| Читайте также: 
 | 
Содержание учебного материала
Вычисление кратных интегралов методом Монте-Карло.
2. Пример решения задачи в Mathcad.
3. Задание.
4. Список рекомендуемой литературы.
Вычисление кратных интегралов методом Монте-Карло. Начальное понятие числа
В случае когда, например, определенный интеграл не может быть вычислен в квадратурах, либо прибегают к численным методам интегрирования, либо расчет ведется с помощью метода Монте-Карло. Применение метода Монте-Карло становится оправданным при кратности интеграла больше трех. В данном примере мы используем метод Монте-Карло для расчета интегралов с кратностью не более трех. Это позволит более ясно представить технику применения метода.
Сначала рассмотрим вычисление простого определенного интеграла
|   | (1) | 
где  .
.
Введем под знак интеграла постоянный множитель (равный единице):
|   | (2) | 
Вынесем из-под интеграла числитель дроби, получим
|   | (3) | 
Как известно, если случайная величина  распределена на заданном интервале (например,
 распределена на заданном интервале (например,  ) равномерно, то ее функция плотности
) равномерно, то ее функция плотности  обратно пропорциональна длине интервала, т. е.
 обратно пропорциональна длине интервала, т. е.

Кроме того, если известно распределение случайной величины  , то функция от этой случайной величины
, то функция от этой случайной величины  будет иметь тот же самый закон распределения. В этом случае математическое ожидание
 будет иметь тот же самый закон распределения. В этом случае математическое ожидание  непрерывной равномерно распределенной случайной величины рассчитывается по формуле
 непрерывной равномерно распределенной случайной величины рассчитывается по формуле

Соответственно, математическое ожидание от функции случайной величины будет определяться следующим образом:
|   | (4) | 
Сопоставляя (4) и (5), приходим к выводу, что определенный интеграл может быть рассчитан по формуле
|   | (5) | 
Несмещенной оценкой математического ожидания случайной величины, как известно, является ее среднее арифметическое. Поэтому математическое ожидание можем приближенно найти по формуле
|   | (6) | 
С учетом (6) получаем выражение для приближенного расчета определенного интеграла
|   | (7) | 
Чем больше число испытаний  , тем точнее будет расчет математического ожидания (6) и, следовательно, определенного интеграла, вычисляемого по формуле (7).
, тем точнее будет расчет математического ожидания (6) и, следовательно, определенного интеграла, вычисляемого по формуле (7).
Рассмотрим общий подход вычисления  -кратного интеграла с помощью метода Монте-Карло.
 -кратного интеграла с помощью метода Монте-Карло.
Пусть задан  -кратный интеграл вида
 -кратный интеграл вида
|   | (8) | 
где подынтегральная функция  задана на замкнутой области
 задана на замкнутой области  .
.
Погрузим область интегрирования  в
 в  -мерный промежуток
 -мерный промежуток
|   | (9) | 
имеющий меру
|   | (10) | 
Определим в промежутке (10) функцию
|   | (11) | 
Тогда в соответствии с (8) и (11) получим
|   | (12) | 
Введем в рассмотрение  -мерную случайную величину
 -мерную случайную величину  , имеющую в замкнутой области равномерное распределение вероятностей с дифференциальной функцией плотности
, имеющую в замкнутой области равномерное распределение вероятностей с дифференциальной функцией плотности
|   | (13) | 
Функция плотности равномерного распределения есть величина постоянная, поэтому введем ее под знак интеграла (12) следующим образом:
|   | (14) | 
Вынесем числитель дроби за знак интеграла, т. е.
|   | ((15) | 
В (15)  -кратный интеграл — это математическое ожидание от функции
 -кратный интеграл — это математическое ожидание от функции  случайной величины в предположении, что случайная величина
 случайной величины в предположении, что случайная величина  распределена равномерно с плотностью (4.18). Следовательно, можем записать
 распределена равномерно с плотностью (4.18). Следовательно, можем записать
|   | (16) | 
где  .
.
В свою очередь математическое ожидание может быть оценено с помощью арифметического среднего. Тогда приближенное значение  -кратного интеграла будет определяться приближенной формулой
 -кратного интеграла будет определяться приближенной формулой
|   | (17) | 
где  — значение случайной величины
 — значение случайной величины  в
 в  -м испытании.
 -м испытании.
Чтобы смоделировать выборку  -мерной случайной величины
 -мерной случайной величины  , равномерно распределенной в
, равномерно распределенной в  -мерном промежутке
 -мерном промежутке  , используются псевдослучайные числа. Для этого в каждом испытании с номером
, используются псевдослучайные числа. Для этого в каждом испытании с номером  выбирают
 выбирают  псевдослучайных чисел
 псевдослучайных чисел  , и по ним определяют координаты случайной величины
, и по ним определяют координаты случайной величины  , псевдослучайной точки
, псевдослучайной точки  .
.
Таким образом, техника применения метода Монте-Карло здесь будет заключаться в определении области  , генерировании в ней псевдослучайных чисел, подсчета числа попаданий этих чисел в область
, генерировании в ней псевдослучайных чисел, подсчета числа попаданий этих чисел в область  и применении формулы (17).
 и применении формулы (17).
Расчет площадей и объемов можно рассматривать как частный случай вычисления кратных интегралов. Например, вычисление объема тел с помощью трехкратного интеграла сводится к взятию интеграла по области при подынтегральной функции, тождественно равной единице.
Дата добавления: 2015-09-06; просмотров: 285 | Нарушение авторских прав
| <== предыдущая страница | | | следующая страница ==> | 
| Wave-Lengths and Frequencies of Electro-Magnetic Radiation | | | Пример решения задачи в Mathcad |