matlab蒙特卡洛模拟程序是什么？

1. matlab蒙特卡洛模拟程序是什么？

蒙特卡洛模拟法求解步骤　　应用此方法求解工程技术问题可以分为两类:确定性问题和随机性问题。解题步骤如下：
根据提出的问题构造一个简单、适用的概率模型或随机模型，使问题的解对应于该模型中随机变量的某些特征（如概率、均值和方差等），所构造的模型在主要特征参量方面要与实际问题或系统相一致
2 .根据模型中各个随机变量的分布，在计算机上产生随机数，实现一次模拟过程所需的足够数量的随机数。通常先产生均匀分布的随机数，然后生成服从某一分布的随机数，方可进行随机模拟试验。
3. 根据概率模型的特点和随机变量的分布特性，设计和选取合适的抽样方法，并对每个随机变量进行抽样（包括直接抽样、分层抽样、相关抽样、重要抽样等）。
4.按照所建立的模型进行仿真试验、计算，求出问题的随机解。
5. 统计分析模拟试验结果，给出问题的概率解以及解的精度估计。

2. matlab程序问题。需要用到蒙特卡洛方法

你给出的解是正确的
首先假设有编号为1~16的16个球，其中 
编号1~8，8个球是红色，那么9~16，8个球是白色

n=1e6;                                     %游戏100万次
A=0;B=0;C=0;D=0;E=0;           %得奖统计清零
 
for i=1:n
    examp=randperm(16);        %随机打乱1~16，16个自然数
    num=sum(examp(1:8)<=8);   %examp(1:8)取出前8个，就是从16个球中随机抽8个
                                                 %sum(examp(1:8)<=8),就是统计编号小于8的球的数量
                                                  %也就是红球的个数
    if num==0||num==8                
        A=A+1;                            %如果8个都是红球，或者没有红球，A类统计加以
    elseif num==1||num==7
        B=B+1;                           %以下的判断依次类推
    elseif num==2||num==6
        C=C+1;
    elseif num==3||num==5
        D=D+1;
    else
        E=E+1;
    end
end                                  %100万次抽球后，A，B，C，D，E的次数都一一统计记录
t=10*A/n+1*B/n+0.5*C/n+0.2*D/n-3*E/n
%A/n就是得到A奖的概率，以此类推
%用每个将的奖金乘以奖的概率，再相加，得到了奖金的期望
%结果表明，按照概率统计，平局每局要亏掉差不多1块钱

