什么是蒙特卡洛模拟?

蒙特卡罗模拟是一种用来研究模型如何响应随机产生的输入的技术。它通常包括三个步骤:

1. 随机生成“N”输入(有时称为场景)。
2. 对每个“N”输入运行模拟。仿真运行在被分析系统的计算机模型上。
3. 汇总并评估模拟的输出。常用的测量方法包括产出的平均值、产出值的分布以及最小或最大产出值。

使用蒙特卡罗模拟分析的系统包括财务、物理和数学模型。由于模拟是相互独立的，蒙特卡罗模拟适合于并行计算技术，可以显著减少执行计算所需的时间。

MATLAB中的蒙特卡罗仿真

的MATLAB^®语言提供了各种高级数学函数，您可以使用这些函数来为蒙特卡罗模拟构建模型并运行这些模拟。MATLAB用于财务建模、天气预报、运营分析和许多其他应用。

在金融建模中，蒙特卡罗模拟提供价格、利率和经济预测;风险管理；和压力测试。金融工具箱™提供了建立和评估随机模型的随机微分方程工具。风险管理工具箱™便于信贷模拟，包括关联模型的应用。

为了更好地控制输入生成，统计和机器学习工具箱™提供了各种各样的概率分布，可用于生成连续和离散输入。

在Simulink中的蒙特卡罗仿真金宝app

您可以在中建模和模拟多域系统金宝app^®表示控制器、电机、增益和其他元件。这些复杂系统的设计和测试涉及多个步骤，包括识别哪些模型参数对需求和行为影响最大，记录和分析仿真数据，以及验证系统设计。

蒙特卡洛模拟允许您运行参数扫描、探索设计空间、测试多个场景，并使用这些模拟的结果通过统计分析来指导设计过程，从而帮助您对设计有信心。金宝app仿真软件优化设计™提供交互式工具来执行此敏感性分析并影响您的Simulink模型设计。金宝app

并行运行蒙特卡罗模拟

为了提高Monte Carlo模拟的性能，您可以使用并行计算工具箱™和MATLAB并行服务器™．