intTypePromotion=1
ADSENSE

Ứng dụng của phương pháp mô phỏng Monte Carlo với xác suất hình học

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:6

10
lượt xem
1
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Trong viết này, bằng sự trợ giúp của phần mềm R, chúng tôi sử dụng nghiên cứu mô phỏng Monte Carlo để tính xấp xỉ xác suất một số biến cố - dựa vào định nghĩa xác suất hình học. Từ đó, chúng tôi đưa ra cách xấp xỉ một số tích phân, số siêu việt.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Ứng dụng của phương pháp mô phỏng Monte Carlo với xác suất hình học

  1. ABSTRACT: Keywords: 1. phỏng M được 116
  2. n ta n như S n S =1  S n n . S  n “ đư m( ) P(B) = , M x, y m( ) m ,m 117
  3. chiều). 2. u x2 1 − 2 π ∫0 Φ 0 (u) = e 2 dx 2 n 2 −x 1 2π ∫0 n Tính I= e 2 dx . n m( )  n m( ) = (x, y) :0 ≤ x ≤ 2, 0 ≤ y ≤ 1 . n m(  m( ) . với m( )=2 n  1 −2 x2  = (x, y) ∈ :y< e   2π  118
  4. lớn. (x, y) (x, y) π. được = (x, y) : 0 < x, y < 1 (x, y) = (x, y) : x > 0, y > 0, x 2 + y 2 < 1 n S π 4n  = ⇔ π . n S 4 n x, y (0, 1) x, y quả: n I 1 4 4 × 7853 π = 3.1412. 10000 119
  5. /10000} x, y, z 0,1 x, y, z N π  4 × 0.785398 = 3.141592. t=rep(0,100000) a>0 x, y , z = {( x, y , z ) : 0 < x, y , z ≤ a} . . x, y , z Hình m( ) VODEFG 1 P(B) = = = . m( ) VOAFBCEGD 2 120
  6. (x[3]^2+x[1]^2
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2