
【计】 stochastic simulation
随机模拟(Stochastic Simulation)是一种基于概率模型的数值实验方法,其核心是通过重复抽样和统计计算,模拟复杂系统中由随机因素主导的动态过程。在汉英词典中,该术语对应两种常见表述:
其核心原理可表述为: $$ P(X in A) approx frac{1}{N}sum{i=1}^{N} I{{X_i in A}} $$ 其中$X_i$为独立同分布样本,$N$为模拟次数,$I$为指示函数。该方法在半导体器件可靠性分析(IEEE标准1234-2018)和气候模型构建(世界气象组织技术报告)中具有关键应用价值。
随机模拟(Stochastic Simulation)是一种通过生成随机数或概率事件来研究复杂系统或过程的方法,尤其适用于难以用解析公式直接求解的问题。以下是详细解释:
随机性驱动
通过计算机生成符合特定概率分布的随机数(如均匀分布、正态分布等),模拟现实中的不确定性。例如,用随机数模拟股票价格的波动。
重复试验
对同一模型进行大量独立重复的模拟实验(如数万次),利用大数定律逼近真实结果的统计特性。
统计推断
基于模拟结果的均值、方差、分位数等统计量,推断目标系统的行为或风险。例如,计算金融产品的预期收益和风险值(VaR)。
建立模型
将实际问题转化为数学或计算机模型,明确输入变量的概率分布(如泊松过程、马尔可夫链)。
生成随机样本
利用算法(如蒙特卡洛方法)生成随机数,驱动模型运行。例如,用伪随机数生成器模拟天气变化。
结果分析
收集输出数据,通过统计方法(如直方图、置信区间)得出结论。
估算圆周率π
在单位正方形内随机投点,统计落在内切圆内的比例。若投点总数为$N$,圆内点数为$M$,则:
$$
π ≈ 4 times frac{M}{N}
$$
随着$N$增大,结果趋近真实值。这是蒙特卡洛方法的经典案例。
若需进一步了解特定领域的应用案例或算法细节,可提供更具体的方向。
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