基于matlab的蒙特卡洛方法對可靠度的計(jì)算(完整版)
【正文】 如下：n=100000。 end 12四、總結(jié)根據(jù)強(qiáng)度應(yīng)力干涉模型求解系統(tǒng)的可靠度，對于強(qiáng)度和應(yīng)力都服從正態(tài)分布的干涉模型，查表計(jì)算法和蒙的卡羅方法都是正確有效的。 %E() r=exprnd(5,n,1)。 %N(200,76) for i=1:N z=S(i,1)L(i,1)。MATLAB 自帶有產(chǎn)生正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)，所以我們用MATLAB 對 N=100000 實(shí)驗(yàn)次數(shù)進(jìn)行驗(yàn)證。 endendP_1=K_1/N8P_2=K_2/NP_3=K_3/NP_4=K_4/NP_5=K_5/NP_6=K_6/Nhist(K,6)4．模擬結(jié)果及結(jié)論 Monte Carlo 模擬得到，P_1=% ；P_2=%。K_6=0?？梢噪S機(jī)地向正方形內(nèi)投點(diǎn)，然后統(tǒng)計(jì)落在曲線下的點(diǎn)數(shù) M，當(dāng)總的投點(diǎn)N充分大時， NkM/就近似等于積分值 s。（1）直接蒙特卡洛模擬采用隨機(jī)數(shù)來模擬本身具有復(fù)雜隨機(jī)過程的效應(yīng)。非正態(tài)分布的模型中的隨機(jī)變量序列都是獨(dú)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(jìn)行處理。【關(guān)鍵字】：復(fù)雜模型、蒙特卡洛、MATLAB、正太分布、獨(dú)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(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，促進(jìn)了蒙特卡洛方法的推廣、普及以及完善等。該方法是按照實(shí)際問題所遵循的概率統(tǒng)計(jì)規(guī)律，用計(jì)算機(jī)進(jìn)行直接的抽樣，然后計(jì)算其統(tǒng)計(jì)參數(shù)。56一、編寫 Monte Carlo 模擬程序1．模型的建立 本章節(jié)根據(jù)拋擲骰子編制 Monte Carlo 模擬程序，驗(yàn)證各點(diǎn)出現(xiàn)的概率均為1/6。K=randi(6,N,1)。P_3=%。計(jì)算次數(shù)為 3 次。 if z0 P(j)=P(j)+1。 %E() for i=1:n z=r1(i,1)r(i,1)。 end end
環(huán)評公示相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1