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: ★使用随机数发生器产生一个随机的分子构型。
★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。 ★计算新的分子构型的能量。
★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,则计算玻尔兹曼常数,同时产生一个随机数。 ★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。 ★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。
当所要求解的问题是某种事件出现的概率,或者是某个随机变量的期望值时,它们可以通过某种“试验”的方法,得到这种事件出现的频率,或者这个随机变数的平均值,并用它们作为问题的解。这就是蒙特卡罗方法的基本思想。蒙特卡罗方法通过抓住事物运动的几何数量和几何特征,利用数学方法来加以模拟,即进行一种数字模拟实验。它是以一个概率模型为基础,按照这个模型所描绘的过程,通过模拟实验的结果,作为问题的近似解。可以把蒙特卡罗解题归结为三个主要步骤:构造或描述概率过程;实现从已知概率分布抽样;建立各种估计量。
蒙特卡罗法也称统计模拟法、统计试验法。
是把概率现象作为研究对象的数值模拟方法。是按抽样调查法求取统计值来推定未知特性量的计算方法。
蒙特卡罗是摩纳哥的著名赌城,该法为表明其随机抽样的本质而命名。故适用于对离散系统进行计算仿真试验。
在计算仿真中,通过构造一个和系统性能相近似的概率模型,并在数字计算机上进行随机试验,可以模拟系统的随机特性蒙特卡洛法(又称统计试验法)是描述装备运用过程中各种随机现象的基本方法,而且它特别适用于一些解析法难以求解甚至不可能求解的问题,因而在装备效能评估中具有重要地位。用蒙特卡洛法来描述装备运用过程是1950年美国人约翰逊首先提出的。
这种方法能充分体现随机因素对装备运用过程的影响和作用。更确切地反映运用活动的动态过程。
在装备效能评估中,常用蒙特卡洛法来确定含有随机因素的效率指标,如发现概率、命中概率、平均毁伤目标数等;模拟随机服务系统中的随机现象并计算其数字特征;对一些复杂的装备运用行动,通过合理的分解,将其简化成一系列前后相连的事件,再对每一事件用随机抽样方法进行模拟,最后达到模拟装备运用活动或运用过程的目的。[2]基本思路蒙特卡洛法的基本思想是:为了求解问题,首先建立一个概率模型或随机过程,使它的参数或数字特征等于问题的解:然后通过对模型或过程的观察或抽样试验来计算这些参数或数字特征,最后给出所求解的近似值。
解的精确度用估计值的标准误差来表示。蒙特卡洛法的主要理论基础是概率统计理论,主要手段是随机抽样、统计试验。
用蒙特卡洛法求解实际问题的基本步骤为:(1)根据实际问题的特点.构造简单而又便于实现的概率统计模型.使所求的解恰好是所求问题的概率分布或数学期望;(2)给出模型中各种不同分布随机变量的抽样方法;(3)统计处理模拟结果,给出问题解的统计估计值和精度估计值。[2]优缺点蒙特卡罗法的最大优点是:1.方法的误差与问题的维数无关。
2.对于具有统计性质问题可以直接进行解决。3.对于连续性的问题不必进行离散化处理蒙特卡罗法的缺点则是:1.对于确定性问题需要转化成随机性问题。
2.误差是概率误差。3.通常需要较多的计算步数N.蒙特卡罗法作为一种计算方法,是由美国数学家乌拉姆(Ulam , S. M.)与美籍匈牙利数学家冯·诺伊曼(von Neumann,J.)在20世纪40年代中叶,为研制核武器的需要而首先提出来的.实际上,该方法的基本思想早就被统计学家所采用了.例如,早在17世纪,人们就知道了依频数决定概率的方法。
步骤蒙特卡洛法是一种用来模拟随机现象的数学方法,这种方法在作战模拟中能直接反映作战过程中的随机性。在作战模拟中能用解析法解决的问题虽然越来越多,但有些情况下却只能采用蒙特卡洛法。
使用蒙特卡洛法的基本步骤如下:(1)根据作战过程的特点构造模拟模型;(2)确定所需要的各项基础数据;(3)使用可提高模拟精度和收敛速度的方法;(4)估计模拟次数;(5)编制程序并在计算机上运行;(6)统计处理数据,给出问题的模拟结果及其精度估计。在蒙特卡洛法中,对同一个问题或现象可采用多种不同的模拟方法,它们有好有差,精度有高有低,计算量有大有小,收敛速度有快有慢,在方法的选择上有一定的技巧。
[3]应用举例在我方某前沿防守地域,敌人以1个炮兵排(含两门火炮)为单位对我方进行干扰和破坏。为躲避我方打击,敌方对其指挥所进行了伪装并经常变换射击地点。
经过长期观察发现,我方指挥所对敌方目标的指示有50%是准确的,而我方火力单位在指示正确时,有1/3的射击效果能毁伤敌人1门火炮,有1/6的射击效果能全部消灭敌人。解:希望能用某种方法把我方将要对敌人实施的20次打击结果显示出来,确定有效射击的比率及毁伤敌方火炮的平均值。
