-
Статистические методы. Вычисление m-мерного интеграла по методу Монте-Карло. Условия, при которых возможен поиск решения. Зависимость абсолютной погрешности от количества испытаний
Типичное применение – интегрирование по методу Монте-Карло
где x(i) - РРСЧ ( a, b ).
Для вычисления интеграла от одной переменной существуют детерминированные методы (например, метод аппроксимации). Метод Монте-Карло эффективен для вычисления определенных интегралов для функции от многих переменных m.
-
Статистические методы. Вычисление m-мерного интеграла по методу Монте-Карло. Распараллеливание вычислений: инициализация, генерирование равномерно распределенных чисел, вычисления промежуточные и итоговые
При выполнении вычислений m-мерных интегралов на основе распределенной модели Монте-Карло с целью снижения ее сложностных оценок целесообразно:
• распараллелить процедуру генерирования m равномерно распределенных псевдослучайных чисел (РРПСЧ) ;
• представить генератор РРПСЧ и вычислитель на базе одного элемента распределенной вычислительной структуры;
• особое внимание уделить снижению сложностных оценок для реализации системы «генератор РРПСЧ -- вычислитель».