Метод Монте-Карло имитационного моделирования

     2)Разные результаты при одном и том же количестве случайных точек зависит от того, что точки все-таки случайные; 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

     Заключение

     Имитационное  моделирование по методу Монте-Карло (Monte-Carlo Simulation) позволяет построить математическую модель для проекта с неопределенными значениями параметров, и, зная вероятностные распределения параметров проекта, а также связь между изменениями параметров (корреляцию) получить распределение доходности проекта.

Изучение  метода Монте-Карло позволило мне:

•Освоить метод Монте-Карло имитационного моделирования.

Для достижения поставленной цели необходимо решить ряд задач:

ü Изучить техническую литературу по теме

ü Решила задачу «Нахождение числа Pi» методом Монте-Карло. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Используемая  литература:

1)Статья «Моделируя жизнь», автор Андрей Тепляков

2)N. Metropolis, S. Ulam The Monte Carlo Method, — J. Amer. statistical assoc. 1949 44 № 247 335—341 (Перевод)

3)Книга «Fundamentals of the Monte Carlo method for neutral and charged particle transport», автор Alex F Bielajew (на русском)

4)W. M. C. Foulkes, L. Mitas, R. J. Needs and G. Rajagopal Quantum Monte Carlo simulations of solids, — Reviews of Modern Physics 73 (2001) 33(перевод)

 5)Статья «Metopolis, Monte Carlo and the MANIAC»(Перевод)

6)Статья о Монте-Карло на www.riskglossary.com