这是一个概率问题,可以通过理论计算得到相应的概率和期望值。但这样只能给出作战行动的最终静态结果,而显示不出作战行动的动态过程。
为了显示我方20次射击的过程,必须用某种方式模拟出以下两件事:一是观察所对目标的指示正确或不正确;二是当指示正确时,我方火力单位的射击结果。对第一件事进行模拟试验时有两种结果,每一种结果出现的概率都是1/2。
因此,可用投掷1枚硬币的方式予以确定。当硬币出现正面时为指示正确,反之为不正确。
对第二件事进行模拟试验时有3种结果,毁伤1门火炮的可能为1/3,毁伤2门火炮的可能为1/6,没能毁伤敌火炮的可能为1/2。这时,可用投掷骰子的办法来确定,如果出现的是1、2、3三个点则认为没能击中敌人,如果出现的是4、5点则认为毁伤敌1门火炮,如果出现6点则认为毁伤敌2门火炮。
通过上面的方式,就可把我方20次射击的过程动态地显现出来。
蒙特卡罗方法又称统计模拟法、随机抽样技术,是一种随机模拟方法,以概率和统计理论方法为基础的一种计算方法,是使用随机数(或更常见的伪随机数)来解决很多计算问题的方法。将所求解的问题同一定的概率模型相联系,用电子计算机实现统计模拟或抽样,以获得问题的近似解。为象征性地表明这一方法的概率统计特征,故借用赌城蒙特卡罗命名。
蒙特卡罗方法于20世纪40年代美国在第二次世界大战中研制原子弹的“曼哈顿计划”计划的成员S.M.乌拉姆和J.冯·诺伊曼首先提出。数学家冯·诺伊曼用驰名世界的赌城—摩纳哥的Monte Carlo—来命名这种方法,为它蒙上了一层神秘色彩。在这之前,蒙特卡罗方法就已经存在。1777年,法国数学家布丰(Georges Louis Leclere de Buffon,1707—1788)提出用投针实验的方法求圆周率π。这被认为是蒙特卡罗方法的起源。
调查法是科学研究中最常用的方法之一。
它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法。调查方法是科学研究中常用的基本研究方法,它综合运用历史法、观察法等方法以及谈话、问卷、个案研究、测验等科学方式,对教育现象进行有计划的、周密的和系统的了解,并对调查搜集到的大量资料进行分析、综合、比较、归纳,从而为人们提供规律性的知识。
调查法中最常用的是问卷调查法,它是以书面提出问题的方式搜集资料的一种研究方法,即调查者就调查项目编制成表式,分发或邮寄给有关人员,请示填写答案,然后回收整理、统计和研究。观察法 观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表,用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象,从而获得资料的一种方法。
科学的观察具有目的性和计划性、系统性和可重复性。在科学实验和调查研究中,观察法具有如下几个方面的作用:①扩大人们的感性认识。
②启发人们的思维。③导致新的发现。
实验法 实验法是通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果联系的一种科研方法。其主要特点是:第一、主动变革性。
观察与调查都是在不干预研究对象的前提下去认识研究对象,发现其中的问题。而实验却要求主动操纵实验条件,人为地改变对象的存在方式、变化过程,使它服从于科学认识的需要。
第二、控制性。科学实验要求根据研究的需要,借助各种方法技术,减少或消除各种可能影响科学的无关因素的干扰,在简化、纯化的状态下认识研究对象。
第三,因果性。实验以发现、确认事物之间的因果联系的有效工具和必要途径。
文献研究法 文献研究法是根据一定的研究目的或课题,通过调查文献来获得资料,从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。文献研究法被子广泛用于各种学科研究中。
其作用有:①能了解有关问题的历史和现状,帮助确定研究课题。②能形成关于研究对象的一般印象,有助于观察和访问。
③能得到现实资料的比较资料。④有助于了解事物的全貌。
实证研究法 实证研究法是科学实践研究的一种特殊形式。其依据现有的科学理论和实践的需要,提出设计,利用科学仪器和设备,在自然条件下,通过有目的有步骤地操纵,根据观察、记录、测定与此相伴随的现象的变化来确定条件与现象之间的因果关系的活动。
主要目的在于说明各种自变量与某一个因变量的关系。定量分析法 在科学研究中,通过定量分析法可以使人们对研究对象的认识进一步精确化,以便更加科学地揭示规律,把握本质,理清关系,预测事物的发展趋势。
定性分析法 定性分析法就是对研究对象进行“质”的方面的分析。具体地说是运用归纳和演绎、分析与综合以及抽象与概括等方法,对获得的各种材料进行思维加工,从而能去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里,达到认识事物本质、揭示内在规律。
