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. 如何在MATLAB中用蒙特卡洛法解非线性规划问题

　　用蒙特卡洛法求解的基本思想
　　1
　　在估计的区域内随机取若干试验点。
　　2
　　然后从实验点中找出可行点。
　　3
　　再从可行点中选择最小点。
 
　　基本假设
　　1
　　试验点的第j个分量xj服从[aj ,bj]内的均匀分布．
 　　1

　　先产生一个随机数作为初始试验点,以后则将上一个试验点的第j个分量随机产生，其它分量不变而产生一新的试验点．这样，每产生一个新试验点只需一个新的随机数分量．当K>MAXK或P>MAXP时停止迭代．
　　2
　　符号说明：
　　P: 试验点总数；　　MAXP：最大试验点总数；
　　K: 可行点总数；　  MAXK：最大可行点数;
　　X*：迭代产生的最优点；　 Q：迭代产生的最小值f(X*)，其初始值为计算机所能表示的最大数．
 
　　MATLAB编程步骤：
　　1
　　确定求解的非线性规划问题 
　　2
　　依次编写三个m文件，首先编写目标函数的m文件 
　　3
　　然后编写约束条件的m文件 
 　　4

　　再依据蒙特卡洛法求解的基本思想编写主程序的m文件。先初始化，利用unifrnd函数产生服从均匀分布的随机数，作为试验点。
 　　5

　　然后调用目标函数和约束条件的m文件，找出最优解 
　　6
　　最后，显示找到的最优解 
　　7
　　保存编好的程序，

6. 如何在MATLAB中用蒙特卡洛法解非线性规划问题

　用蒙特卡洛法求解的基本思想
　　1
　　在估计的区域内随机取若干试验点。
　　2
　　然后从实验点中找出可行点。
　　3
　　再从可行点中选择最小点。
 
　　基本假设
　　1
　　试验点的第j个分量xj服从[aj ,bj]内的均匀分布．
 　　1

　　先产生一个随机数作为初始试验点,以后则将上一个试验点的第j个分量随机产生，其它分量不变而产生一新的试验点．这样，每产生一个新试验点只需一个新的随机数分量．当K>MAXK或P>MAXP时停止迭代．
　　2
　　符号说明：
　　P: 试验点总数；　　MAXP：最大试验点总数；
　　K: 可行点总数；　  MAXK：最大可行点数;
　　X*：迭代产生的最优点；　 Q：迭代产生的最小值f(X*)，其初始值为计算机所能表示的最大数．
 
　　MATLAB编程步骤：
　　1
　　确定求解的非线性规划问题 
　　2
　　依次编写三个m文件，首先编写目标函数的m文件 
　　3
　　然后编写约束条件的m文件 
 　　4

　　再依据蒙特卡洛法求解的基本思想编写主程序的m文件。先初始化，利用unifrnd函数产生服从均匀分布的随机数，作为试验点。
 　　5

　　然后调用目标函数和约束条件的m文件，找出最优解 
　　6
　　最后，显示找到的最优解 
　　7
　　保存编好的程序，

7. 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。