
【計】 stochastic simulation
隨機模拟(Stochastic Simulation)是一種基于概率模型的數值實驗方法,其核心是通過重複抽樣和統計計算,模拟複雜系統中由隨機因素主導的動态過程。在漢英詞典中,該術語對應兩種常見表述:
其核心原理可表述為: $$ P(X in A) approx frac{1}{N}sum{i=1}^{N} I{{X_i in A}} $$ 其中$X_i$為獨立同分布樣本,$N$為模拟次數,$I$為指示函數。該方法在半導體器件可靠性分析(IEEE标準1234-2018)和氣候模型構建(世界氣象組織技術報告)中具有關鍵應用價值。
隨機模拟(Stochastic Simulation)是一種通過生成隨機數或概率事件來研究複雜系統或過程的方法,尤其適用于難以用解析公式直接求解的問題。以下是詳細解釋:
隨機性驅動
通過計算機生成符合特定概率分布的隨機數(如均勻分布、正态分布等),模拟現實中的不确定性。例如,用隨機數模拟股票價格的波動。
重複試驗
對同一模型進行大量獨立重複的模拟實驗(如數萬次),利用大數定律逼近真實結果的統計特性。
統計推斷
基于模拟結果的均值、方差、分位數等統計量,推斷目标系統的行為或風險。例如,計算金融産品的預期收益和風險值(VaR)。
建立模型
将實際問題轉化為數學或計算機模型,明确輸入變量的概率分布(如泊松過程、馬爾可夫鍊)。
生成隨機樣本
利用算法(如蒙特卡洛方法)生成隨機數,驅動模型運行。例如,用僞隨機數生成器模拟天氣變化。
結果分析
收集輸出數據,通過統計方法(如直方圖、置信區間)得出結論。
估算圓周率π
在單位正方形内隨機投點,統計落在内切圓内的比例。若投點總數為$N$,圓内點數為$M$,則:
$$
π ≈ 4 times frac{M}{N}
$$
隨着$N$增大,結果趨近真實值。這是蒙特卡洛方法的經典案例。
若需進一步了解特定領域的應用案例或算法細節,可提供更具體的方向。
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