Имитационное моделирование. Метод Монте-Карло
Курсовая работа, 12 Декабря 2013
Имитационное моделирование применяется к процессам, в ход которых может время от времени вмешиваться человеческая воля. Человек, руководящий операцией, может в зависимости от сложившейся обстановки, принимать те или другие решения, подобно тому, как шахматист, глядя на доску, выбирает свой очередной ход. Затем приводится в действие математическая модель, которая показывает, какое ожидается изменение обстановки в ответ на это решение и к каким последствиям оно приведет спустя некоторое время . Следующее «текущее решение» принимается уже с учетом реальной новой обстановки и т.д. В результате многократного повторения такой процедуры руководитель как бы «набирает опыт», учится на своих и чужих ошибках и постепенно выучивается принимать правильные решения – если не оптимальные, то почти оптимальные.
Метод статистического моделирования (метод Монте-Карло)
Контрольная работа, 04 Января 2014
В этом случае в основе имитационного моделирования лежит метод статистического моделирования (метод Монте-Карло), позволяющий воспроизводить на компьютере случайные величины с заданными законами распределения. Так как отдельные реализации этих случайных величин получены искусственно, то их реализации называют псевдослучайными числами. Процедуры получения псевдослучайных чисел называют датчиками псевдослучайных чисел.
Расчет площадей фигур и их пересечения методом Монте-Карло
Курсовая работа, 27 Мая 2012
В курсовой работе для расчета площади фигур и их пересечения были разработаны 2 программы:
- ploshad1.pas на алгоритмическом языке Turbo Pascal,
- ploshad2.xmcd в системе MathCad.
Метод Монте Карло
Сайт-партнер: stud24.ru
Курсовая работа, 14 Декабря 2011
В исследовании операций широко применяются как аналитические, так и статистические модели. Каждый из этих типов имеет свои преимущества и недостатки. Аналитические модели более грубы, учитывают меньшее число факторов, всегда требуют каких-то допущений и упрощений. Зато результаты расчета по ним легче обозримы, отчетливее отражают присущие явлению основные закономерности. А, главное, аналитические модели больше приспособлены для поиска оптимальных решений. Статистические модели, по сравнению, с аналитическими, более точны и подробны, не требуют столь грубых допущений, позволяют учесть большое (в теории – неограниченно большое) число факторов. Но и у них – свои недостатки: громоздкость, плохая обозримость, большой расход машинного времени, а главное, крайняя трудность поиска оптимальных решений, которые приходятся искать «на ощупь», путем догадок и проб.
Метод Монте-Карло
Сайт-партнер: referat911.ru
Научная работа, 03 Декабря 2013
В данной работе был рассмотрен метод Монте – Карло. Этот метод имитации применим для решения почти всех задач при условии, что альтернативы могут быть выражены количественно. Построение модели начинается с определения функциональных зависимостей в реальной системе, которые в последствии позволяют получить количественное решение, используя теорию вероятности и таблицы случайных чисел.
Данный метод является общепризнанным и наилучшим, так как обладает рядом непреодолимых достоинств, в частности использует гипотезу о нормальном распределении доходностей, показывает высокую точность для нелинейных инструментов.
Метод Монте-Карло
Сайт-партнер: stud24.ru
Реферат, 04 Июня 2012
Управление рисками на сегодняшний день является актуальной проблемой. Поэтому особое внимание уделяется методам управления рисками.
Актуальность исследования состоит в изучении методов управления рисками, а в частности метода Монте-Карло.
Итак, предметом данной работы является метод. Объектом написания данной работы – метод Монте-Карло.
При написании данной работы были поставлены ряд задач и целей.
Цель: всесторонне охарактеризовать применение метода Монте-Карло в управлении рисками предприятия.
Сущность метода Монте-Карло
Сайт-партнер: stud24.ru
Курсовая работа, 29 Октября 2013
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.
Однако до появления ЭВМ этот метод не мог найти сколько-нибудь широкого применения, так как моделировать случайные величины вручную – очень трудоёмкая работа. Таким образом, возникновение метода Монте-Карло как весьма универсального численного метода стало возможным только благодаря появлению ЭВМ.
Моделирование по методу Монте-Карло
Сайт-партнер: stud24.ru
Доклад, 20 Февраля 2013
Анализ риска — необъемлемая часть любого решения, которое мы принимаем. Мы постоянно сталкиваемся с неопределенностью, неоднозначностью и изменчивостью. И даже несмотря на беспрецедентно широкий доступ к информации, мы не можем точно предсказать будущее. Моделирование по методу Монте-Карло (также известное как метод Монте-Карло) позволяет рассмотреть все возможные последствия ваших решений и оценить воздействие риска, что обеспечивает более высокую эффективность принятия решений в условиях неопределенности.