Войти в мой кабинет
Регистрация
ГОТОВЫЕ РАБОТЫ / РЕФЕРАТ, ИНФОРМАТИКА

Метод Монте-Карло

алексей_цербер 200 руб. КУПИТЬ ЭТУ РАБОТУ
Страниц: 19 Заказ написания работы может стоить дешевле
Оригинальность: неизвестно После покупки вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100% с помощью сервиса
Размещено: 17.03.2021
Работа оформлено согласно большинству ГОСТов По всей работе ссылки или подстрочные или в квадратных скобках (в разных работах по разному) Работа прошла проверку по системе ЕТХТ, но пройдет и по системе -antiplagiat.ru, -Антиплагиат ВУЗ- (http://rane.antiplagiat.ru/ и др. тому подобные), -ЕТХТ (и документом и текстом), Руконтекст, проходит и польский СТРАЙК и plagiat.pl, новую систему СКОЛКОВО (самая последняя версия АП ВУЗ) Работа в формате doc/docx, если вы поменяете формат на docx/doc, то оригинальность может упасть, поэтому НЕ меняйте формат работы. Название файла менять можно сколько угодно Оригинальность техническая – достигнута путем кодирования файла Опыт написания студенческих работ более 18 лет, поэтому можете с уверенностью скачать данную работу, вставить титульный лист и сдать преподавателю, получить оценку «5», или «4», но не ниже. Если возникли проблемы с оригинальностью – не отправляйте на перерасчет – Напишите мне (Алексей_Цербер) и я исправлю, если что то не так
Введение

Имитационные моделирование, линейное программирование и регрессионный анализ по диапазону и частоте использования давно занимают три первых места среди всех методов исследования операций в экономике. При имитационном моделировании реализующий модель алгоритм воспроизводит процесс функционирования системы во времени и пространстве, причем имитируются составляющие процесс элементарные явления с сохранением его логической временной структуры. Поиски случайной величины с заданным законом распределения решений привели к созданию специальных математических методов и уже в 18 веке были заложены математические основы случайной величин. Постановка задачи случайной величин предполагает существование конкурирующих свойств процесса.Случайной называется величина, изменяющаяся от опыта к опыту нерегулярно и на первый взгляд беспорядочно. Так, при бросании игральной кости (кубик с нумерованными гранями) может выпасть любое число от 1 до 6. Радиоактивное ядро может распасться в любую наперед избранную секунду, время жизни ядра до распада - случайная величина. При массовом изготовлении любой продукции все изделия оказываются не вполне идентичными по параметрам. Таким образом, те или иные параметры для совокупности таких изделий также являются случайными величинами. Актуальность темы в том, что в тех случаях, когда при моделировании необходимо учитывать некоторый случайный фактор (элемент или явление), который невозможно описать аналитически, используют метод моделирования, называемый методом статистических испытаний или методом Монте-Карло. С помощью этого метода может быть решена любая вероятностная задача. Однако использовать его целесообразно в том случае, если решить задачу этим методом проще, чем любым другим. Суть метода состоит в том, что вместо описания случайных явлений аналитическими зависимостями проводится розыгрыш случайного явления с помощью некоторой процедуры, которая дает случайный результат. С помощью розыгрыша получают одну реализацию случайного явления. Осуществляя многократно такой розыгрыш, накапливают статистический материал (то есть множество реализаций случайной величины), который можно обрабатывать статистически­ми методами. Рассмотрим этот метод на примерах.
Содержание

ВВЕДЕНИЕ 3 1. Определение термина «Монте-Карло» 4 2. Сущность метода Монте-Карло 8 3. Значение, применение и алгоритм метода Монте-Карло 10 ЗАКЛЮЧЕНИЕ 17 СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 19
Список литературы

1. Голицына О. Л. Информационные системы / О. Л. Голицына, Н. В. Максимов, И. И. Попов. - М.: Форум, 2016. - 496 с. 2. Избачков Ю. Информационные системы / Ю. Избачков, В. Петров, А. Васильев, И. Телина. - М.: Питер, 2017. - 544 с 3. Информатика. Информационные системы. Информационные технологии. Тестирование. Подготовка к Интернет-экзамену / Под редакцией Г. Н. Хубаева. - М.: МарТ, Феникс, 2016. - 368 с. 4. Путькина Л. В. Интеллектуальные информационные системы / Л. В. Путькина, Т. Г. Пискунова. - М.: СПбГУП, 2018. - 228 с. 5. Федорова Г. Н. Информационные системы / Г. Н. Федорова. - М.: Академия, 2017. - 208 с. 6. Шафрин Ю. Информационные технологии. В 2 частях. Часть 2. Офисная технология и информационные системы / Ю. Шафрин. - М.: Бином. Лаборатория знаний, 2019. - 336 с
Отрывок из работы

Степень изученности. В разработке данной темы были использованы работы таких авторов как: Акопов Г. Л., Кусков В. В., Петренко А.В., Голицына О. Л., Егоров А. В., Федорова Г. Н., Шафрин Ю. и др. Целью данной работы является изучение метода Монте-Карло, исходя из поставленной цели, были определены следующие задачи: - Рассмотреть определение термина «Монте-Карло»; - Исследовать сущность метода Монте-Карло; - Выявить значение, применение и алгоритм метода Монте-Карло. Структура данной работы состоит из: введения, 3 глав, заключения и списка используемой литературы
Не смогли найти подходящую работу?
Вы можете заказать учебную работу от 100 рублей у наших авторов.
Оформите заказ и авторы начнут откликаться уже через 5 мин!
Служба поддержки сервиса
+7(499)346-70-08
Принимаем к оплате
Способы оплаты
© «Препод24»

Все права защищены

Разработка движка сайта

/slider/1.jpg /slider/2.jpg /slider/3.jpg /slider/4.jpg /slider/5.jpg