B
bilalkadri
Guest
quelqu'un peut-il m'aider exactement où est le Monte Carlo Carlo simulation utilisé et comment il est différent des formes autres méthodes de simulation.
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N
non
Guest
Vous avez besoin d'une bonne leçon sur ce sujets.La littérature est immense!
La simulation Monte Carlo est principalement utilisé dans les statistiques de nos jours!
bilalkadri a écrit:
quelqu'un peut-il m'aider exactement où est le Monte Carlo Carlo simulation utilisé et comment il est différent des formes autres méthodes de simulation.
La simulation Monte Carlo est principalement utilisé dans les statistiques de nos jours!
bilalkadri a écrit:
quelqu'un peut-il m'aider exactement où est le Monte Carlo Carlo simulation utilisé et comment il est différent des formes autres méthodes de simulation.
M
me2please
Guest
J'ai réfléchi sur la question pendant un moment, pas encore tout à fait sûr de ce que d'autres méthodes de simulation que vous avez évoqués.
Alors, je vais vous donner une idée approximative de la méthode de Monte Carlo.
Méthode de simulation Monte Carlo est la simulation qui implique un échantillonnage aléatoire.Il peut être utilisé pour rapprocher les deux valeurs déterministes ou stochastiques, comme l'intégration, la probabilité d'erreur.
Il est différent de «déterministe» des simulations (celles que vous créez modèle mathématique et lors de l'injection de certains intrants, vous savez exactement la sortie) de la manière qu'il aléatoirement les valeurs des échantillons d'entrée et se rapproche de la sortie désirée en utilisant la convergence stochastique due à la loi des grands nombres.
Par exemple, si nous voulons calculer la valeur d'une intégration, au lieu d'utiliser comme méthode numérique trapézoïdal, on peut approcher en utilisant la moyenne des échantillons aléatoires.
Code:I = x intégrer de a à b de g (x)
peut être approchée par
(ba) * 1 / N * i (somme de 1 à N de g (xi))
Xi, où sont les valeurs choisies au hasard entre a et b dans une
uniforme de la mode
Alors, je vais vous donner une idée approximative de la méthode de Monte Carlo.
Méthode de simulation Monte Carlo est la simulation qui implique un échantillonnage aléatoire.Il peut être utilisé pour rapprocher les deux valeurs déterministes ou stochastiques, comme l'intégration, la probabilité d'erreur.
Il est différent de «déterministe» des simulations (celles que vous créez modèle mathématique et lors de l'injection de certains intrants, vous savez exactement la sortie) de la manière qu'il aléatoirement les valeurs des échantillons d'entrée et se rapproche de la sortie désirée en utilisant la convergence stochastique due à la loi des grands nombres.
Par exemple, si nous voulons calculer la valeur d'une intégration, au lieu d'utiliser comme méthode numérique trapézoïdal, on peut approcher en utilisant la moyenne des échantillons aléatoires.
Code:I = x intégrer de a à b de g (x)
peut être approchée par
(ba) * 1 / N * i (somme de 1 à N de g (xi))
Xi, où sont les valeurs choisies au hasard entre a et b dans une
uniforme de la mode
T
treebear
Guest
Maintenant, la simulation Monte Carlo a été utilisée dans de nombreux domaine.Telles que la physique du solide, dispositif semi-conducteur de simulation, etc
Vous pourrez trouver un livre et le lire en détail.
Vous pourrez trouver un livre et le lire en détail.
N
nicleo
Guest
J'ai découvert, lorsque j'ai fait une analyse documentaire (méthode bootstrap), les termes suivants / phrases toujours paru ensemble:
1) Bootstrap
2) La statistique non-paramétrique
3) la modélisation Monte Carlo
Je me demande comment fermer la théorie de base de ces termes / phrases sont.
1) Bootstrap
2) La statistique non-paramétrique
3) la modélisation Monte Carlo
Je me demande comment fermer la théorie de base de ces termes / phrases sont.