КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Геометрический метод Монте-Карло
Пусть при вычислении интеграла (4.63) для подынтегральной функции на выполняется условие: . Введем новую функцию , значение которой лежат в интервале . Тогда . Затем, выполнив замену переменной , получим . (4.64) Таким образом, необходимо вычислить интеграл , а затем получить значение исходного интеграла , согласно (4.64). Для реализации метода генерируется точек , где − независимые случайные величины, равномерно распределенные на интервале . Если для совокупности двух случайных величин окажется, что , то событие считается неблагоприятным; если , то событие считается благоприятным, так как в этом случае точка попадает в заштрихованную область (рис.4.1). Рис. 4.1. Графическая иллюстрация геометрического метода
Пусть из точек попали в заштрихованную область. Частота попадания будет приблизительно равна площади заштрихованной области, т.е. . (4.65) Окончательно, значение интеграла (4.63) определяется согласно выражению (4.64) с учетом формулы (4.65). Пусть требуется вычислить интеграл , (4.66) где область интегрирования определяется неравенствами (4.52). При этом требуется, чтобы для подынтегральной функции в области выполнялось условие . (4.67) Сделаем замену переменных , с помощью которых область преобразуется в область и заключается в -мерный единичный куб. Тогда интеграл (4.66) запишется в виде , (4.68) где , а область определяется неравенствами (4.54). Введем новые функции и Тогда . (4.69) Для вычисления интегралов в (4.69) генерируется точек где независимые случайные величины, равномерно распределенные на интервале . Для первого интеграла соответствует числу благоприятных событий, если выполняются неравенства (4.70) а соответствует числу благоприятных событий для второго интеграла, если выполняются неравенства (4.70) и . (4.71) Тогда, согласно (4.59), значение интеграла будет равно . (4.72) Как и в простейшем методе Монте-Карло, здесь точность вычисления интеграла и число испытаний взаимосвязаны.
Рассмотрим подход к определению значения , который обеспечивает требуемую точность вычисления . Пусть требуется вычислить интегралы: (4.73) или , (4.74) где область заключена в -мерный единичный куб и для значений подынтегральных функций выполняются неравенства: , . Погрешность вычисления интеграламожно определить, воспользовавшись неравенством Чебышева , (4.75) где ─ малая величина, обычно . Формула (4.75) означает, что с вероятностью погрешность вычисления интегралов с помощью геометрического метода Монте-Карло приблизительно равна , при этом значение можно определить из неравенства . (4.76) Пример 4.15. Требуетсявычислить интеграл с точностью методами Монте-Карло. 1. Простейший метод Монте-Карло. Сделаем замену переменных , где . Тогда . При вычислении интеграла получаются следующие результаты: . 2. Геометрический метод Монте-Карло. Подынтегральная функция на интервале принимает минимальное значение и максимальное значение . Вводим новую функцию и делаем замену переменных . Тогда и при вычислении интеграла получаются следующие результаты: . Заметим, что геометрический метод Монте-Карло всегда требует значительно большее число испытаний, чем простейший. Пример 4.16. Требуетсявычислить интеграл с точностью методами Монте-Карло от функции . Область определяется неравенствами: где . 1. Простейший метод Монте-Карло. Так как для , то с помощью замены переменных , область преобразуется в область , которая определяется неравенствами где . При этом область оказывается заключенной в единичный квадрат (см. рис.4.2., где сплошной линией изображен график функции , а пунктирной − ). Рис. 4.2. Преобразованные границы области интегрирования Тогда исходный интеграл запишется в виде: , где и . На рис.4.3. изображена область, объем которой равен . Рис.4.3. Графическое представление функции В результате получается, что значение интеграла , при этом . 2. Геометрический метод Монте-Карло. Для функции в области выполняется неравенство: . Исходный интеграл, как и в простейшем случае, приводится к виду
.
Затем вводятся новые функции
и
и интеграл записывается в виде
, где .
На рис.4.4. и 4.5. изображены области, заключенные в единичный куб, объем которых равен и соответственно. Рис.4.4. Графическое представление функции
Рис.4.5. Графическое представление функции
Согласно геометрическому методу Монте-Карло, интеграл вычисляется следующим образом . Значение определяется из неравенства , где . Откуда получаем, что наименьшее значение , удовлетворяющее этому неравенству . Значение интеграла получается равным , при этом , а .
Дата добавления: 2014-12-29; Просмотров: 736; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |