Лекции.Орг


Поиск:




Категории:

Астрономия
Биология
География
Другие языки
Интернет
Информатика
История
Культура
Литература
Логика
Математика
Медицина
Механика
Охрана труда
Педагогика
Политика
Право
Психология
Религия
Риторика
Социология
Спорт
Строительство
Технология
Транспорт
Физика
Философия
Финансы
Химия
Экология
Экономика
Электроника

 

 

 

 


Связь случайных процессов и дифференциальных уравнений




История рождения метода Монте-Карло

Метод Монте-Карло (методы Монте-Карло) — общее название группы численных методов, основанных на получении большого числа реализаций случайного (стохастического) процесса, который формируется таким образом, чтобы его вероятностные характеристики совпадали с аналогичными величинами решаемой задачи. Используется для решения задач в областях физики, математики, экономики, оптимизации, теории управления и др.

Алгоритм Буффона для определения числа Пи

Случайные величины использовались для решения различных прикладных задач достаточно давно. Примером может служить способ определения числа Пи, который был предложен Буффоном еще в 1777 году. Суть метода была в бросании иглы длиной N на плоскость, расчерченную параллельными прямыми, расположенными на расстоянии d друг от друга (см. Рис. 1).

рис.1. Метод Буффона

Вероятность того, что отрезок пересечет прямую связана с числом Пи:

, где

  • A — расстояние от начала иглы до ближайшей к ней прямой;
  • θ — угол иглы относительно прямых.

Этот интеграл просто взять: (при условии, что d > L), поэтому подсчитав долю отрезков, пересекающих прямые, можно приближенно определить это число. При увеличении количества попыток точность получаемого результата будет увеличиваться.

В 1864 году капитан Фокс, выздоравливая после ранения, чтобы как-то занять себя, реализовал эксперимент по бросанию иглы. Результаты представлены в следующей таблице:

 

  Число бросаний Число пересечений Длина иглы Расстояние между прямыми Вращение плоскости Значение Пи
Первая попытка         отсутствует 3.1780
Вторая попытка         присутствует 3.1423
Третья попытка         присутствует 3.1416

 

Комментарии:

  • Вращение плоскости применялось (и как показывают результаты — успешно) для того, чтобы уменьшить систематическую ошибку.
  • В третьей попытке длина иглы была больше расстояния между линиями, что позволило не увеличивая числа бросаний эффективно увеличить число событий и повысить точность.

Связь случайных процессов и дифференциальных уравнений

Создание математического аппарата случайных методов началось в конце 19го века. В 1899 году лорд Релей показал, что одномерное случайное блуждание на бесконечной решетке может давать приближенное решение параболического дифференциального уравнения. Колмогоров в 1931 году дал большой толчок развитию случайных подходов к решению различных математических задач, поскольку он сумел доказать, что цепи Маркова связаны с некоторыми интегро-дифференциальными уравнениями. В 1933 году Петровский показал, что случайное блуждание, образующее Марковскую цепь асимптотически связано с решением эллиптического дифференциального уравнения в частных производных. После этих открытий стало понятно, что, случайные процессы можно описывать дифференциальными уравнениями и, соответственно, исследовать при помощи хорошо на тот момент разработанных математических методов решения этих уравнений.





Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2016-07-29; Мы поможем в написании ваших работ!; просмотров: 613 | Нарушение авторских прав


Поиск на сайте:

Лучшие изречения:

Свобода ничего не стоит, если она не включает в себя свободу ошибаться. © Махатма Ганди
==> читать все изречения...

2338 - | 2092 -


© 2015-2024 lektsii.org - Контакты - Последнее добавление

Ген: 0.007 с.