蒙特卡洛法-算法.ppt

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1、《程序设计实践》程序设计方法之蒙特卡罗(MonteCarlo)法MonteCarlo法蒙特卡罗方法（MonteCarlomethod），也称统计模拟方法一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。是指使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法基本思想：当所求解问题是某种随机事件出现的概率，或者是某个随机变量的期望值时，通过某种“实验”的方法，以这种事件出现的频率估计这一随机事件的概率，或者得到这个随机变量的某些数字特征，并将其作为问题的解MonteCarlo法简介MonteCarlo方法的基本思想很早以前就被人

2、们所发现和利用。早在17世纪，人们就知道用事件发生的“频率”来决定事件的“概率”。19世纪人们用投针试验的方法来决定圆周率π。本世纪40年代计算机的出现、特别是近年来高速计算机的出现，使得用数学方法在计算机上大量、快速地模拟这样的试验成为可能。使用蒙特卡罗方法估算π值.放置30000个随机点后,π的估算值与真实值相差0.07%.蒙特卡洛方法应用用蒙特卡洛方法模拟某一过程时，需要产生各种概率分布的随机变量。用统计方法把模型的数字特征估计出来，从而得到实际问题的数值解。应用举例考虑平面上的一个边长为1的正方形及其内部的一个形状不规则的“图

3、形”，如何求出这个“图形”的面积呢？MonteCarlo方法是这样一种“随机化”的方法：向该正方形“随机地”投掷M个点，其中有N个点落于“图形”内，则该“图形”的面积近似为：N/M。科技计算中的问题比这要复杂得多。比如金融衍生产品（期权、期货、掉期等）的定价及交易风险估算，问题的维数（即变量的个数）可能高达数百甚至数千。对这类问题，难度随维数的增加呈指数增长，这就是所谓的“维数的灾难”，传统的数值方法难以对付（即使使用速度最快的计算机）。MonteCarlo方法能很好地用来对付维数的灾难，因为该方法的计算复杂性不再依赖于维数。以前那些

4、本来是无法计算的问题现在也能够计算量。为提高方法的效率，科学家们提出了许多所谓的“方差缩减”技巧。C语言中伪随机数生成函数rand()产生随机数的函数，它可生成0~RAND_MAX内的整数RAND_MAX在()中声明，32,767srand(unsigndeint)设置产生随机数rand函数产生随机数的种子在调用rand函数之前调用srand设置种子，如果不调用rand使用一个默认值作为种子举例：产生10个随机整数#include//预编译命令#include

5、//预编译命令usingnamespacestd;intmain(){intk=0;//定义整型变量kfor(k=0;k<10;k++)//循环输出随机数cout<

6、”值返回一个随机数(在0到32，767之间)；3、根据需要多次调用rand()，从而不断地得到新的随机数；4、无论什么时候，你都可以给srand()提供一个新的“种子”，从而进一步“随机化"rand()的输出结果。问题：如果你每次调用srand()时都提供相同的“种子”值，那么你将会得到相同的“随机”数序列。一种简单而有效的办法来产生一个相当随机的“种子”值——当前的时间值。举例：产生10个随机整数#include//预编译命令#include//预编译命令#include//预编译

7、命令usingnamespacestd;intmain(){intk=0;//定义整型变量ksrand((unsignedint)time(NULL));//设置种子for(k=0;k<10;k++)//循环输出随机数cout<

8、de举例：std::default_random_enginestd::normal_distribution可以产生正态分布的随机小数，可指定均值和方差课后练习产生n个随机小数（题库作业）蒙特卡洛法举例