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Rough Surfaces Monte Carlo Simulation: 粗糙表面的蒙特卡洛模拟

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简介：
本研究通过实施蒙特卡洛方法来分析粗糙表面上的物理现象，探讨了该技术在计算复杂系统中的应用与优势。 用于生成和分析一维及二维随机粗糙表面的图形用户界面（GUI）以及相关的函数库，包括一维和二维表面的生成与分析功能，并附有详细的使用说明文档。

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  • Rough Surfaces Monte Carlo Simulation: 粗糙表面的蒙特卡洛模拟
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    本研究通过实施蒙特卡洛方法来分析粗糙表面上的物理现象，探讨了该技术在计算复杂系统中的应用与优势。 用于生成和分析一维及二维随机粗糙表面的图形用户界面（GUI）以及相关的函数库，包括一维和二维表面的生成与分析功能，并附有详细的使用说明文档。
     
  • mcmc.rar_Monte Carlo模拟_matlab_蒙特卡洛法_蒙特卡洛matlab_蒙特卡洛方法
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    本资源包提供了使用MATLAB进行Monte Carlo（蒙特卡洛）模拟的工具和代码，涵盖多种统计分析与随机建模的应用实例。适合学习和研究蒙特卡洛方法。 蒙特卡洛方法的MATLAB m文件是否有用？请检查一下。
     
  • 蒙特卡洛路径追踪（Monte Carlo Path Tracing）
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    蒙特卡洛路径追踪是一种基于物理的渲染技术，通过模拟光线在场景中的随机路径来计算像素颜色，广泛应用于计算机图形学和影视特效中。 Monte Carlo Path Tracing（蒙特卡洛光线追踪）依赖库包括freeglut 3.0、Eigen 3.3.4、Lua 5.3、Sol 2.19以及stb中的stb_image_write.h，以下是各平台的运行指南。 **Windows** - 使用Visual Studio 2015 x64编译。依赖库已经配置好，可以直接编译。 - 可以通过双击脚本run_xxx.bat来运行可执行程序。 - 运行参数可通过工程->属性->配置属性->调试，在右侧命令参数“处设置；第一个参数即为lua脚本段落件。 **Linux** - 使用Ubuntu 16.04和GCC (>= 5)。需要安装的额外依赖可以通过以下命令进行： ``` sudo apt install libreadline-dev freeglut3-dev ``` 运行步骤（以scene01为例）: ```bash cd path/to/this/project mkdir build && cd build cmake .. make -j4 # 使用多线程编译加速构建过程，根据实际情况调整-j参数值。 ./bin/exe_name arg1 arg2 ... # 运行可执行文件，并传递相应的命令行参数（如lua脚本路径等）。 ```
     
  • 蒙特卡洛模拟示例代码——基于MATLAB的Monte Carlo演示
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    本项目提供了一系列使用MATLAB编写的蒙特卡洛模拟示例代码，旨在展示如何通过随机抽样进行数值计算和概率分析。 蒙特卡洛方法又称为统计模拟法或统计试验法，是一种以概率现象为研究对象的数值模拟技术。这种方法通过随机抽样来解决各种复杂问题，并能够提供解决问题的概率性近似解。它在许多领域中都有广泛应用，如金融、物理和工程等，尤其适用于那些难以用传统数学方法求解的问题。
     
  • 一维粗糙度的蒙特卡罗模拟
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    本研究采用蒙特卡罗方法对一维表面粗糙度进行数值模拟，旨在探索不同参数下材料表面特性变化规律及其统计学特征。 一维蒙特卡罗方法的MATLAB仿真程序可以用于模拟各种随机过程，并进行统计分析。这种方法通过大量的随机抽样来估计数学函数或物理现象的结果，在不确定性量化、风险评估等领域有着广泛的应用价值。编写此类程序时，需要首先定义问题域和概率分布模型，然后使用伪随机数生成器在该模型下抽取样本点，最后计算这些样本的平均值或其他统计量以逼近真实解。 实现一维蒙特卡罗仿真通常包括以下步骤： 1. 设定实验参数如迭代次数； 2. 定义目标函数或积分区间； 3. 使用MATLAB内置随机数发生器生成均匀分布或者其它类型的随机变量序列； 4. 计算每个样本点的目标值并汇总统计结果。 这样的程序设计灵活，适用于解决复杂的数学问题和工程挑战。
     
  • 蒙特卡洛模拟
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    蒙特卡洛模拟是一种利用随机数和概率统计理论来解决复杂问题的方法，在金融、物理等领域有广泛应用。 本程序能够方便地实现对激光多次散射的仿真计算。
     
  • 基于蒙特卡洛模拟的欧洲式看涨期权基本定价模型：Monte Carlo 方法
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    本文采用蒙特卡洛模拟方法构建了欧洲式看涨期权的基本定价模型，通过随机抽样和统计分析来估算期权价值。 这是一个基本的蒙特卡洛欧洲期权定价模型，使用C#语言编写，并配备了Windows窗体界面（WinForms）。该应用程序主要由三部分组成：模拟器、查看以及演示者。 1. 模拟器是为整个应用设计的核心模型，在后续内容中会详细描述。 2. 查看指的是应用的用户图形接口。这是基于Form类派生的一种形式，负责管理基本输入验证，并展示图表给使用者。 3. 演示者作为模拟器和视图之间的桥梁，主要功能包括将视图中的事件绑定到Simulator的方法上以及在模拟完成后生成两个图表的数据序列。 Simulator类位于MonteCarlo.Model命名空间中。该类的主要任务是创建所需数量的SimulatedPrice路径实例，并采用并行方式运行以生成现货价格曲线。SimulatedPrice类包含多个静态变量，这些变量反映了模型初始状态的各项参数——如现货价格和行使价、mu和sigma值以及用于离散化方案类型的类型选择等。
     
  • 蒙特卡洛模拟.rar
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    《蒙特卡洛模拟》是一套利用随机数和统计学方法进行预测与风险评估的强大工具包。它通过大量的计算机实验，为复杂系统的建模提供解决方案，在金融、物理及工程等领域应用广泛。 这段文字描述的内容包括8个包含蒙特卡洛方法的PPT讲义和1个介绍文档，并结合了相关代码。
     
  • daodan.rar_道丹导弹_蒙特卡洛模拟_蒙特卡洛打靶_蒙特卡洛测试
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    本资源包探讨了利用蒙特卡洛方法对道丹导弹进行性能评估的技术细节，包括蒙特卡洛模拟和打靶实验的应用，以及如何通过该技术优化导弹设计与测试过程。 基于C++的运用蒙特卡洛法进行导弹打靶试验仿真的代码可以用于模拟各种复杂条件下的导弹打击效果，通过大量的随机抽样来评估不同参数组合对命中率的影响。这种方法特别适用于难以用解析方法精确建模的情况，能够提供更加直观和实用的结果分析。