高能物理可观测量的计算公式: A=[+, 8K(s) (A,.) 在微扰计算和事例产生器过程中,在相空间中随机产生末态 出射粒子的四动量常常会出现困难。假定对于n粒子末态,它的 洛伦兹不变四动量记为P1Pn,对应的质量为mmn,则其洛仑 兹不变的相空间体积元表示为 d)=(2)no)(p) i=1=1(2元) 相空间体积元可按如下公式因子化

上海交通大学：《随机模拟方法与应用 Stochastic Simulation Methods and Its Applications》课程教学资源（学生作业）基于控制变量方法的蒙特卡洛方法探究及其在期权定价中的应用——王思远

5.1 中心点法 5.2 验算点法 5.3 蒙特卡洛（Monte Carlo）法

《随机模拟方法与应用 Stochastic Simulation Methods and Its Applications》教学资源（论文资料）43 基于蒙特卡洛-马尔科夫链（MCMC）的ARMA模型选择（吉林大学：赵昕东）

随机游走也是一种基于运用[0,1]区间的均匀分布随机数序 列来进行的计算。 醉汉行走问题 醉汉开始从一根电线杆的位量出发(其坐标为x=0,x坐标 向右为正,向左为负),假定醉汉的步长为1,他走的每一步的 取向是随机的,与前一步的方向无关如果醉汉在每个时间间 隔内向右行走的一步的几率为p,则向左走一步的几率为q=-po 我们记录醉汉向右走了n步,向左走了n步,即总共走了N=ng+n1 步

在核及粒子物理研究中,往往要做出微分截面或全截面的理论预言,并将其与实验结果进行对比。为此实验工作者需要知道, 理论上得到的截面值在多大精度范围内会被实验装置测量出来。 这就需要将理论上得到的精确微分截面表达式,在实验探测相空间内进行积分

大多数的伪随机数变量并不满足[0,1]区间的均匀分布, 而是具有各种不同形式的分布密度函数。 对一个具有分布密度函数f(x)的伪随机变量的抽样是通 过以下步骤来进行的:首先在[0,1]区间抽取均匀分布的伪随 机数列,然后再从这个伪随机数列中抽取一个简单子样,使这 个简单子样的分布满足分布密度函数f(x),并且各个伪随机数 相互独立

一、真随机数 真随机数数列是不可预计的,因而也不可能重复产生两个相同的真随机数数列。 真随机数只能用某些随机物理过程来产生。例如:放射性衰变、电子设备的热噪音、宇宙射线的触发时间等等

Chapter 1 预备知识 Chapter 2 随机过程的基本概念和基本类型 Chapter 3 泊松过程 Chapter 4 更新过程 Chapter 5 马氏链 Chapter 6 鞅 Chapter 7 布朗运动 Chapter 8 随机积分 Chapter 9 随机过程在金融中的应用 Chapter 10 随机过程在保险中的应用 10.1 基本概念 10.2 经典破产理论介绍 Chapter 11 MCMC 方法 11.1 计算积分的蒙特卡洛方法 11.2 MCMC 方法简介 11.3 Metropolis-Hastings 算法 11.4 Gibbs 抽样 11.5 贝叶斯 MCMC 估计方法

根据贝叶斯统计推断理论,提出了运用蒙特卡洛计算机模拟技术构造机械应力、强度功能参数下的可靠度最大熵先验分布的原理和方法.通过对圆柱形螺旋弹簧的可靠度计算实例分析,表明了这一方法具有机械工程实用价值,也为今后机械行业制定分布类型统一规范理论计算机械可靠度提供一种探索思路和理论方法