Ионизирующее излучение, его взаимодействие с веществом / ЧМТПИ_лек_3_180919pub
.pdfЛекция 3
Оценка параметров случайной величины Вычисление определенных интегралов
Общая схема применения ММК для задач переноса излучения
материалы С15-103,-161,-162 2019 без права распространения
Учебные
Учебные материалы С15-103,-161,-162 2019 без права распространения
Оценка параметров случайной величины
По конечной выборке |
|
, |
, … |
Оценка |
|
1 |
2 |
|
|
|
|
|
|
1 |
|
|
• |
Оценка |
|
Выборочное среднее случайной величины |
|
|
= |
|
|
|
|
|
|
|
• |
Случайная величина |
|||||||
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
=1 |
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Закон больших чисел: Если |
при → ∞ |
→ |
|
|
|
|
∆ : − > ∆ → 0
2 |
Панин М.П. Метод Монте-Карло. Лекция 3, 2019 |
|
Учебные материалы С15-103,-161,-162 2019 без права распространения
Оценка математического ожидания
Центральная предельная теорема: Если M и D
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
2 |
|
||
lim |
|
− |
< |
|
= |
|
|
− |
|
|
= Φ |
||
|
|
|
|
|
|
||||||||
→∞ |
|
|
|
|
|
|
0 |
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
∆ |
= |
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Доверительный интервал
Сумма большого количества независимых одинаково распределенных* случайных величин всегда распределена по нормальному закону
*для любого закона распределения
=1 −
0.50.383
1.00.683
1.50.866
2.00.955
3.00.997
4.00.9999
|
|
|
|
1 |
|
|
|
|
1 |
|
|
|
|
|
|||
Дисперсия |
: |
|
= ( |
) |
= |
|
= |
|
|
||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Среднеквадратическое отклонение (СКО) для |
|
: |
|
|
|
= |
|
|
|
|
|
||||||
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
- доверительный интервал в ед. СКО |
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3 |
Панин М.П. Метод Монте-Карло. Лекция 3, 2019 |
|
Оценка дисперсии
Учебные материалы С15-103,-161,-162 2019 без права распространения
Оценка дисперсии D |
|
|
= 2 − 2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Выборочная дисперсия случайной величины: |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||
Смещенная оценка |
|
|
= |
|
1 |
|
|
|
|
2 |
− |
1 |
|
|
|
2 |
|
|
|
|
= 0 |
|
|
|
= |
− 1 |
D |
||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
=1 |
|
|
|
|
=1 |
|
|
|
|
|
1 |
2 |
|
|
|
|
|
|
||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
Несмещенная оценка |
|
|
= |
|
|
|
|
|
|
|
|
2 − |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
− 1 |
|
|
|
|
|
|
|
( − 1) |
=1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
=1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Выборочная дисперсия выборочного среднего случайной величины: |
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||
= |
|
= |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
− |
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
= |
|
|
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||
|
|
|
|
|
( − 1) |
|
|
|
|
|
( − 1) |
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
=1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
=1 |
|
|
|
|
|
|
|
|||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||||
|
Предъявляемый результат вычислений |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||
|
|
|
= ± |
|
|
|
|
|
|
= ± / |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
= |
|
|
|
|
|
= 0,68 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Обычно: |
|
||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
хороший результат |
|
|||||||
|
|
|
|
|
= 2 |
|
|
|
= 0,95 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
≤ 5% |
|
|||||
|
|
|
|
|
|
= 3 |
|
|
|
|
= 0,997 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
4 |
Панин М.П. Метод Монте-Карло. Лекция 3, 2019 |
|
Учебные материалы С15-103,-161,-162 2019 без права распространения
Вычисление определенных интегралов методом МК
|
|
|
|
|
|
|
|
= |
|
= |
|
( ) |
|
|
|
|
= |
||||||
|
|
|
|
||||
: |
- неотрицательна и нормирована |
|
и |
= |
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
= |
|
