基于matlab的蒙特卡洛方法對可靠度的計算-文庫吧
2025-06-03 14:43 本頁面
【正文】 .......................................................................................................................................11參考文獻 ............................................................................................................................................123摘要對于簡單的概率計算，我們可以用離散或者連續(xù)的概率分布模型進行求解；但是對于復雜的模型的近似解的求解，蒙特卡洛方法是一種非常方便的方法。蒙特卡洛方法將最復雜的計算部分交給了電機計算機來完成，極大的方便了我們的求解過程。本文主要是用 MATLAB 編寫蒙特卡洛的模擬程序，然后分別驗證兩個正態(tài)分布的模型和兩個非正態(tài)分布的模型。非正態(tài)分布的模型中的隨機變量序列都是獨立同分布的，這樣我們可以方便的用列維林德伯格中心極限定理進行處理。【關鍵字】：復雜模型、蒙特卡洛、MATLAB、正太分布、獨立同分布的非正態(tài)模型、列維林德伯格中心極限定理4緒論計算機技術的發(fā)展，促進了蒙特卡洛方法的推廣、普及以及完善等。蒙特卡洛方法誕生之初是不被重視的，因為當時的計算機技術沒有達到與之匹配的程度。蒙特卡洛模擬也稱為隨機模擬方法，或隨機抽樣技術。它是一種以概率論和數(shù)理統(tǒng)計為基礎，通過對隨機變量的統(tǒng)計實驗、隨機模擬來求解問題近似解的數(shù)值方法。它的主要思想是：為了求解數(shù)學、物理、化學及工程問題，建立一個概率模型或隨機過程，使它的參數(shù)等于問解；然后通過對模型或過程的觀察或抽樣來計算所求參數(shù)的統(tǒng)計特征（如均值、概率等） ，作為待解問題的數(shù)值解，最后給出所求解的近似值，而解的精度可用估計值的方差來表示。蒙卡洛模擬的步驟是：首先建立簡單而又便于實現(xiàn)的概率分布模型，使分布模型的某些特征（如模型的概率分布或數(shù)學期望）恰好是
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