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在Simulink中进行蒙特卡罗模拟:挑选模块来调整参数 - MATLAB开发

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简介:
本项目介绍如何在MATLAB Simulink环境中执行蒙特卡罗仿真,通过选择和配置特定模块来自动化地改变模型参数,以评估系统性能的统计特性。 该应用程序允许用户以图形方式选择模块(如增益和子系统)来设计 Monte Carlo 仿真,并且可以决定为仿真绘制哪些信号。尽管当前版本是基于 Simulink 示例模型 F14 设计的,但其核心功能几乎适用于任何模型。这旨在展示在 Simulink 中实现蒙特卡罗模拟的可能性。需要统计工具箱来生成随机变化。 请留下您的评论和建议更新及新功能的想法。有关更多使用 Simulink 进行 Monte Carlo 方法的信息,请访问 MathWorks 官方网站的相应页面。

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客服
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  • Simulink - MATLAB
    优质
    本项目介绍如何在MATLAB Simulink环境中执行蒙特卡罗仿真,通过选择和配置特定模块来自动化地改变模型参数,以评估系统性能的统计特性。 该应用程序允许用户以图形方式选择模块(如增益和子系统)来设计 Monte Carlo 仿真,并且可以决定为仿真绘制哪些信号。尽管当前版本是基于 Simulink 示例模型 F14 设计的,但其核心功能几乎适用于任何模型。这旨在展示在 Simulink 中实现蒙特卡罗模拟的可能性。需要统计工具箱来生成随机变化。 请留下您的评论和建议更新及新功能的想法。有关更多使用 Simulink 进行 Monte Carlo 方法的信息,请访问 MathWorks 官方网站的相应页面。
  • Matlab-Heston型的
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    本项目使用MATLAB实现Heston模型的蒙特卡罗模拟,用于金融衍生品价格预测。通过随机过程仿真,探讨股票期权定价中的波动率效应。 使用蒙特卡罗方法在MATLAB中进行Heston模型的模拟。
  • MATLAB
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    本教程介绍如何在MATLAB中利用蒙特卡罗方法进行随机模拟,涵盖基本概念、代码实现及应用案例,适合初学者和进阶用户。 蒙特卡洛模拟是一种利用随机过程反复生成时间序列的方法,通过计算参数估计量和统计量来研究其分布特征。当系统各个单元的可靠性已知但系统的整体可靠性难以精确建模或模型过于复杂时,可以使用这种方法近似计算出系统的可靠性的预计值。随着模拟次数的增加,预测精度也会逐渐提高。由于蒙特卡洛方法需要反复生成时间序列,因此它依赖于高性能计算机的支持,并且只有在最近几年才得到了广泛的应用。
  • CRYSTAL BALL
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    《CRYSTAL BALL中的蒙特卡罗模拟》一文介绍了如何利用该软件进行高效的蒙特卡罗仿真分析,帮助用户做出更加准确的风险预测与决策。 首先构建一个概率模型或随机过程,并将其参数设置为问题的解;然后通过观察该模型或对其进行抽样试验来计算所求随机参数的统计特征;最后给出所需的近似值,而解的精度可以通过估计值的标准误差来衡量。
  • MATLAB源程序
    优质
    本作品提供了一系列基于MATLAB编写的蒙特卡罗方法源代码,旨在解决概率统计、金融工程及科学计算等领域的问题。通过随机抽样进行数值实验和仿真分析。 蒙特卡罗法模拟的MATLAB源程序可以用于描述该方法的基本原理。这里提供一个简易版本的源程序作为示例。
  • MATLAB源代码.rar
    优质
    该资源为《MATLAB中的蒙特卡罗模拟源代码.rar》,包含了多种基于MATLAB实现的蒙特卡罗模拟程序,适用于学习和科研使用。 简易源程序用于描述蒙特卡罗法的基本原理。
  • MATLAB源程序
    优质
    本简介提供了一个在MATLAB环境下实现的蒙特卡罗方法源代码示例。该程序通过随机抽样来解决复杂问题,适用于初学者理解和高级用户优化其算法研究。 蒙特卡罗法模拟的MATLAB源程序可以用来描述该方法的基本原理。这里提供一个简易版本的源程序作为示例。
  • SPARTA: 源直接(DSMC)
    优质
    Sparta是一款开源的DSMC仿真软件,用于模拟稀薄气体动力学行为。它支持多种碰撞模型和算法优化,适用于研究与工程应用。 SPARTA 是一种并行的 DSMC 代码,用于在二维或三维空间中模拟低密度气体。粒子通过覆盖整个模拟框的分层笛卡尔网格进行平移。该网格将粒子按单元格进行分类以执行碰撞和化学反应操作。可以嵌入具有三角化表面的物理对象,从而创建切割和分裂的网格单元。
  • 使用 @RISK 的风险分析
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    本简介介绍如何运用@RISK软件执行风险评估与决策支持,通过实施蒙特卡罗模拟技术来量化不确定性并预测可能的结果。 解压码是543321。
  • 利用MATLAB实验
    优质
    本项目旨在通过MATLAB软件平台开展蒙特卡洛模拟实验,探索随机数生成、概率分布及复杂系统建模技术,以提升数值计算与仿真分析能力。 使用MATLAB进行蒙特卡洛实验的源代码示例是基于已有的基金部分均值和标准差数据实施的。此实验还涉及对各个基金结果进行MATLAB作图对比。