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目录

1 序言

2 Monte Carlo法计算积分

3 最优化计算Monte Carlo法


1 序言

蒙特卡罗方法(Monte Carlo)是由冯诺依曼和乌拉姆等人发明的,“蒙特卡罗”这个名字是出自摩纳哥的蒙特卡罗赌场,这个方法是一类基于概率的方法的统称。是一种应用随机数来进行计算机模拟的方法,此方法随研究的系统进行随机观察抽样,通过对样本值的观察统计,求得所研究系统的某些参数。

2 Monte Carlo法计算积分

考虑二重积分

I=\iint_{A}f(x,y)dxdy,\; \; f(x,y)\geq 0,\; \; \forall (x,y)\in A

 根据其几何意义,它是以f(x,y)为曲面顶,A为底的柱体C的体积。用下列简单思路求的近似值:假设C被包在几何体D的内部,D的体积已知,若在D内产生1个均分布的随机数,那么

P(随机数落在C内)\approxC的体积/D的体积

 现用Monte Carlo法计算:I=\iint_{x^{2}+y^{2}\leq 1}\sqrt{1-x^{2}}dxdy

% Monte Carlo Integration for f(x, y) = sqrt(1 - x^2) over x^2 + y^2 <= 1
clc; clear;% Number of random points
N = 1e6; % You can increase this for better accuracy% Initialize sum of function values
f_sum = 0;% Loop to generate random points and calculate contributions
for i = 1:N% Generate random (x, y) within the bounding box [-1, 1] x [-1, 1]x = -1 + 2*rand(); % Random x in [-1, 1]y = -1 + 2*rand(); % Random y in [-1, 1]% Check if the point is inside the circleif x^2 + y^2 <= 1f_sum = f_sum + sqrt(1 - x^2); % Accumulate the function valueend
end% Calculate area of the bounding box
A_box = 4; % The bounding box [-1, 1] x [-1, 1]% Calculate the integral estimate
integral_value = A_box * f_sum / N;% Display result
fprintf('Estimated value of the integral: %.6f\n', integral_value);

2.1 代码解释:

1)随机点生成:

  • 在 [−1,1]×[−1,1] 内均匀生成随机点。
  • 使用条件x^{2}+y^{2}\leq 1筛选落在单位圆内的点。

2)函数值累加:

  • 对满足条件的点,计算 \sqrt{1-x^{2}}并累加到 f_sum

3)积分估计公式:

  •  估计积分值为:

  • 这里的区域面积 Abox=4 是整个采样的矩形面积。 

4)效率: 

  • N越大,估计值越准确。
  • 通过筛选x^{2}+y^{2}\leq 1 ,只在实际目标区域内计算函数值。

2.2 运算结果

NI
N = 1e22.655043
N = 1e42.685272
N = 1e62.666568
N = 1e82.666756

3 最优化计算Monte Carlo法

求下列函数的最大值:

f(x)=(1-x^{3})sin(3x),\: \; \; \; \; -2pi<x<2pi

为了方便理解,先绘制这个函数:

% Define the function f(x)
f = @(x) (1 - x.^3) .* sin(3 * x);% Define the range for x
x = linspace(-2*pi, 2*pi, 1000); % Generate 1000 points in the range [-2*pi, 2*pi]% Compute the function values
y = f(x);% Plot the function
figure;
plot(x, y, 'b-', 'LineWidth', 1.5);
grid on;% Add labels and title
xlabel('x');
ylabel('f(x)');
title('Plot of f(x) = (1 - x^3)sin(3x)');
legend('f(x) = (1 - x^3)sin(3x)', 'Location', 'Best');

 matlab运行结果如下: 

在给出计算代码:

% Optimization using Monte Carlo for f(x) = (1 - x^3) * sin(3x)
clc; clear;% Number of random samples
N = 1e6; % Increase this for higher accuracy% Define the function
f = @(x) (1 - x.^3) .* sin(3 * x);% Generate random samples in the range [-2*pi, 2*pi]
x_samples = -2*pi + (2*pi - (-2*pi)) * rand(N, 1);% Evaluate the function for each sample
f_values = f(x_samples);% Find the maximum function value
f_max = max(f_values);% Find the corresponding x value(s) for the maximum
x_max = x_samples(f_values == f_max);% Display results
fprintf('Maximum value of f(x): %.6f\n', f_max);
fprintf('At x = %.6f (one of the possible values)\n', x_max(1));

3.1 代码解释

1)随机采样:

  • 使用rand(N,1)生成N个均匀分布的随机数映射到区间[-2pi,2pi]中,作为函数的自变量x值。

2)函数评估:

  • 定义函数f(x)=(1-x^{3})sin(3x),计算每个采样点上的函数值f(x_{sample})

3)最大值搜索:

  • 使用max函数找到函数值中的最大值f_{max}
  • 找到与最大值对应的x值。

4)输出结果:

  •  输出最大值及对应的一个可能的必值(可能有多个全局最大值点) 

2.2 运算结果

Nf_{max}x
N = 1e2191.3604115.858119
N = 1e4194.903941-5.814489
N = 1e6194.906195-5.816071
N = 1e8194.906195-5.816063

注:1)本篇内容均为对《MATLAB建模与仿真》(周品 赵新芬 编著,国防工业出版社)摘录与个人归纳总结,如需要更加详细了解,可阅读原书“第8章 随机模拟和统计分析”部分。
2)代码由chat gpt生成。

http://www.yayakq.cn/news/501601/

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