蒙特卡洛模拟是一种用于研究模型如何响应随机生成的输入的技术。它通常包括三个步骤:
- 随机生成“N”输入(有时称为场景)。
- 为每一个“N”输入运行一个模拟。在被分析系统的计算机模型上进行了仿真。
- 汇总和评估模拟的输出。常用的测量方法包括输出的平均值、输出值的分布以及输出值的最小值或最大值。
使用蒙特卡洛模拟分析的系统包括金融、物理和数学模型。由于仿真是相互独立的,蒙特卡洛仿真很适合并行计算技术,这可以显著减少执行计算所需的时间。
MATLAB中的蒙特卡洛仿真
的MATLAB®语言提供了各种高级数学函数,您可以使用这些函数为蒙特卡罗仿真构建模型并运行这些仿真。MATLAB用于金融建模、天气预报、业务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中的蒙特卡罗模拟万博1manbetx
中可以建模和模拟多域系统万博1manbetx®表示控制器、电机、增益和其他部件。这些复杂系统的设计和测试涉及多个步骤,包括确定哪些模型参数对需求和行为的影响最大,记录和分析仿真数据,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指导设计过程,从而帮助您对自己的设计获得信心。万博1manbetx仿真软件优化设计™提供交互工具来执行此敏感性分析并影响您的Simulink模型设计。万博1manbetx
并行运行蒙特卡洛模拟
为了提高蒙特卡洛模拟的性能,可以使用分布式计算在多个核上并行运行并行计算工具箱™和MATLAB分布式计算服务器™。