Виды моделирования
<<  Технологии информационного моделирования Модели статистического прогнозирования  >>
Статистическое моделирование
Статистическое моделирование
Монте-Карло
Монте-Карло
Монте-Карло - столица княжества Моноко
Монте-Карло - столица княжества Моноко
Случай
Случай
Метод Монте-Карло
Метод Монте-Карло
Идея метода Монте-Карло
Идея метода Монте-Карло
Постановка задачи
Постановка задачи
Определения значения числа
Определения значения числа

Программа
Программа
Программа на языке QBASIC
Программа на языке QBASIC
Результаты проведения компьютерного эксперимента
Результаты проведения компьютерного эксперимента
Для выбора последовательности случайных цифр можно взять дробную часть числа
Для выбора последовательности случайных цифр можно взять дробную часть числа
Метод Монте-Карло применяется
Метод Монте-Карло применяется
Для построения различных геометрических объектов
Для построения различных геометрических объектов
Метод Монте-Карло – мощный и универсальный инструмент для решения задач во многих областях знаний
Метод Монте-Карло – мощный и универсальный инструмент для решения задач во многих областях знаний
Этапы решения задач на компьютере
Этапы решения задач на компьютере
Презентация «Статистическое моделирование». Размер 1069 КБ. Автор: Пономаренко Н.В..

Загрузка...

Статистическое моделирование

содержание презентации «Статистическое моделирование.ppt»
СлайдТекст
1 Статистическое моделирование

Статистическое моделирование

Статистическое моделирование. Метод Монте-Карло. Гимназия 22.

2 Монте-Карло

Монте-Карло

Монте-Карло - столица княжества Моноко.

3 Монте-Карло - столица княжества Моноко

Монте-Карло - столица княжества Моноко

Монте-Карло - столица княжества Моноко.

4 Случай

Случай

Здесь царит Его Величество Случай.

5 Метод Монте-Карло

Метод Монте-Карло

Метод Монте-Карло. Это метод решения задач с помощью генерации случайных последовательностей. Появление компьютеров сделало приемы метода Монте-Карло реализуемыми практически.

6 Идея метода Монте-Карло

Идея метода Монте-Карло

Идея метода Монте-Карло. Если нам надо приближенно вычислить некоторую величину A, то надо придумать такую случайную величину B, что, получив и обработав множество ее значений, можно было получить искомую величину. Требуется определить площадь некоторой ограниченной фигуры. Модель: Если взять очень много песчинок и равномерно распределить их в квадрате, содержащем эту фигуру, то количество песчинок, попавших внутрь фигуры, будет пропорционально ее площади.

7 Постановка задачи

Постановка задачи

Постановка задачи определения значения числа ? Sкв= (2R)2 = 4R2. Sкр= ? R2. N- общее количество точек; К – количество точек, попавшее в круг.

8 Определения значения числа

Определения значения числа

Постановка задачи определения значения числа ? Точка попала в круг, если X2 + Y2 <= R2.

9

10 Программа

Программа

Программа на языке QBASIC. IF X2+Y2 <= THEN PSET ( , ) , 1 K=K+1 ELSE PSET ( , ) , 4 END IF NEXT i PI= PRINT “PI=“; pi. SCREEN 12 RANDOMIZE TIMER WINDOW ( , ) – ( , ) CIRCLE ( , ), , LINE ( , ) – ( , ), , INPUT “N=“; N K=0 FOR i=1 TO N X= … Y= …

11 Программа на языке QBASIC

Программа на языке QBASIC

Программа на языке QBASIC. IF X2+Y2 <= 201^2 THEN PSET ( X, Y) , 1 K=K+1 ELSE PSET (X , Y ) , 4 END IF NEXT i PI = 4 * K / N PRINT “PI=“; PI. SCREEN 12 RANDOMIZE TIMER WINDOW (-320,240) – (320,-240) CIRCLE (0,0), 200, 15 LINE (-201,200) – (200, - 201), 2, B INPUT “N=“; N K=0 FOR i=1 TO N X= INT (RND(1)*402 – 201) Y= INT (RND(1)*402 – 201).

12 Результаты проведения компьютерного эксперимента

Результаты проведения компьютерного эксперимента

Выводы? Значение ? Результаты проведения компьютерного эксперимента при разных значениях N. Кол-во точек (N). 100. 1 000. 10 000. 100 000.

13 Для выбора последовательности случайных цифр можно взять дробную часть числа

Для выбора последовательности случайных цифр можно взять дробную часть числа

Для выбора последовательности случайных цифр можно взять дробную часть числа ? ?=3,14592653589793238462643383279502884197169399375105820974944592307816406286208998628034825342117…

14 Метод Монте-Карло применяется

Метод Монте-Карло применяется

Метод Монте-Карло применяется. Для определения площадей произвольных фигур; для выбора наилучших стратегий в задачах, где присутствует много случайных факторов; для определения вероятности наступления какого-либо события;

15 Для построения различных геометрических объектов

Для построения различных геометрических объектов

Метод Монте-Карло применяется. Для построения различных геометрических объектов, в том числе лабиринтов и фракталов; для моделирования поведения сложных экологических и экономических систем;

16 Метод Монте-Карло – мощный и универсальный инструмент для решения задач во многих областях знаний

Метод Монте-Карло – мощный и универсальный инструмент для решения задач во многих областях знаний

Метод Монте-Карло – мощный и универсальный инструмент для решения задач во многих областях знаний.

17 Этапы решения задач на компьютере

Этапы решения задач на компьютере

Этапы решения задач на компьютере. Постановка задачи. Ввод программы в память компьютера. Выбор метода решения. Отладка программы. Построение математической модели. Тестирование программы. Разработка алгоритма. Перевод алгоритма в программу. Получение и анализ результатов.

«Статистическое моделирование»
Сайт

5informatika.net

115 тем
5informatika.net > Виды моделирования > Статистическое моделирование.ppt