跨学科研究法 运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行综合研究的方法,也称“交叉研究法”。科学发展运动的规律表明,科学在高度分化中又高度综合,形成一个统一的整体。
据有关专家统计,现在世界上有2000多种学科,而学科分化的趋势还在加剧,但同时各学科间的联系愈来愈紧密,在语言、方法和某些概念方面,有日益统一化的趋势。个案研究法 个案研究法是认定研究对象中的某一特定对象,加以调查分析,弄清其特点及其形成过程的一种研究方法。
个案研究有三种基本类型:(1)个人调查,即对组织中的某一个人进行调查研究;(2)团体调查,即对某个组织或团体进行调查研究;(3)问题调查,即对某个现象或问题进行调查研究。功能分析法 功能分析法是社会科学用来分析社会现象的一种方法,是社会调查常用的分析方法之一。
它通过说明社会现象怎样满足一个社会系统的需要(即具有怎样的功能)来解释社会现象。数量研究法 数量研究法也称“统计分析法”和“定量分析法”,指通过对研究对象的规模、速度、范围、程度等数量关系的分析研究,认识和揭示事物间的相互关系、变化规律和发展趋势,借以达到对事物的正确解释和预测的一种研究方法。
模拟法(模型方法) 模拟法是先依照原型的主要特征,创设一个相似的模型,然后通过模型来间接研究原型的一种形容方法。根据模型和原型之间的相似关系,模拟法可分为物理模拟和数学模拟两种。
探索性研究法 探索性研究法是高层次的科学研究活动。它是用已知的信息,探索、创造新知识,产生出新颖而独特的成果或产品。
信息研究方法 信息研究方法是利用信息来研究系统功能的一种科学研究方法。美国数学、通讯工程师、生理学家维纳认为,客观世界有一种普遍的联系,即信息联系。
当前,正处在“信息革命”的新时代,有大量的信息资源,可以开发利用。信息方法就是根据信息论、系统论、控制论的原理,通过对信息的收集、传递、加工和整理获得知识,并应用于实践,以实现新的目标。
信息方法是一种新的科研方法,它以信息来研究系统功能,揭示事物的更深一层次的规律,帮助人们提高和掌握运用规律的能力。经验总结法 经验总结法是通过对。
蒙特卡罗模拟是一种随机模拟方法。以概率和统计理论方法为基础的一种计算方法。将所求解的问题同一定的概率模型相联系,用电子计算机实现统计模拟或抽样,以获得问题的近似解。为象征性地表明这一方法的概率统计特征,故借用赌城蒙特卡罗命名。又称统计模拟法、随机抽样技术。由S.M.乌拉姆和J.冯·诺伊曼在20世纪40年代为研制核武器而首先提出 。在这之前,蒙特卡罗方法就已经存在。1777年,法国Buffon提出用投针实验的方法求圆周率∏。这被认为是蒙特卡罗方法的起源。
蒙特卡洛方法(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。它是以概率统计理论为基础, 依据大数定律( 样本均值代替总体均值) , 利用电子计算机数字模拟技术,解决一些很难直接用数学运算求解或用其他方法不能解决的复杂问题的一种近似计算法。蒙特卡洛方法在金融工程学,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。
其基本原理如下:由概率定义知,某事件的概率可以用大量试验中该事件发生的频率来估算,当样本容量足够大时,可以认为该事件的发生频率即为其概率。因此,可以先对影响其可靠度的随机变量进行大量的随机抽样,然后把这些抽样值一组一组地代入功能函数式,确定结构是否失效,最后从中求得结构的失效概率。蒙特卡洛法正是基于此思路进行分析的。
设有统计独立的随机变量Xi(i=1,2,3,„,k),其对应的概率密度函数分别为fx1,fx2,„,fxk,功能函数式为Z=g(x1,x2,„,xk)。首先根据各随机变量的相应分布,产生N组随机数x1,x2,„,xk值,计算功能函数值Zi=g(x1,x2,„,xk)(i=1,2,„,N),若其中有L组随机数对应的功能函数值Zi≤0,则当N∞时,根据伯努利大数定理及正态随机变量的特性有:结构失效概率,可靠指标。
蒙特卡罗模拟法即通过随机的方法产生一个市场变化序列,然后通过这一市场变化序列模拟资产组合风险因素的收益分布,最后求出组合的VaR值。
蒙特卡罗模拟法与历史模拟法的主要区别在于前者采用随机的方法获取市场变化序列,而不是通过复制历史的方法获得,即将历史模拟法计算过程中的第一步改成通过随机的方法获得一个市场变化序列。市场变化序列既可以通过历史数据模拟产生,也可以通过假定参数的方法模拟产生。
由于该方法的计算过程比较复杂,因此应用上没有前面两种方法广泛。
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