高维数值积分的蒙特卡罗方法  

Monte Carlo Methods of high-dimensional Numerical Integration

作　　者：郑华盛[1] 胡结梅[1] 李曦[1] 曹修平[1] 

机构地区：[1]南昌航空大学数学与信息科学学院,江西南昌330063

出　　处：《南昌航空大学学报（自然科学版）》2009年第2期37-41,共5页Journal of Nanchang Hangkong University(Natural Sciences)

基　　金：江西省教育厅2008年度科技项目"Hamilton-Jacobi方程的高精度数值方法研究"(GJJ08224);南昌航空大学博士启动基金"流体力学高精度高效差分格式及算法研究"(EA200607031)

摘　　要：给出了对于任意概率密度函数产生随机数的一种方法,同时对随机数进行均匀性及独立性检验,将产生的随机数用于计算高维数值积分的蒙特卡罗平均值方法,得到了一种计算高维数值积分的改进平均值方法,并进行复化。最后,给出了几个数值算例以验证方法的有效性。In this paper, a way of producing random numbers with arbitrary distribution are present. These random numbers are verified by uniform and independence tests. And then, the resulting random numbers is used to Monte Carlo averaged -value method of computing high - dimensional numerical integration. We obtain a kind of rectifying averaged - value method of evaluating high - dimensional numerical integration. Moreover, its compounded -form is made. Finally, several numerical examples are given to show validities of these methods.

关 键 词：MONTE CARLO方法 高维数值积分 随机数 平均值法 

分 类 号：O241.4[理学—计算数学]