3. matlab如何实现蒙特卡洛算法？

1、首先我们启动matlab，新建一个函数文件。

2、在弹出的编辑窗口中输入如下代码。该代码的目的是创建蒙特卡洛主函数。

3、然后我们保存该函数文件。

4、再建立一个函数文件，输入代码如下。该代码的目的是构造积分函数，保存上面的积分函数文件。

5、在命令行窗口中直接调用该函数，如图所示为求得的结果。

6、绘制出积分区域即可。

4. matlab如何实现蒙特卡洛算法？

1、打开MATLAB软件，如图所示，输入一下指令。

2、它会提示你没有找到，这个帮助，接着，我们会看到一行蓝色的连接，如图中所示，我们点击进去。

3、接着就会跳出一个界面，如图所示，等待完成搜索，就可以看到MATLAB中所有与之相关的信息。

4、接着，我们可以单击右上方的“在命令框运行”。

5、接着，在命令窗口，会出现很多句英文的提示；然后会看到一个"***.m"；单击进去。
 
6、会出来一个脚本提示，如图所示；我们单击运行该脚本。

5. matlab如何实现蒙特卡洛算法

1、首先我们启动matlab，新建一个函数文件。

2、在弹出的编辑窗口中输入如下代码。该代码的目的是创建蒙特卡洛主函数。

3、然后我们保存该函数文件。

4、再建立一个函数文件，输入代码如下。该代码的目的是构造积分函数，保存上面的积分函数文件。

5、在命令行窗口中直接调用该函数，如图所示为求得的结果。

6、绘制出积分区域即可。

6. 蒙特卡洛模拟法的应用范围是什么？

蒙特卡洛模拟法的应用领域主要有：
1.直接应用蒙特卡洛模拟:应用大规模的随机数列来模拟复杂系统，得到某些参数或重要指标。
2.蒙特卡洛积分:利用随机数列计算积分，维数越高，积分效率越高。
3.MCMC：这是直接应用蒙特卡洛模拟方法的推广，该方法中随机数的产生是采用的马尔科夫链形式。
蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟是一种通过设定随机过程，反复生成时间序列，计算参数估计量和统计量，进而研究其分布特征的方法。
具体的，当系统中各个单元的可靠性特征量已知，但系统的可靠性过于复杂，难以建立可靠性预计的精确数学模型或模型太复杂而不便应用时，可用随机模拟法近似计算出系统可靠性的预计值；随着模拟次数的增多，其预计精度也逐渐增高。
由于涉及到时间序列的反复生成，蒙特卡洛模拟法是以高容量和高速度的计算机为前提条件的，因此只是在近些年才得到广泛推广。 蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟这个术语是二战时期美国物理学家Metropolis执行曼哈顿计划的过程中提出来的。
蒙特卡洛模拟方法的原理是当问题或对象本身具有概率特征时，可以用计算机模拟的方法产生抽样结果，根据抽样计算统计量或者参数的值；随着模拟次数的增多，可以通过对各次统计量或参数的估计值求平均的方法得到稳定结论。

7. Matlab关于蒙特卡方法的仿真

编了一个简单的程序，供参考。
 
按照题意，应该就是在圆内生成随机点，然后看该点落在矩形区域内的概率。
感觉设置N和R两个参数其实没必要，直接进行N*R次模拟应该就可以了。
生成随机数的方式存在一定的问题。题中并没有指定随机数的分布规律，这里按照和圆心距离均匀分布、角度也均匀分布处理。这样似乎和射门没什么关系了，因为射门不太可能是这样的规律。另外，尽管沿径向和角度都是均匀分布的，并不意味着在整个圆内分布是均匀的（靠近圆心的位置更密集）。
 
参考代码：
% 参数输入d = inputdlg({'随机进球数N' '试验次数R'},'试验设置',1,{'1000' '100'});if isempty(d), return, endN = round(str2double(d{1}));R = round(str2double(d{2}));L = 4;W = 2;D = sqrt(L^2+W^2); % 绘图clft = linspace(0,2*pi,200);plot(D/2*cos(t),D/2*sin(t),'linewidth',2);hold onpatch([-1 1 1 -1]*L/2,[-1 -1 1 1]*W/2,'c','Facealpha',0.3)h = plot(NaN,NaN,'.');axis equal % 模拟P = zeros(R,1);for n = 1 : R    r = rand(N,1)*D/2;    t = rand(N,1)*2*pi;    x = r.*cos(t);    y = r.*sin(t);    P(n) = sum( abs(x) <= L/2 & abs(y) <= W/2 ) / N;    set(h,'xdata',x,'ydata',y);    drawnowend % 计算概率p = mean(P)

8. 蒙特卡洛模拟法的应用范围是什么？

蒙特卡洛模拟法的应用领域主要有：
1.直接应用蒙特卡洛模拟:应用大规模的随机数列来模拟复杂系统，得到某些参数或重要指标。
2.蒙特卡洛积分:利用随机数列计算积分，维数越高，积分效率越高。
3.MCMC：这是直接应用蒙特卡洛模拟方法的推广，该方法中随机数的产生是采用的马尔科夫链形式。
蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟是一种通过设定随机过程，反复生成时间序列，计算参数估计量和统计量，进而研究其分布特征的方法。
具体的，当系统中各个单元的可靠性特征量已知，但系统的可靠性过于复杂，难以建立可靠性预计的精确数学模型或模型太复杂而不便应用时，可用随机模拟法近似计算出系统可靠性的预计值；随着模拟次数的增多，其预计精度也逐渐增高。
由于涉及到时间序列的反复生成，蒙特卡洛模拟法是以高容量和高速度的计算机为前提条件的，因此只是在近些年才得到广泛推广。 蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟这个术语是二战时期美国物理学家Metropolis执行曼哈顿计划的过程中提出来的。
蒙特卡洛模拟方法的原理是当问题或对象本身具有概率特征时，可以用计算机模拟的方法产生抽样结果，根据抽样计算统计量或者参数的值；随着模拟次数的增多，可以通过对各次统计量或参数的估计值求平均的方法得到稳定结论。