Вход

Метод Монте-Карло и имитационное моделирование

Рекомендуемая категория для самостоятельной подготовки:
Реферат*
Код 469511
Дата создания 2021
Страниц 18
Мы сможем обработать ваш заказ 6 декабря в 12:00 [мск]
Файлы будут доступны для скачивания только после обработки заказа.
450руб.
КУПИТЬ

Содержание

ВВЕДЕНИЕ 3
1. Методы Монте-Карло, анализ общей схемы, достоинства и недостатки 5
2. Применение имитационного моделирования. Имитация и случайные величины 10
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 16
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 18

Введение

Имитационные моделирование, линейное программирование и регрессионный анализ по диапазону и частоте использования давно занимают три первых места среди всех методов исследования операций в экономике. При имитационном моделировании реализующий модель алгоритм воспроизводит процесс функционирования системы во времени и пространстве, причем имитируются составляющие процесс элементарные явления с сохранением его логической временной структуры.
Поиски случайной величины с заданным законом распределения решений привели к созданию специальных математических методов и уже в 18 веке были заложены математические основы случайной величин. Постановка задачи случайной величин предполагает существование конкурирующих свойств процесса.
Случайной называется величина, изменяющаяся от опыта к опыту нерегулярно и на первый взгляд беспорядочно. Так, при бросании игральной кости (кубик с нумерованными гранями) может выпасть любое число от 1 до 6. Радиоактивное ядро может распасться в любую наперед избранную секунду, время жизни ядра до распада - случайная величина. При массовом изготовлении любой продукции все изделия оказываются не вполне идентичными по параметрам. Таким образом, те или иные параметры для совокупности таких изделий также являются случайными величинами.
Актуальность темы в том, что в тех случаях, когда при моделировании необходимо учитывать некоторый случайный фактор (элемент или явление), который невозможно описать аналитически, используют метод моделирования, называемый методом статистических испытаний или методом Монте-Карло. С помощью этого метода может быть решена любая вероятностная задача. Однако использовать его целесообразно в том случае, если решить задачу этим методом проще, чем любым другим.
Суть метода состоит в том, что вместо описания случайных явлений аналитическими зависимостями проводится розыгрыш случайного явления с помощью некоторой процедуры, которая дает случайный результат. С помощью розыгрыша получают одну реализацию случайного явления. Осуществляя многократно такой розыгрыш, накапливают статистический материал (то есть множество реализаций случайной величины), который можно обрабатывать статистически­ми методами. Рассмотрим этот метод на примерах.
Степень изученности. В разработке данной темы были использованы работы таких авторов как: Акопов Г. Л., Кусков В. В., Петренко А.В., Голицына О. Л., Егоров А. В., Федорова Г. Н., Шафрин Ю. и др.
Целью данной работы является изучение метода Монте-Карло, исходя из поставленной цели, были определены следующие задачи:
- Исследовать сущность метода Монте-Карло, его достоинства и недостатки;
- Выявить значение, применение имитационного моделирования. Имитация и случайные величины.
Структура данной работы состоит из: введения, 2 глав, заключения и списка используемой литературы.

Фрагмент работы для ознакомления

Опыт написания студенческих работ более 18 лет, поэтому можете с уверенностью скачать данную работу, вставить титульный лист и сдать преподавателю, получить оценку «5», или «4», но не ниже.
Работа оформлено согласно большинству ГОСТов
По всей работе ссылки или подстрочные или в квадратных скобках (в разных работах по разному)
Работа прошла проверку по системе ЕТХТ, но пройдет и по системе -antiplagiat.ru, -Антиплагиат ВУЗ- (http://rane.antiplagiat.ru/ и др. тому подобные), -ЕТХТ (и документом и текстом), Руконтекст, проходит и польский СТРАЙК и plagiat.pl, новую систему СКОЛКОВО (самая последняя версия АП ВУЗ)
Работа в формате doc/ docx, если вы поменяете формат на docx/doc, то оригинальность может упасть, поэтому НЕ меняйте формат работы. Название файла менять можно сколько угодно
Если во зникли проблемы с оригинальностью – не отправляйте на перерасчет – Напишите мне (Алексей К.) и я исправлю, если что то не так. Могу выслать несколкьо вариантов работы с оригинальностью, чтобы вы подобрали для своей системы проверки.

Список литературы


1. Голицына О. Л. Информационные системы / О. Л. Голицына, Н. В. Максимов, И. И. Попов. - М.: Форум, 2011. - 496 с.
2. Избачков Ю. Информационные системы / Ю. Избачков, В. Петров, А. Васильев, И. Телина. - М.: Питер, 2010. - 544 с
3. Информатика. Информационные системы. Информационные технологии. Тестирование. Подготовка к Интернет-экзамену / Под редакцией Г. Н. Хубаева. - М.: МарТ, Феникс, 2011. - 368 с.
4. Путькина Л. В. Интеллектуальные информационные системы / Л. В. Путькина, Т. Г. Пискунова. - М.: СПбГУП, 2008. - 228 с.
5. Федорова Г. Н. Информационные системы / Г. Н. Федорова. - М.: Академия, 2010. - 208 с.
6. Шафрин Ю. Информационные технологии. В 2 частях. Часть 2. Офисная технология и информационные системы / Ю. Шафрин. - М.: Бином. Лаборатория знаний, 2004. - 336 с
Пожалуйста, внимательно изучайте содержание и фрагменты работы. Деньги за приобретённые готовые работы по причине несоответствия данной работы вашим требованиям или её уникальности не возвращаются.
* Категория работы носит оценочный характер в соответствии с качественными и количественными параметрами предоставляемого материала. Данный материал ни целиком, ни любая из его частей не является готовым научным трудом, выпускной квалификационной работой, научным докладом или иной работой, предусмотренной государственной системой научной аттестации или необходимой для прохождения промежуточной или итоговой аттестации. Данный материал представляет собой субъективный результат обработки, структурирования и форматирования собранной его автором информации и предназначен, прежде всего, для использования в качестве источника для самостоятельной подготовки работы указанной тематики.
© Рефератбанк, 2002 - 2021