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1、MonteCarlo方法及其簡(jiǎn)單應(yīng)用(圖文)論文導(dǎo)讀:本文介紹了Monte Carlo方法的思想,主要從在定積分計(jì)算方面介紹了隨機(jī)投點(diǎn)法和平均值法,并將其推廣到二重積分、三重積分和多重積分情形,最后以棋手分獎(jiǎng)金問(wèn)題介紹了 Monte Carlo方法在古典概率問(wèn)題中的應(yīng)用.分析了誤差,介紹了減少誤差的方法. 給出這些方法的實(shí)例及其Mathematica實(shí)現(xiàn)程序.關(guān)鍵詞:MonteCarlo方法,積分計(jì)算,古典概率,模擬1 引言Monte Carlo方法,源于第二次世界大戰(zhàn)美國(guó)關(guān)于研制原子彈的曼哈頓方案;.該方案的主持人之一、數(shù)學(xué)家馮-諾伊曼用著名世界的賭城摩納哥的Monte Carlo來(lái)命名這種
2、方法,為它蒙上了一層神秘色彩.Monte Carlo方法研究的問(wèn)題大致可分為兩種類型:一種是問(wèn)題本身就是隨機(jī)的,另一種本身屬于確定性問(wèn)題,但可以建立它的解與特定隨機(jī)變量或隨機(jī)過(guò)程的數(shù)字特征或分布函數(shù)之間的聯(lián)系,因而也可用隨機(jī)模擬方法解決.文【1】-【7】 介紹了Monte Carlo方法的思想,但沒(méi)有給出具體的實(shí)例及實(shí)現(xiàn)過(guò)程。發(fā)表論文。本文介紹了MonteCarlo方法的思想,從計(jì)算定積分和古典概率兩方面的應(yīng)用進(jìn)行研究,給出了實(shí)例及其Mathematica實(shí)現(xiàn)程序.2 Monte Carlo方法2.1 Monte Carlo方法思想概述Monte Carlo方法,有時(shí)也稱隨機(jī)模擬(Random
3、Simulation)方法或統(tǒng)計(jì)試驗(yàn)(Statistical Testing)方法.它的根本思想是:首先建立一個(gè)概率模型或隨機(jī)過(guò)程,使它的參數(shù)等于問(wèn)題的解;然后通過(guò)對(duì)模型或過(guò)程的觀察、抽樣來(lái)計(jì)算所求參數(shù)的統(tǒng)計(jì)特征;最后給出所求解的近似值,而解的精度可用估計(jì)值的標(biāo)準(zhǔn)誤差來(lái)表示.假設(shè)所求的量是隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望,那么近似確定的方法是對(duì)進(jìn)行重復(fù)抽樣,產(chǎn)生相互獨(dú)立的值的序列并計(jì)算其算術(shù)平均值:根據(jù)大數(shù)定理,當(dāng)充分大時(shí),以概率1成立,即可用作為的估計(jì)值.Monte Carlo方法以概率統(tǒng)計(jì)理論為根底,以隨機(jī)抽樣(隨機(jī)變量的抽樣)為手段,在很多方面有重要的應(yīng)用.它的優(yōu)點(diǎn)表現(xiàn)在三個(gè)方面:方法和程序的結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單
4、,易分析、易理解;收斂的概率性和收斂速度與問(wèn)題的維數(shù)無(wú)關(guān),很好的防止了維數(shù)問(wèn)題;受問(wèn)題條件限制的影響較小,很好的提高可行性.使用Monte Carlo方法的步驟如下:(l)構(gòu)造或描述概率過(guò)程(2)實(shí)現(xiàn)從概率分布中抽樣(3)建立各種估計(jì)量2.2 Monte Carlo方法的可行性從Monte Carlo方法的根本思想可以得到它通常的做法,利用數(shù)學(xué)或物理方法產(chǎn)生中均勻分布的隨機(jī)數(shù),在變換得到任意分布的隨機(jī)數(shù).隨機(jī)數(shù)個(gè)數(shù)很大時(shí),可以由大數(shù)定理,求出事件的概率值.這種做法的可行性主要依據(jù)下面的事實(shí):即服從上的均勻分布.因此是服從分布函數(shù)的隨機(jī)變量.所以我們只要能夠產(chǎn)生中均勻分布的隨機(jī)變量的子樣,那么通
