系统仿真/蒙特卡罗仿真
系统仿真，简言之，就是进行模型试验，它是指通过系统模型的实验去研究一个已经存在的或正在设计中的系统的过程。要实现仿真，首先要寻找一个实际系统的“替身”，这个“替身”称为模型。仿真的核心是按研究的侧面或实际需要对系统进行简化提炼，以利于研究者抓住问题的本质或者主要矛盾。因此，仿真并不是简单的复现，而是有目的的简化系统，来更好的抓住问题的本质。系统仿真的目的是建立系统、过程、现象和环境的模型（物理系统、数学系统或其他逻辑模型），在一段时间内运行模型，极为有效而经济地应用于系统的测试、分析和人员训练。通过这个模型的运行，获得我们要研究的系统所必要的信息、参数、资料，从而为研制实际的系统提供科学依据，即用模型代替是进系统进行实验。通过相同条件下仿真结果和实际结果的比较，可以验证模型的有效性。在计算机出现以前，人们只采用物理仿真，那时的仿真技术附属在其他有关学科中。其特点是全部使用系统的子系统或部件，并加入人为的因素。它是以几何相似或物理相似为基础的仿真，这种模型与实际系统有相似的物理性质。随着计算机的发展，从20世纪70年***始，数字计算机仿真也迅速发展起来。数字计算机仿真的特点是精度高、重复性好、通用性强、价格便宜，目前已经发展了许多计算机仿真的方法、语言和程序包。蒙特卡罗仿真（Monte Carlo） 方法就是依托计算机发展出的一种仿真方法，目前在各个技术领域得到了广泛的应用。
蒙特卡罗（Monte Carlo） 仿真方法的概念/蒙特卡罗仿真
Monte Carlo 仿真方法是通过大量的计算机模拟来检验系统的动态特性并归纳出统计结果的一种随机分析方法，它包括的产生，Monte Carlo仿真设计以及结果解释等内容，其作用在于用数学方法模拟真实物理环境，并验证系统的可靠性与可行性。
蒙特卡罗（Monte Carlo） 仿真方法的基本思想/蒙特卡罗仿真
Monte Carlo仿真方法又称方法，它是一种采用统计抽样理论近似求解数学、物理及工学问题的方法。它解决问题的基本思想是，首先建立与描述该问题相似的概率模型，然后对模型进行随机模拟或统计抽样，在利用所得到的结果求出特征的统计估计值作为原问题的近似解，并对解的精度做出某些估计。Monte Carlo 仿真方法的主要理论依据是大数定理，其主要手段为随机变量的抽样分析。
蒙特卡罗（Monte Carlo） 仿真方法的特点/蒙特卡罗仿真
&&& 1Monte Carlo 仿真分析是通过大量而简单的实现的，故计算方法和程序内部都很简单?&2收敛的概率性和收敛速度与问题的维数无关?&3适应性强，受问题条件限制的影响较小?&4收敛速度较慢，不宜用来解决精度要求很高的实际问题。
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Matlab关于蒙特卡洛仿真资料---讲义和程序举例

哦，谢谢分享~
非常感谢~~~~~~~~

谢谢版主，我相信会对我有帮助的

平时只是用了这个方法，没有系统的研究其基本原理和方法，学习一下，感谢

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