеком в условиях психоинтеллектуальной генерации идей; > формально-эвристические методы, означающие формализацию человеком приемов решения сложных задач. К ним относятся: . лабиринтный метод . концептуальное моделирование . эволюционное моделирование . ситуационное управление . нестрогая математика . метод экспертных оценок . метод функционально-стоимостного анализа Учитывая, что перечень участников состоит из группы компетентных независимых экспертов, разумнее всего воспользоваться методом экспертных оценок для выявления искомого решения. Примечательность выбора именно этого метода в нашем случае обуславливается характерной областью его применения, которая заключается в разработке управленческих решений, связанных с формированием прогнозов развития объекта, будущего состояния внешней среды и оценке ее реагирования на выбор наиболее предпочтительной альтернативы в условиях объективной неопределенности.

скачать реферат Экономико-математическое моделирование

Имитационное моделирование. 5.1. Понятие о вероятностных системах и процессах. 5.2. Имитационное моделирование систем и процессов. 5.3. Имитационная модель и ее структура. 5.4. Метод Монте-Карло (метод статистических испытаний). Тема 6. Методы и модели управления запасами. 6.1. Основные определения и понятия теории управления запасами. 6.2. Классификация систем снабжения и их моделей. 6.3. Стратегия управления запасами. 6.4. Детерминированная ЭММ управления запасами с фиксированным спросом. 6.5. Модель управления запасами при случайном спросе. 6.6. ЭММ управления запасами с ограничениями на складские помещения. Тема 7. ЭММ систем массового обслуживания. 7.1. Основные понятия и определения. 7.2. Классификация и обозначение СМО. 7.3. Основные характеристики системы массового обслуживания. Тема 8. ЭММ и модели АСУ. 8.1. Основные характеристики и классификация АСУ 8.2. ЭММ расчета эффективности АСУ. Тема 9. Эконометрические модели и их применение в экономике. 9.1. Основные понятия об эконометрических моделях и корреляционном анализе. 9.2. Метод наименьших квадратов (МНК). 9.3. Использование качественных показателей в эконометрических моделях. Тема 10. Обзор прикладных пакетов программ Тема 1.

скачать реферат Экономико-математическое моделирование

При создании модели необходимо максимально использовать те параметры системы, которые поддаются формализации, то есть записи с помощью аналитических выражений. 5.4. Метод Монте-Карло (метод статистических испытаний). Данный метод родился в 1949 году благодаря усилиям американских ученых Дж. Неймана и Стива Улана в городе Монте-Карло (княжество Монако). Метод Монте-Карло – численный метод решения математических задач при помощи моделирования случайных чисел. Суть метода состоит в том, что посредствам специальной программы на ЭВМ вырабатывается последовательность псевдослучайных чисел с равномерным законом распределения от 0 до1. Затем данные числа с помощью специальных программ преобразуются в числа, распределенные по закону Эрланга, Пуассона, Релея и т.д. Полученные таким образом случайные числа используются в качестве входных параметров экономических систем : Q (x1, x2, x3, ,x ) ( Qp (mi или max) (: Bs (x1, x2, x3, ,x ) ( Rs При многократном моделировании случайных чисел, которые мы используем в качестве входных параметров системы (модели), определяем математическое ожидание функции M(Q) и, при достижении средним значением функции Q уравнения не ниже заданного, прекращаем моделирование.

скачать реферат Метод Монте-Карло и его применение

Первоначально метод Монте-Карло использовался главным образом для решения задач нейтронной физики, где традиционные численные методы оказались мало пригодными. Далее его влияние распространилось на широкий класс задач статистической физики, очень разных по своему содержанию. Метод Монте-Карло оказал и продолжает оказывать существенное влияние на развитие методов вычислительной математики (например, развитие методов численного интегрирования) и при решении многих задач успешно сочетается с другими вычислительными методами и дополняет их. Его применение оправдано в первую очередь в тех задачах, которые допускают теоретико-вероятностное описание. Это объясняется как естественностью получения ответа с некоторой заданной вероятностью в задачах с вероятностным содержанием, так и существенным упрощением процедуры решения. Глава 1. Некоторые сведения теории вероятностей §1. Математическое ожидание, дисперсия. Дискретной называют случайную величину, которая принимает отдельные, изолированные возможные значения с определёнными вероятностями.

