Scholar Hub/Chủ đề/#mô phỏng monte carlo/
Mô phỏng Monte Carlo là một phương pháp tính toán dựa trên việc tạo ra các số ngẫu nhiên để mô phỏng và ước tính kết quả cho các vấn đề có thể có nhiều kết quả ...
Mô phỏng Monte Carlo là một phương pháp tính toán dựa trên việc tạo ra các số ngẫu nhiên để mô phỏng và ước tính kết quả cho các vấn đề có thể có nhiều kết quả khác nhau. Phương pháp này được đặt tên theo thành phố Monte Carlo ở Monaco, nơi có sòng bạc và các trò chơi may rủi phổ biến.
Trong mô phỏng Monte Carlo, một hệ thống cần được mô tả bằng một số thông tin cơ bản và một số loại số ngẫu nhiên được tạo ra để đại diện cho các biến không chắc chắn và các sự kiện ngẫu nhiên. Dựa trên các số ngẫu nhiên này, một số lượng lớn các mô phỏng được thực hiện để ước tính kết quả của hệ thống.
Việc lặp lại quá trình mô phỏng này hàng nghìn hoặc hàng triệu lần giúp chúng ta tiếp cận ước tính chính xác hơn về kết quả và phân tích các thống kê của hệ thống. Phương pháp mô phỏng Monte Carlo được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như tài chính, phân tích rủi ro, vật lý và kỹ thuật.
Mô phỏng Monte Carlo là một phương pháp tính toán dựa trên việc tạo ra các số ngẫu nhiên để mô phỏng và ước tính kết quả cho các vấn đề phức tạp.
Phương pháp này được áp dụng trong các bài toán mà kết quả không thể tính toán chính xác và mức độ không chắc chắn. Thay vào đó, chúng ta tạo ra các số ngẫu nhiên để đại diện cho các biến không chắc chắn và mô phỏng các sự kiện ngẫu nhiên.
Cách thức hoạt động của mô phỏng Monte Carlo bao gồm các bước sau:
1. Định nghĩa vấn đề: Chúng ta xác định các thông số và biến liên quan đến vấn đề cần mô phỏng. Điều này thường bao gồm việc xác định các ràng buộc, các biến và mục tiêu của mô phỏng.
2. Tạo số ngẫu nhiên: Chúng ta tạo ra các số ngẫu nhiên thể hiện các biến không chắc chắn và các sự kiện ngẫu nhiên trong vấn đề. Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các phương pháp như phân phối Gaussian (chuẩn) hoặc phân phối đều.
3. Thực hiện mô phỏng: Với các số ngẫu nhiên đã tạo, chúng ta thực hiện mô phỏng để ước tính kết quả của vấn đề. Mô phỏng này thường được thực hiện bằng cách lặp lại quy trình hoặc sử dụng các phương trình và quy tắc đã được xác định trước.
4. Tiến hành ước tính: Sau khi hoàn thành các mô phỏng, chúng ta sẽ thu thập dữ liệu và tính toán các kết quả thống kê của vấn đề. Điều này có thể là giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, phần trăm, hay bất kỳ thống kê khác phù hợp với vấn đề cần giải quyết.
Mô phỏng Monte Carlo cho phép chúng ta ước tính kết quả và đánh giá tính không chắc chắn của các vấn đề phức tạp mà không cần tính toán chính xác. Nó cũng giúp chúng ta hiểu rõ hơn về biến đổi và thống kê của dữ liệu.
