蒙特卡罗模拟是一种用来研究模型如何响应随机产生的输入的技术。它通常包括三个步骤:
- 随机生成“N”输入(有时称为场景)。
- 对每个“N”输入运行模拟。仿真运行在被分析系统的计算机模型上。
- 汇总并评估模拟的输出。常用的测量方法包括产出的平均值、产出值的分布以及最小或最大产出值。
使用蒙特卡罗模拟分析的系统包括财务、物理和数学模型。由于模拟是相互独立的,蒙特卡罗模拟适合于并行计算技术,可以显著减少执行计算所需的时间。
MATLAB中的蒙特卡罗仿真
的MATLAB®语言提供了各种高级数学函数,您可以使用这些函数来为蒙特卡罗模拟构建模型并运行这些模拟。MATLAB用于财务建模、天气预报、运营分析和许多其他应用。
为了更好地控制输入生成,统计和机器学习工具箱™提供了各种各样的概率分布,可用于生成连续和离散输入。
在Simulink中的蒙特卡罗仿真万博1manbetx
您可以在中建模和模拟多域系统万博1manbetx®表示控制器、电机、增益和其他元件。这些复杂系统的设计和测试涉及多个步骤,包括识别哪些模型参数对需求和行为影响最大,记录和分析仿真数据,以及验证系统设计。
蒙特卡洛模拟允许您运行参数扫描、探索设计空间、测试多个场景,并使用这些模拟的结果通过统计分析来指导设计过程,从而帮助您对设计有信心。万博1manbetx仿真软件优化设计™提供交互式工具来执行此敏感性分析并影响您的Simulink模型设计。万博1manbetx
并行运行蒙特卡罗模拟
为了提高Monte Carlo模拟的性能,您可以使用并行计算工具箱™和MATLAB并行服务器™.