5、過(guò)2式我們就可以得到任意分布函數(shù)的隨機(jī)變量的子樣.再結(jié)合大數(shù)定理、就可以運(yùn)用Monte Carlo方法進(jìn)行隨機(jī)模擬,解決一些實(shí)際的問(wèn)題.3 Monte Carlo方法在定積分中的應(yīng)用3.1隨機(jī)投點(diǎn)法對(duì)于定積分.為使計(jì)算機(jī)模擬簡(jiǎn)單起見,設(shè),有限,令,并設(shè)是在上均勻分布的二維隨機(jī)變量,其聯(lián)合密度函數(shù)為.那么是中曲線下方的面積如圖2.圖2假設(shè)我們向中進(jìn)行隨機(jī)投點(diǎn).假設(shè)點(diǎn)落在下方即稱為中的,否那么稱不中.那么點(diǎn)中的概率為,假設(shè)我們進(jìn)行次投點(diǎn),其中次中的.那么可以得到的一個(gè)估計(jì)該方法的具體計(jì)算步驟為: 獨(dú)立地產(chǎn)生2個(gè)隨機(jī)數(shù),i=1,n; 計(jì)算, ,和; 統(tǒng)計(jì)的個(gè)數(shù); 用由矩法,假設(shè)有個(gè)那么可給出的一個(gè)矩
6、估計(jì),這便是樣本平均值法的根本原理.假設(shè),有限,可取.設(shè)是那么的一個(gè)估計(jì)為該方法的具體計(jì)算步驟為: 獨(dú)立地產(chǎn)生個(gè)隨機(jī)數(shù); 計(jì)算和 ,;用其中為S維單位立方體,在上有:.很明顯.此時(shí)積分對(duì)于這種較為一般形式的多重積分計(jì)算問(wèn)題,采用的還是隨機(jī)投點(diǎn).具體步驟如下:首先產(chǎn)生個(gè)隨機(jī)數(shù)i=1,2,,及,構(gòu)造維隨機(jī)向量 ,然后檢驗(yàn)是否落后在V中,同理可以推論.檢驗(yàn)是否成立,如果在構(gòu)成的個(gè)隨機(jī)向量中,有個(gè)隨機(jī)向量落于V中,那么取作為積分的近似值,即,如果積分區(qū)域及被積函數(shù)不滿足上述條件,那么可以通過(guò)變換便可到達(dá)所希望的條件.方法二:其中積分區(qū)域包含在維多面體中,此多面體決定于個(gè)不等式.設(shè)函數(shù)在內(nèi)連續(xù)且滿足條件
7、:,是在維多面體中均勻分布的隨機(jī)質(zhì)點(diǎn)的個(gè)數(shù),是在個(gè)隨機(jī)點(diǎn)之中落入以維區(qū)域V為底以為頂之曲頂柱體內(nèi)的隨機(jī)點(diǎn)的個(gè)數(shù).這里表示由不等式和決定的維多面體.那么重積分的Monte Carlo近似計(jì)算公式為:=例2 在三維空間中,由三個(gè)圓柱面:,圍成一個(gè)立體,利用Monte Carlo方法求它的體積.分析:據(jù)題意,所求體積,其中,且,.記,,考慮在空間內(nèi)隨機(jī)的產(chǎn)生個(gè)點(diǎn),落在空間內(nèi)有個(gè),那么.在Mathematica中模擬程序見附錄2.5 在古典概率問(wèn)題中的應(yīng)用下面的例子說(shuō)明了Monte Carlo方法在古典概率中的應(yīng)用.例3 甲乙兩位棋手棋藝相當(dāng),現(xiàn)他們?cè)谝豁?xiàng)獎(jiǎng)金為1000元的比賽中相遇,比賽為五局三勝制
8、,已經(jīng)進(jìn)行了三局的比賽,結(jié)果為甲三勝一負(fù),現(xiàn)因故要停止比賽,問(wèn)應(yīng)該如何分配這1000元比賽獎(jiǎng)金才算公平?分析:平均分對(duì)甲欠公平,全歸甲那么對(duì)乙欠公平.合理的分法是按一定的比例分配.現(xiàn)在我們用計(jì)算機(jī)模擬兩位棋手后面的比賽,是否就可以知道獎(jiǎng)金分配方案.由于兩位棋手的棋藝相當(dāng),可以假定他們?cè)谝韵旅烤值谋荣悇儇?fù)的時(shí)機(jī)各半.Mathematica中函數(shù)產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)0或1,0與1出現(xiàn)的時(shí)機(jī)各占一半,可以用隨機(jī)數(shù)1表示甲棋手勝,而隨機(jī)數(shù)0表示乙勝.最終以甲分到;乙分到.即甲750元,乙250元.6 誤差分析6.1 收斂性蒙特卡羅方法是由隨機(jī)變量的簡(jiǎn)單子樣的算術(shù)平均值:作為所求解的近似值.由大數(shù)定律可知,如獨(dú)立
