matlab如何实现蒙特卡洛算法？

1. matlab如何实现蒙特卡洛算法？

1、首先我们启动matlab，新建一个函数文件。

2、在弹出的编辑窗口中输入如下代码。该代码的目的是创建蒙特卡洛主函数。

3、然后我们保存该函数文件。

4、再建立一个函数文件，输入代码如下。该代码的目的是构造积分函数，保存上面的积分函数文件。

5、在命令行窗口中直接调用该函数，如图所示为求得的结果。

6、绘制出积分区域即可。

2. matlab如何实现蒙特卡洛算法？

1、打开MATLAB软件，如图所示，输入一下指令。

2、它会提示你没有找到，这个帮助，接着，我们会看到一行蓝色的连接，如图中所示，我们点击进去。

3、接着就会跳出一个界面，如图所示，等待完成搜索，就可以看到MATLAB中所有与之相关的信息。

4、接着，我们可以单击右上方的“在命令框运行”。

5、接着，在命令窗口，会出现很多句英文的提示；然后会看到一个"***.m"；单击进去。
 
6、会出来一个脚本提示，如图所示；我们单击运行该脚本。

3. matlab如何实现蒙特卡洛算法

1、首先我们启动matlab，新建一个函数文件。

2、在弹出的编辑窗口中输入如下代码。该代码的目的是创建蒙特卡洛主函数。

3、然后我们保存该函数文件。

4、再建立一个函数文件，输入代码如下。该代码的目的是构造积分函数，保存上面的积分函数文件。

5、在命令行窗口中直接调用该函数，如图所示为求得的结果。

6、绘制出积分区域即可。

4. matlab程序问题。需要用到蒙特卡洛方法

你给出的解是正确的
首先假设有编号为1~16的16个球，其中 
编号1~8，8个球是红色，那么9~16，8个球是白色

n=1e6;                                     %游戏100万次
A=0;B=0;C=0;D=0;E=0;           %得奖统计清零
 
for i=1:n
    examp=randperm(16);        %随机打乱1~16，16个自然数
    num=sum(examp(1:8)<=8);   %examp(1:8)取出前8个，就是从16个球中随机抽8个
                                                 %sum(examp(1:8)<=8),就是统计编号小于8的球的数量
                                                  %也就是红球的个数
    if num==0||num==8                
        A=A+1;                            %如果8个都是红球，或者没有红球，A类统计加以
    elseif num==1||num==7
        B=B+1;                           %以下的判断依次类推
    elseif num==2||num==6
        C=C+1;
    elseif num==3||num==5
        D=D+1;
    else
        E=E+1;
    end
end                                  %100万次抽球后，A，B，C，D，E的次数都一一统计记录
t=10*A/n+1*B/n+0.5*C/n+0.2*D/n-3*E/n
%A/n就是得到A奖的概率，以此类推
%用每个将的奖金乘以奖的概率，再相加，得到了奖金的期望
%结果表明，按照概率统计，平局每局要亏掉差不多1块钱

5. 蒙特卡洛算法

蒙特·卡罗方法（Monte
Carlo
method），也称统计模拟方法，是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。是指使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法。与它对应的是确定性算法。蒙特·卡罗方法在金融工程学，宏观经济学，计算物理学（如粒子输运计算、量子热力学计算、空气动力学计算）等领域应用广泛。
分子模拟计算
使用蒙特·卡罗方法进行分子模拟计算是按照以下步骤进行的：1．
使用随机数发生器产生一个随机的分子构型。2．
对此分子构型的其中粒子坐标做无规则的改变，产生一个新的分子构型。3．
计算新的分子构型的能量。4．
比较新的分子构型于改变前的分子构型的能量变化，判断是否接受该构型。若新的分子构型能量低于原分子构型的能量，则接受新的构型，使用这个构型重复再做下一次迭代。
若新的分子构型能量高于原分子构型的能量，则计算玻尔兹曼因子，并产生一个随机数。若这个随机数大于所计算出的玻尔兹曼因子，则放弃这个构型，重新计算。
若这个随机数小于所计算出的玻尔兹曼因子，则接受这个构型，使用这个构型重复再做下一次迭代。5．
如此进行迭代计算，直至最后搜索出低于所给能量条件的分子构型结束。

6. matlab蒙特卡洛模拟程序是什么？

蒙特卡洛模拟法求解步骤　　应用此方法求解工程技术问题可以分为两类:确定性问题和随机性问题。解题步骤如下：
根据提出的问题构造一个简单、适用的概率模型或随机模型，使问题的解对应于该模型中随机变量的某些特征（如概率、均值和方差等），所构造的模型在主要特征参量方面要与实际问题或系统相一致
2 .根据模型中各个随机变量的分布，在计算机上产生随机数，实现一次模拟过程所需的足够数量的随机数。通常先产生均匀分布的随机数，然后生成服从某一分布的随机数，方可进行随机模拟试验。
3. 根据概率模型的特点和随机变量的分布特性，设计和选取合适的抽样方法，并对每个随机变量进行抽样（包括直接抽样、分层抽样、相关抽样、重要抽样等）。
4.按照所建立的模型进行仿真试验、计算，求出问题的随机解。
5. 统计分析模拟试验结果，给出问题的概率解以及解的精度估计。

7. 蒙特卡洛算法是什么？

蒙特卡洛算法一般指蒙特·卡罗方法，也称统计模拟方法，是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。是指使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法。
与它对应的是确定性算法。蒙特·卡罗方法在金融工程学，宏观经济学，计算物理学（如粒子输运计算、量子热力学计算、空气动力学计算）等领域应用广泛。

特点和应用：
通常蒙特·卡罗方法通过构造符合一定规则的随机数来解决数学上的各种问题。对于那些由于计算过于复杂而难以得到解析解或者根本没有解析解的问题，蒙特·卡罗方法是一种有效的求出数值解的方法。一般蒙特·卡罗方法在数学中最常见的应用就是蒙特·卡罗积分。
蒙特卡罗方法在金融工程学，宏观经济学，生物医学，计算物理学(如粒子输运计算、量子热力学计算、空气动力学计算、核工程)等领域应用广泛。

8. 一道Matlab题目，关于蒙特卡罗函数的，诚寻高手

需要蒙特卡洛方法？
高中的排列组合就可以了
在matlab函数里有一个nchoosek(n,k)就是在n中选择k个的可能性
16个选8的可能性有nchoosek(16,8)=12870种
A的可能性有nchoosek(8,8)*nchoosek(8,0)*2=2种可能，概率2/12870=0.0155%
B的可能性有nchoosek(8,7)*nchoosek(8,1)*2=128种可能，概率128/12870=0.99%
C的可能性有nchoosek(8,6)*nchoosek(8,2)*2=1568种可能，概率1568/12870=12.18%
D的可能性有nchoosek(8,5)*nchoosek(8,3)*2=6272种可能，概率6272/12870=48.73%
E的可能性有nchoosek(8,4)*nchoosek(8,4)=4900种可能，概率4900/12870=38.07%

这类游戏期望值为10*0.0155%+1*0.99%+0.5*12.18%+0.2*48.73%-3*38.07%=-0.9723
也就是说你如果你玩足够多次的话，平均每次回输0.9723元