Введение 3
1. Метод Монте-Карло 4
2. Область применения метода Монте-Карло 8
Заключение 10
Список использованной литературы 11
Введение
При исследовании систем методом имитационного моделирования значительное количество операций расходуется на действия со случайными числами. Поэтому наличие простых и экономных способов формирования последовательности случайных чисел во многом определяет эффективность практического использования этого метода.
Основой для проведения машинных экспериментов с использованием имитационного моделирования является метод Монте-Карло. Исторически он возник из выборочного метода в статистке и называется также методом статистических испытаний. Датой рождения этого метода принято считать 1949 г., когда американские ученые Н. Метрополис и С. Улам опубликовали статью "Метод Монте-Карло". До появления ЭВМ он не мог получить широкого распространения, так как моделирование случайных величин вручную очень трудоемкий процесс.
Цель данной работы состоит в том чтобы рассмотреть сущность метода Монте-Карло, область применения, а также его достоинства и недостатки.
Литература
1. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика -М.: "Высшая школа", -2002, -480 с.
2. Ермаков С. М. Методы Монте-Карло и смежные вопросы. М.: Наука, 1999г.
3. Севастьянов Б. А. Курс теории вероятностей и математической статистики. - М.: Наука, 2001г.