So sánh các phương pháp để tính đến tự tương quan trong phân tích tương quan dữ liệu cá Dịch bởi AI Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences - Tập 55 Số 9 - Trang 2127-2140 - 1998
Tự tương quan trong tuyển cá và dữ liệu môi trường có thể làm phức tạp sự suy diễn thống kê trong các phân tích tương quan. Để giải quyết vấn đề này, các nhà nghiên cứu thường điều chỉnh các thủ tục kiểm định giả thuyết (ví dụ: điều chỉnh bậc tự do) để tính đến tự tương quan hoặc loại bỏ tự tương quan bằng cách tiền làm trắng hoặc chênh lệch lần đầu trước khi phân tích. Tuy nhiên, hiệu qu...... hiện toàn bộ #tự tương quan #phân tích tương quan #dữ liệu cá #kiểm định giả thuyết #mô phỏng Monte Carlo
Tính chất của các bài kiểm tra phụ thuộc không gian trong mô hình hồi quy tuyến tính Dịch bởi AI Geographical Analysis - Tập 23 Số 2 - Trang 112-131 - 1991
Dựa trên một số lượng lớn các thí nghiệm mô phỏng Monte Carlo trên một mạng lưới đều đặn, chúng tôi so sánh các tính chất của kiểm tra Moran's I và kiểm tra nhân tử Lagrange đối với phụ thuộc không gian, tức là đối với cả tự tương quan lỗi không gian và biến phụ thuộc được suy rộng không gian. Chúng tôi xem xét cả độ chệch và sức mạnh của các bài kiểm tra cho sáu cỡ mẫu, từ hai mươi lăm đế...... hiện toàn bộ #Moran's I #nhân tử Lagrange #phụ thuộc không gian #tự tương quan lỗi #trễ không gian #ma trận trọng số không gian #mô phỏng Monte Carlo #mô hình hồi quy tuyến tính #hiệu ứng ranh giới
Ảnh hưởng của phân chia dữ liệu đến hiệu suất của các mô hình học máy trong dự đoán độ bền cắt của đất Dịch bởi AI Mathematical Problems in Engineering - Tập 2021 - Trang 1-15 - 2021
Mục tiêu chính của nghiên cứu này là đánh giá và so sánh hiệu suất của các thuật toán học máy (ML) khác nhau, cụ thể là Mạng Nơron Nhân Tạo (ANN), Máy Học Tăng Cường (ELM) và thuật toán Cây Tăng Cường (Boosted), khi xem xét ảnh hưởng của các tỷ lệ đào tạo đối với kiểm tra trong việc dự đoán độ bền cắt của đất, một trong những tính chất kỹ thuật địa chất quan trọng nhất trong thiết kế và xâ...... hiện toàn bộ #Học máy #độ bền cắt của đất #Mạng Nơron Nhân Tạo #Máy Học Tăng Cường #thuật toán Cây Tăng Cường #mô phỏng Monte Carlo #địa chất công trình #phân chia dữ liệu #chỉ số thống kê #kỹ thuật dân dụng
Ảnh hưởng của sự suy giảm hệ số khuếch tán clorua đến tuổi thọ của kết cấu bê tông dựa trên phân tích xác suấtHiện nay có nhiều mô hình tính toán tuổi thọ của kết cấu bê tông cốt thép ở môi trường chứa clorua. Các mô hình này đều dựa trên Định luật khuếch tán thứ hai của Fick, trong đó, tham số quan trọng thể hiện sức kháng của bê tông với xâm nhập clorua từ môi trường bên ngoài là hệ số khuếch tán clorua D(t). Hầu hết các mô hình tính toán tuổi thọ đều cho rằng hệ số D(t) suy giảm theo thời gian, tuy nhi...... hiện toàn bộ #Hệ số khuếch tán clorua #kết cấu bê tông #xâm nhập clorua #mô phỏng Monte Carlo #xác suất sự cố ăn mòn
Ứng dụng thuật toán Metropolis – Hasting của phương pháp xích Markov Monte Carlo trong phân tích độ tin cậyTrong phân tích độ tin cậy, phương pháp mô phỏng Monte Carlo (MCS) cung cấp một công cụ đơn giản và mạnh mẽ để ước lượng xác suất phá hủy kết cấu, không phụ thuộc vào độ phức tạp của hàm trạng thái phá hủy kết cấu. Tuy nhiên không thích hợp cho việc tính toán các xác suất bé, bởi vì cần số lượng mẫu lớn và khi đó số lượng phân tích kết cấu cần thiết sẽ lớn. Một phương pháp tiên tiến hơn là xích Ma...... hiện toàn bộ #mô phỏng Monte Carlo #xích Markov Monte Carlo #thuật toán Metropolis-Hastings #độ tin cậy #động đất