Швабра для пола, с отжимом.
Швабра может использоваться для мытья пола, стен и окон. Пригодна для чистки ковров. Моющая губка - 27 см. Ручка - телескопическая, длина
331 руб
Раздел: Швабры и наборы
Игра "Городки".
Игра в городки заключается в выбивании фигур, построенных из пяти городков, с ограниченной площадки, называемой "городом",
378 руб
Раздел: Городки
Конструктор "Цветной", 65 деталей.
Конструктор - это игра развивающая кругозор, знакомящая с различными формами и цветами, а также развивающая воображение Вашего ребёнка.
584 руб
Раздел: Деревянные конструкторы
скачать реферат Практикум по предмету Математические методы и модели

Значение PA вычисляется по формуле где R – допустимый (нормативный) риск аварии, рассчитываемый по формуле R =(1 mk /q)kv/q; (3)k – коэффициент, зависящий от класса подверженности страхуемого объекта внешним факторам риска; q – количество последовательно возводимых несущих конструкций на нулевом цикле и типовом этаже (ярусе) объекта строительства; m – число этажей возводимого объекта; – число несущих конструкций на этаже; v – число несущих конструкций на нулевом цикле; m – математическое ожидание относительного риска аварии R. Расчет m . Зависимость R от фактических уровней надежности р возведенных несущих конструкций выражается формулой R=(1 mр– )р–v. (4) Прогноз значений р до начала строительства осуществляется по формуле: р = xс)xп (5)где xп, xм, xс – случайные величины с законами распределения fп, fм и fс соответственно. Применяя далее процедуру метода Монте-Карло, по выражениям (4) и (5) строится статистический ряд значений R в интервале от 1 до (. Для этого для равномерно распределенных случайных чисел (i в интервале , разыгрываются случайные величины xп, xм, xс на соответствующих заданию интервалах.

скачать реферат Теория вероятностей

Каждый из них появится на месте встречи в свой случайный момент времени из отрезка . Каждый пришедший ждет своего товарища в течение 20 минут или до момента времени =1, если от момента прихода до момента времени =1 остается меньше 20 минут. Какова вероятность, что они все трое встретятся? Решение: Сделаем построение подобное построению из раздела 8. Только теперь построение будет в пространстве. Введем прямоугольную систему координат XYZ. Полагаем х=. Тогда точка с координатами х,у и z соответствует приходу Марии в момент времени х= и Петра – в момент z=. Достоверному событию ? соответствует в пространстве XYZ куб Событию А, которое осуществляется, если Мария, Иван и Петр все встретятся соответствует тело . Это тело состоит из точек, лежащих в кубе и к тому же удовлетворяющих условиям x–y ?1/3, y–z ?1/3, x–z ?1/3 есть объем куба . Вычислить объем тела x–y ?1/3, y–z ?1/3, x–z ?1/3 (17.3)затруднительно. Вычислим его методом Монте-Карло по схеме Бернулли. При этом будем работать со случайными величинами , которые принимают значение равное единице, когда точка принимают значение равное нулю, когда точка .

скачать реферат Теория вероятностей: наука о случайном

Это не невозможное событие, хотя вероятность его очень мала, примерно 10-2600. С такой же вероятностью на огне может замерзнуть чайник (термодинамика, кстати, не отрицает возможности такого явления). Но все-таки вероятность невозможного события большинство ученых оценивает как 10-16. 4. Метод «Монте-Карло». определение. Метод Монте-Карло – это численный метод решения математических задач при помощи моделирования случайных величин. Датой рождения метода принято считать 1949 г., когда появилась в свет статья « he Mo e Carlo Me hod». Создатели метода – американские математики Дж. Неймана и С. Улама. Теоретическая основа метода была известно давно, однако только с появлением компьютеров он нашел широкое применение, т.к. моделировать случайные величины вручную – трудоемкое занятие. Само название метода – «Монте-Карло» происходит от названия города в княжестве Монако, знаменитого своими игорными домами. Дело в том, что простейшим прибором для моделирования случайных величин является рулетка. Наиболее часто задаваемый вопрос, естественно: «Помогает ли метод выигрывать в рулетку». Нет, к сожалению, не помогает. Теперь перейдем непосредственно к математике.

скачать реферат Современная прикладная статистика

Например, вместо того, чтобы теоретическим путем находить распределение статистики, доверительные интервалы и другие характеристики, моделируют много выборок, похожих на исходную, рассчитывают соответствующие значения интересующей исследователя статистики и изучают их эмпирическое распределение. Квантили этого распределения задают доверительные интервалы, и т.д.             Термин "бутстреп" мгновенно получил известность после первой же статьи Б.Эфрона 1979 г. по этой тематике. Он сразу же стал обсуждаться в массе публикаций, в том числе и научно-популярных . В "Заводской лаборатории" была помещена подборка статей по бутстрепу . Основная идея бутстрепа по Б.Эфрону состоит в том, что методом Монте-Карло (статистических испытаний) многократно извлекаются выборки из эмпирического распределения. Эти выборки, естественно, являются вариантами исходной, напоминают ее.             Сама по себе идея "размножения выборок" была известна гораздо раньше. Статья Б.Эфрона называется так: "Бутстреп-методы: новый взгляд на метод складного ножа".

телефон 978-63-62978 63 62

Сайт zadachi.org.ru это сборник рефератов предназначен для студентов учебных заведений и школьников.