Решение горно-геологических задач методом "Монте-Карло". Смолич С.В - 94 стр.

UptoLike

Составители: 

94
Приведем дополнительные пояснения к программе.
В программе не приведен расчет граничных условий, так как это
требует отдельного решения с исследованием формулы коэффициента
Шези. С целью большей наглядности моделирование скорости от угла
φ приведено только в области от 0
о
до 90
о
, так как графики симмет-
ричны относительно угла 90
о
. Предельный угол 32
о
- это угол, на ко-
торый может максимально отклониться водный поток, но такая веро-
ятность равна нулю. Так как выполнено 10000 расчетов, все получен-
ные средние значения можно считать найденными с высокой степе-
нью точности, так как увеличение числа прогонов не изменяет конеч-
ные значения искомых параметров.
Данный пример показывает, как с
помощью метода Монте-
Карло, используя вполне доступные средства программирования, та-
кие как математический процессор "MathCad", достаточно просто ре-
шаются сложные задачи, в обычных условиях требующие значитель-
ных финансовых вложений и трудозатрат.
Контрольные вопросы:
1) Какие методы моделирования случайной величины использо-
ваны в приведенных примерах?
2) Какую первичную информацию надо иметь, чтобы выполнять
подобное
моделирование?
3) Приведите подобные примеры моделирования методом Мон-
те-Карло.
Рекомендуемая литература:
1. Венецкий И.Г., Венецкая В.И. Основные математико-
статистические понятия и формулы в экономическом анализе: Спра-
вочник. – М.: Статистика, 1979. – 447 с.
      Приведем дополнительные пояснения к программе.
      В программе не приведен расчет граничных условий, так как это
требует отдельного решения с исследованием формулы коэффициента
Шези. С целью большей наглядности моделирование скорости от угла
φ приведено только в области от 0о до 90о, так как графики симмет-
ричны относительно угла 90о. Предельный угол 32о - это угол, на ко-
торый может максимально отклониться водный поток, но такая веро-
ятность равна нулю. Так как выполнено 10000 расчетов, все получен-
ные средние значения можно считать найденными с высокой степе-
нью точности, так как увеличение числа прогонов не изменяет конеч-
ные значения искомых параметров.
      Данный пример показывает, как с помощью метода Монте-
Карло, используя вполне доступные средства программирования, та-
кие как математический процессор "MathCad", достаточно просто ре-
шаются сложные задачи, в обычных условиях требующие значитель-
ных финансовых вложений и трудозатрат.


     Контрольные вопросы:
      1) Какие методы моделирования случайной величины использо-
ваны в приведенных примерах?
      2) Какую первичную информацию надо иметь, чтобы выполнять
подобное моделирование?
      3) Приведите подобные примеры моделирования методом Мон-
те-Карло.


      Рекомендуемая литература:
     1. Венецкий И.Г., Венецкая В.И. Основные математико-
статистические понятия и формулы в экономическом анализе: Спра-
вочник. – М.: Статистика, 1979. – 447 с.

                                  94