Решение горно-геологических задач методом "Монте-Карло". Смолич С.В - 81 стр.

UptoLike

Составители: 

81
приближение достигается при меньшем количестве расчетов.
Это также можно проверить в процессе моделирования.
2) пишем программу вычисления вероятности для N циклов мо-
делирования Pp(N):
- присваиваем переменной х нулевое значение;
- задаем цикл изменения переменной i от 1 до N;
- вычисляем переменную h
i
;
- вычисляем переменную k
i
, предварительно преобразовав
угол φ в радианы (180rnd(1)/57,3);
- проверяем оба условия. Если условие выполняется, к пере-
менной х добавляем единицу;
3) по окончании цикла находим частость x/N (вероятность со-
бытия) и возвращаем результат.
На рис. 11.3 и в табл. 11.1 приведены результаты расчетов для
разного количества циклов моделирования
Таблица 11.1
Результаты моделирования
Число циклов Результат Число циклов Результат
100 2,985 10 000 3,125
500 3,257 100 000 3,139
1 000 3,180 1 000 000 3,143
5 000 3,105
Следует заметить, что выполнение данной программы на ЭВМ с
частотой процессора 2,5 Ггц занимает немного меньше минуты, а уве-
личение количества циклов свыше указанных, вообще прекращает ра-
боту, вследствие ограниченности объемов массива в "MathCad". Это
еще раз говорит о сложности применения данного метода даже при
наличии современных ЭВМ.
        приближение достигается при меньшем количестве расчетов.
        Это также можно проверить в процессе моделирования.
     2) пишем программу вычисления вероятности для N циклов мо-
        делирования Pp(N):
        - присваиваем переменной х нулевое значение;
        - задаем цикл изменения переменной i от 1 до N;
        - вычисляем переменную hi ;
        - вычисляем переменную ki, предварительно преобразовав
             угол φ в радианы (180rnd(1)/57,3);
        - проверяем оба условия. Если условие выполняется, к пере-
             менной х добавляем единицу;
     3) по окончании цикла находим частость x/N (вероятность со-
        бытия) и возвращаем результат.

     На рис. 11.3 и в табл. 11.1 приведены результаты расчетов для
разного количества циклов моделирования
                                                          Таблица 11.1
     Результаты моделирования
 Число циклов           Результат        Число циклов     Результат
      100                 2,985             10 000          3,125
      500                 3,257            100 000          3,139
     1 000                3,180            1 000 000        3,143
     5 000                3,105


     Следует заметить, что выполнение данной программы на ЭВМ с
частотой процессора 2,5 Ггц занимает немного меньше минуты, а уве-
личение количества циклов свыше указанных, вообще прекращает ра-
боту, вследствие ограниченности объемов массива в "MathCad". Это
еще раз говорит о сложности применения данного метода даже при
наличии современных ЭВМ.

                                    81