Смекни!
smekni.com

Вычисление интегралов методом Монте-Карло (стр. 1 из 3)

САРАТОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

ФАКУЛЬТЕТ ИНФОРМАТИКИ И ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

КУРСОВАЯ РАБОТА

ВЫЧИСЛЕНИЕ ИНТЕГРАЛОВ МЕТОДОМ МОНТЕ - КАРЛО

Выполнил:

Руководитель:

Саратов, 2009


СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

1. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ АЛГОРИТМА ВЫЧИСЛЕНИЯ ИНТЕГРАЛА

1.1 Принцип работы метода Монте – Карло

1.2 Применение метода Монте – Карло для вычисления n – мерного интеграла.

1.3 Сплайн – интерполяция 8

1.4 Алгоритм расчета интеграла

2. ГЕНЕРАТОР ПСЕВДОСЛУЧАЙНЫХ ЧИСЕЛ

2.1 Генератор псевдослучайных чисел применительно к методу Монте – Карло.

2.2 Алгоритм генератора псевдослучайных чисел

2.3 Проверка равномерности распределения генератора псевдослучайных чисел.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ


ВВЕДЕНИЕ

Целью данной работы является создание программного продукта для участия в конкурсе, проводимом группой компаний «Траст» по созданию программных разработок. Для реализации было выбрано следующее технической задание:

Задание 12 Вычисление интегралов методом Монте – Карло.

Цель:

1) Реализация генератора случайных чисел для метода Монте – Карло.

2) Сравнение равномерного распределения и специально разработанного.

3) Вычисление тестового многомерного интеграла в сложной области.

Продукт:

1) Программный код в виде функции на языке С++ или Fortran .

2) Тестовые примеры в виде программы, вызывающие реализованные функции.

3) Обзор использованной литературы.

Для реализации данного технического задания был выбран язык C++. Код реализован в интегрированной среде разработки приложений Borland C++ Builder Enterprises и математически обоснован соответствующий способ вычисления интеграла.

1. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ АЛГОРИТМА ВЫЧИСЛЕНИЯ ИНТЕГРАЛА

1.1 Принцип работы метода Монте – Карло

Датой рождения метода Монте - Карло признано считать 1949 год, когда американские ученые Н. Метрополис и С. Услам опубликовали статью под названием «Метод Монте - Карло», в которой были изложены принципы этого метода. Название метода происходит от названия города Монте – Карло, славившегося своими игорными заведениями, непременным атрибутом которых являлась рулетка – одно из простейших средств получения случайных чисел с хорошим равномерным распределением, на использовании которых основан этот метод.

Метод Монте – Карло это статистический метод. Его используют при вычислении сложных интегралов, решении систем алгебраических уравнений высокого порядка, моделировании поведения элементарных частиц, в теориях передачи информации, при исследовании сложных экономических систем.

Сущность метода состоит в том, что в задачу вводят случайную величину

, изменяющуюся по какому то правилу
. Случайную величину выбирают таким образом, чтобы искомая в задаче величина
стала математическим ожидание от
, то есть
.

Таким образом, искомая величина

определяется лишь теоретически. Чтобы найти ее численно необходимо воспользоваться статистическими методами. То есть необходимо взять выборку случайных чисел
объемом
. Затем необходимо вычислить выборочное среднее
варианта случайной величины
по формуле:

. (1)

Вычисленное выборочное среднее принимают за приближенное значение

.

Для получения результата приемлемой точности необходимо большое количество статистических испытаний.

Теория метода Монте – Карло изучает способы выбора случайных величин

для решения различных задач, а также способы уменьшения дисперсии случайных величин.

1.2 Применение метода Монте – Карло для вычисления n – мерного интеграла.

Рассмотрим nмерный интеграл

для
. (2)

Будем считать, что область интегрирования

, и что
ограниченное множество в
. Следовательно, каждая точка х множества
имеет n координат:
.

Функцию

возьмем такую, что она ограничена сверху и снизу на множестве
:
.

Воспользуемся ограниченностью множества

и впишем его в некоторый n – мерный параллелепипед
, следующим образом:

,

где

- минимумы и максимумы, соответственно,
- ой координаты всех точек множества
:
.

Доопределяем подынтегральную функцию

таким образом, чтобы она обращалась в ноль в точках параллелепипеда
, которые не принадлежат
:

(3)

Таким образом, уравнение (2) можно записать в виде

. (4)

Область интегрирования представляет собой n мерный параллелепипед

со сторонами параллельными осям координат. Данный параллелепипед можно однозначно задать двумя вершинами
, которые имеют самые младшие и самые старшие координаты всех точек параллелепипеда.

Обозначим через

n-мерный вектор, имеющий равномерное распределение в параллелепипеде
:
, где
.

Тогда ее плотность вероятностей

будет определена следующим образом

(5)

Значение подынтегральной функции

от случайного вектора
будет случайной величиной
, математическое ожидание
которой является средним значением функции на множестве
:

. (6)

Среднее значение функции на множестве

равняется отношению значения искомого интеграла к объему параллелепипеда
:

(7)

Обозначим

объем параллелепипеда
.