- •1 Основні поняття теорії похибок
- •1.1 Поняття похибки
- •1.2 Дії над наближеними числами
- •1.3 Пряма та обернена задачі теорії похибок
- •1.3 Джерела похибок обчислень
- •2 Обчислення значень функцій
- •2.1 Обчислення значень полінома. Схема Горнера
- •2.2 Наближене знаходження сум числових рядів
- •2.3 Обчислення значень аналітичної функції
- •2.4 Обчислення значень показової функції
- •2.5 Обчислення значень логарифмічної функції
- •2.6 Обчислення значень тригонометричних функцій
- •3 Розв’язування систем лінійних алгебраїчних рівнянь (слар)
- •3.1 Концепція методів
- •3.2 Метод простої ітерації
- •3.3 Метод Гаусса-Зейделя
- •4 Розв’язування нелінійних алгебраїчних та трансцендентних рівнянь
- •1. Етап відділення кореня: на цьому етапі відділяється корінь, тобто знаходиться такий відрізок, усередині якого міститься точно один корінь і з цього відрізка береться початкове наближення кореня.
- •2. Етап уточнення кореня: на цьому етапі послідовно уточнюють корінь, тобто знаходять значення із заданою точністю .
- •4.1 Відділення коренів
- •4.2 Метод половинного поділу (метод дихотомії)
- •4.3 Метод хорд (спосіб пропорційних частин)
- •4.4 Метод Ньютона (метод дотичних)
- •4.5 Комбінований метод
- •4.6 Метод ітерації
- •4.7 Метод ітерації для системи двох рівнянь
- •5 Обробка емпіричних даних
- •5.1 Інтерполяція та екстраполяція
- •5.2 Концепція інтерполяції та екстраполяції
- •5.3 Лінійна і квадратична локальні інтерполяції
- •5.4 Глобальна інтерполяція. Многочлен Лагранжа
- •5.5 Глобальна інтерполяція. Многочлен Ньютона
- •5.6 Апроксимація
- •При цьому вимагається, щоб
- •Побудуємо емпіричний точковий графік.
- •Візуальний аналіз побудови дозволяє обрати на роль апроксимуючої функції квадратичну параболу
- •6 Наближене обчислення визначених інтегралів
- •6.1 Концепція чисельного інтегрування
- •6.2 Методи прямокутників та трапецій
- •6.3 Метод Симпсона
- •6.4 Метод Монте-Карло
6.4 Метод Монте-Карло
Розглянуті вище методи називаються детермінованими, тобто позбавленими елемента випадковості.
Розглянемо метод Монте-Карло обчислення визначених інтегралів – стохастичний метод, який має випадкову природу.
Методи Монте-Карло (ММК) – це чисельні методи рішення математичних задач за допомогою моделювання випадкових величин. Методи Монте-Карло дозволяють успішно вирішувати математичні задачі, обумовлені процесами ймовірності. Більш того, при вирішенні задач, не пов’язаних з якою-небудь ймовірністю, можна штучно придумати модель (і навіть не одну) ймовірності, що дозволяє вирішувати ці задачі.
Розглянемо процес обчислення визначеного інтеграла
При обчисленні цього інтеграла по формулі прямокутників інтервал розбивається на однакових інтервалів, в серединах яких обчислюються значення підінтегральної функції. Обчислюючи значення функції у випадкових вузлах, можна отримати більш точний результат:
,
де .
Тут – випадкове число, значення рівномірно розподіленої на інтервалі випадкової величини. Похибка обчислення інтеграла ММК значно більше, ніж у раніше розглянутих детермінованих методів.
Примітка. Значення рівномірно розподіленої на інтервалі випадкової величини можна отримати у MS Excel за допомогою функції «=слчис()»
Проте при обчисленні кратних інтегралів детермінованими методами оцінка похибки переростає в задачу значно складнішу, ніж обчислення інтеграла. В той же час похибка обчислення кратних інтегралів ММК слабо залежить від кратності і легко обчислюється у кожному конкретному випадку практично без додаткових витрат.
Приклад. Методом Монте-Карло обчислити визначений інтеграл:
.
Розв’язок
Маємо: Покладемо .
Проміжні розрахунки викладені у наступній таблиці.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
1,75978 |
0,044752 |
18 |
3,013099 |
0,339147 |
35 |
2,948981 |
0,665592 |
2 |
2,570243 |
0,317381 |
19 |
3,091528 |
-0,13238 |
36 |
1,569451 |
0,627561 |
3 |
1,57783 |
0,606812 |
20 |
1,679743 |
0,314619 |
37 |
2,926051 |
0,7598 |
4 |
3,185662 |
-0,66213 |
21 |
1,427757 |
0,89261 |
38 |
2,433466 |
-0,35361 |
5 |
3,092926 |
-0,14094 |
22 |
1,651851 |
0,401342 |
39 |
2,962526 |
0,603768 |
6 |
1,98422 |
-0,71424 |
23 |
3,046806 |
0,141277 |
40 |
1,533453 |
0,710434 |
7 |
2,984119 |
0,496715 |
24 |
3,137237 |
-0,40546 |
41 |
2,972563 |
0,555236 |
8 |
1,979487 |
-0,70098 |
25 |
1,579383 |
0,602908 |
42 |
2,545969 |
0,197464 |
9 |
3,990397 |
-0,21365 |
26 |
3,091248 |
-0,13066 |
43 |
2,166906 |
-0,99986 |
10 |
1,902056 |
-0,45843 |
27 |
3,289811 |
-0,98512 |
44 |
1,529511 |
0,71888 |
11 |
1,633964 |
0,454449 |
28 |
3,999448 |
-0,28367 |
45 |
1,259116 |
0,999894 |
12 |
1,788161 |
-0,0559 |
29 |
3,080821 |
-0,06663 |
46 |
2,613865 |
0,521925 |
13 |
1,301476 |
0,99244 |
30 |
3,373923 |
-0,92575 |
47 |
1,155509 |
0,972375 |
14 |
3,772689 |
0,995394 |
31 |
1,763322 |
0,032283 |
48 |
3,749268 |
0,996789 |
15 |
2,706746 |
0,864064 |
32 |
3,587042 |
0,295999 |
49 |
3,328066 |
-0,99677 |
16 |
1,428555 |
0,891581 |
33 |
2,774359 |
0,987714 |
50 |
2,095103 |
-0,94831 |
17 |
1,070715 |
0,9113 |
34 |
1,533394 |
0,71056 |
Сума |
10,44859 |
Обчислюємо визначений інтеграл:
.