= |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Алгоритм
( )
|
= |
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
= |
1 |
|
||
|
|
|
||||||
|
|
|||||||
|
|
|
|
( −1) |
||||
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
1 |
|
|
|
|
|
|
|
2 |
( −1) |
|
=1 |
||||
|
|
|
|
→
2 − =1
2
|
= |
|
|
|
|
|
= ± ( = )
Погрешность
ММК |
~ −1/2 |
Числен. схемы |
~ −1/ |
размерность
5 |
Панин М.П. Метод Монте-Карло. Лекция 3, 2019 |
|
Учебные материалы С15-103,-161,-162 2019 без права распространения
Критерий эффективности алгоритма
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
= |
|
1 |
|
1 ( ) |
|
|
|
|
|
|
|
1 |
|
1 |
|
|||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
= |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
? |
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
= |
|
2 |
|
2 ( ) |
|
|
|
|
|
|
|
2 |
2 |
|
|||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Критерий: |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
= |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
∆ , |
|
|
|||||
суммарное процессорное время |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||
lim |
|
− |
|
< |
|
|
|
|
|
|
= |
|
|
|
|
|
− |
|
|
|
|
= Φ |
= 1 − |
||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||
→∞ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Критерий качества |
|||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
= |
|
|
1 |
= |
1 1 |
|
|
|
||||||||||
|
= |
= |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
|||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||
|
|
|
|
|
|
∆ |
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
2 2 |
|
= |
||||||||||
′ |
= |
|
1 |
= |
|
|
2 |
|
|
|
= |
|
2 |
= |
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
||||||||
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Минимальное N: установление постоянной величины FOM’
6 |
Панин М.П. Метод Монте-Карло. Лекция 3, 2019 |
|
Повышение эффективности путем уменьшения дисперсии
Учебные материалы С15-103,-161,-162 2019 без права распространения
7 |
Панин М.П. Метод Монте-Карло. Лекция 3, 2019 |
|
Учебные материалы С15-103,-161,-162 2019 без права распространения
|
Выделение главной части |
||||
|
|
|
Возможно аналитическое интегрирование |
||
= |
( ) |
||||
по существенной части функции |
|||||
|
|
|
|||
( ): |
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
~ |
− близки |
− 2( ) < |
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
= |
( ) вычислим аналитически |
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
= |
|
− |
2( ) − − 2 < |
a |
b |
8 |
Панин М.П. Метод Монте-Карло. Лекция 3, 2019 |
Учебные материалы С15-103,-161,-162 2019 без права распространения
Сокращение порядка интегрирования
|
|
|
|
|
|
= |
1, 2 |
|||
= |
() |
Возможно аналитическое интегрирование |
||||||||
по части переменных |
|
|
= 1 × 2 |
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
||||
= |
1 |
|
1, 2 |
(1, 2) 2 |
|
|
||||
|
|
|
|
|
||||||
|
1 |
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1(1) = |
|
(1, 2) 2 |
- частичная плотность вероятности на 1 |
|
|||||
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
( ) = |
2 |
1, 2 ( 1, 2) 2 |
= |
1(1) 1(1) 1 |
|
||||
|
|
|
|
|
||||||
|
1 |
1 |
|
1( 1) |
|
|
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
Выборочное среднее значений функции 1(1) |
на наборе случайных точек 1 |
1 <> 0 ?
9 |
Панин М.П. Метод Монте-Карло. Лекция 3, 2019 |
Сокращение порядка интегрирования (2)
2
|
( |
) |
( ) 2 |
= |
|
|
, |
1/2 |
( |
, |
) 1/2 ( |
, |
) |
|
( ) |
||
1 |
1 |
1 |
1 |
|
|
1 |
2 |
|
1 |
2 |
|
1 |
2 |
|
2 |
1 |
1 |
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
(Неравенство Коши-Буняковского) |
|
≤ |
2 |
1, 2 |
(1, 2) 2 × |
(1, 2) 2 |
|||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
2 |
|
Учебные материалы С15-103,-161,-162 2019 без права распространения
12(1) 1(1) ≤ 2 1, 2 (1, 2) 2
2
|
2( |
) |
( |
) ≤ |
|
2 |
|
, |
( |
, |
) |
|
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
|
|
1 |
2 |
1 |
2 |
2 |
1 |
1 |
|
|
|
|
1 |
2 |
|
|
|
|
|
|
≤
10 |
Панин М.П. Метод Монте-Карло. Лекция 3, 2019 |