9、同分布,且具有有限期望值6.2 誤差蒙特卡羅方法的近似值與真值的誤差問(wèn)題,概率論的中心極限定理給出了答案.該定理指出,如果隨機(jī)變量序列,獨(dú)立同分布,且具有有限非零的方差,即是的分布密度函數(shù).那么當(dāng)N充分大時(shí),有如下的近似式其中稱為置信度,1稱為置信水平.這說(shuō)明,不等式近似地以概率1成立,且誤差收斂速度的階為.通常,Monte Carlo方法的誤差定義為上式中與置信度是一一對(duì)應(yīng)的,根據(jù)問(wèn)題的要求確定出置信水平后,查標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表,就可以確定出.關(guān)于蒙特卡羅方法的誤差需說(shuō)明兩點(diǎn):第一,蒙特卡羅方法的誤差為概率誤差,這與其他數(shù)值計(jì)算方法是有區(qū)別的.第二,誤差中的均方差是未知的,必須使用其估計(jì)值來(lái)代替
10、,在計(jì)算所求量的同時(shí),可計(jì)算出.例4 求用平均值法估計(jì)圓周率,并考慮置信度為5%,精度要求為0.01的情況下所需的試驗(yàn)次數(shù).解:易知,故考慮令,令,其期望值為,因此=,其中是區(qū)間上均勻分布的隨機(jī)數(shù).此時(shí),所以次.6.3 減小方差的各種技巧顯然,當(dāng)給定置信度后,誤差由和N決定.要減小,或者是增大N,或者是減小方差.在固定的情況下,要把精度提高一個(gè)數(shù)量級(jí),試驗(yàn)次數(shù)N需增加兩個(gè)數(shù)量級(jí).因此,單純?cè)龃驨不是一個(gè)有效的方法.另一方面,如能減小估計(jì)的均方差,比方降低一半,那誤差就減小一半,這相當(dāng)于N增大四倍的效果.因此降低方差的各種技巧,引起了人們的普遍注意.總的來(lái)說(shuō),增大樣本的值對(duì)計(jì)算機(jī)要求較高;減小方
11、差的技巧都只具有指導(dǎo)思想上的意義.對(duì)于實(shí)際的計(jì)算問(wèn)題,往往要求對(duì)涉及的隨機(jī)變量有先驗(yàn)的了解,或者對(duì)發(fā)生的物理過(guò)程的性態(tài)有一定的認(rèn)識(shí).通過(guò)利用這些預(yù)知的信息采取相應(yīng)的手段減小誤差,提高精度.附錄1.1 n=1000;p=Do;y=Random;If,k,1,n;AppendTo,t,1,10;Print;Sum,t,1,10/102 n=10000;p=Do;y=Random;If,k,1,n;AppendTo,t,1,10;Print;Sum,t,1,10/103 n=100000;p=Do;y=Random;If,k,1,n;AppendTo,t,1,10;Print;Sum,t,1,10/102. n=1000;p=Do;y=Random;z=Random;If,k,1,n;AppendTo,t,1,10;Print;Sum,t,1,10/103. n=1000;p=Do+2;y=Random+1;If,k,1,n;AppendTo,t,1,20Print;Sum,t,1,20/20,1000-Sum,t1,20/20參考文獻(xiàn)【1】 徐鐘濟(jì)蒙特卡羅方法上海:上??茖W(xué)技術(shù)出版社,1985:171-188.【2】 茆詩(shī)松,王靜龍,濮曉龍高等數(shù)理統(tǒng)計(jì).北京:高等教育出版社,2006:415454【3】 周鐵,徐樹方
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