मोंटे कार्लो विश्लेषण

[eng_Semi]

हाय सब,

मुझे पता कैसे मोंटे कार्लो विश्लेषण काम करते हैं, वहाँ कोई दस्तावेज है जो इस विषय को उदाहरण देकर स्पष्ट करना चाहते है?

अग्रिम धन्यवाद

 

[nathanee]

तुम संदर्भ मैनुअल 13 अध्याय, सांख्यिकी विश्लेषण और अनुकूलन Hspice कर सकते हैं.
वहाँ मोंटे कार्लो सिमुलेशन के बारे में कुछ उदाहरण हैं.

बी.आर.,
-नाथन

 

[eng_Semi]

मैं यह कहां से मिला? सकता है?

 

[अहमद Ragab]

मैं गूगल पर यह पाया:
क्या मोंटे कार्लो अनुकरण है?

हम 'से अनुकरण क्या मतलब है? "जब हम अनुकरण शब्द इस्तेमाल करते हैं, हम किसी भी विश्लेषणात्मक पद्धति का उल्लेख मतलब था एक वास्तविक जीवन पद्धति की नकल है, खासकर जब अन्य गणितीय विश्लेषण भी जटिल हैं या बहुत मुश्किल से पुनरुत्पादन.बिना सिमुलेशन की सहायता, एक स्प्रेडशीट मॉडल केवल एक ही परिणाम प्रकट होगा, आमतौर पर सबसे अधिक होने की संभावना है या औसत परिदृश्य.
स्प्रेडशीट जोखिम विश्लेषण दोनों एक स्प्रेडशीट मॉडल और सिमुलेशन का उपयोग करता है स्वतः modeled प्रणाली के outputs पर अलग जानकारी के प्रभाव का विश्लेषण.स्प्रेडशीट अनुकार में से एक प्रकार मोंटे कार्लो सिमुलेशन, जिसमें बेतरतीब ढंग से खत्म हो अनिश्चित चर के लिए मूल्यों को उत्पन्न करता है और ऊपर के लिए एक मॉडल के अनुकरण है.कैसे मोंटे कार्लो सिमुलेशन का नाम मिला?मोंटे कार्लो सिमुलेशन मोंटे कार्लो, मोनाको, के नाम पर जहां प्राथमिक आकर्षण का मौका के खेल से युक्त केसिनो रहे हैं.
ऐसे रूले पहियों, पासा के रूप में मौका का खेल, और स्लॉट मशीन, प्रदर्शन यादृच्छिक व्यवहार.मौका के खेल में यादृच्छिक व्यवहार कैसे मोंटे कार्लो सिमुलेशन यादृच्छिक के लिए एक मॉडल के अनुकरण में चर मूल्यों चयन के समान है.
जब आप एक मर रोल, तुम्हें पता है कि या तो 1, 2, 3, 4, 5, या 6 ऊपर आ जाएगा, लेकिन तुम नहीं जानते जो किसी विशेष रोल के लिए.
यह चर कि मूल्यों की ज्ञात श्रृंखला है, लेकिन किसी विशेष समय या घटना के लिए एक अनिश्चित (मूल्य ब्याज दरों जैसे, स्टाफ की जरूरत है, शेयर भाव, सूची, प्रति मिनट फोन) के साथ एक ही है.क्या आप अपने स्प्रेडशीट में अनिश्चित चर साथ क्या किया?प्रत्येक अनिश्चित चर के लिए (एक संभव है कि मानों की एक श्रेणी है), तो आपको एक संभावना वितरण के साथ संभव मूल्यों को परिभाषित.
वितरण तुम चुनें के प्रकार चर कि आसपास की स्थिति पर आधारित है.
वितरण के प्रकार में शामिल हैं:, त्रिकोणीय वर्दी, सामान्य और Longomal वितरणएक एक्सेल स्प्रेडशीट के लिए समारोह का इस तरह जोड़ने के लिए, आप के लिए समीकरण यह है कि वितरण का प्रतिनिधित्व करता है पता है की आवश्यकता होगी.
क्रिस्टल बॉल के साथ, इन समीकरणों स्वतः ही आप के लिए गणना कर रहे हैं.
क्रिस्टल बॉल भी किसी भी ऐतिहासिक डेटा हो सकता है कि आप के लिए एक वितरण फिट कर सकते हैं.एक सिमुलेशन के दौरान क्या होता है?एक सिमुलेशन बार बार अनिश्चित चर के लिए संभावना वितरण से मूल्यों नमूना और सेल के लिए उन मूल्यों का उपयोग करके एक मॉडल के कई परिदृश्यों की गणना करता है.
अपने सिमुलेशन से मिलकर कर सकते हैं कई परीक्षण परिदृश्यों (या के रूप में) के रूप में आप सैकड़ों - चाहते हैं या फिर भी हजारों - बस कुछ ही सेकंड में.एक परीक्षण के दौरान, आपके सिम्युलेटर बेतरतीब ढंग से परिभाषित संभावनाओं से एक मूल्य का चयन (सीमा और वितरण का आकार एक अनिश्चित चर के लिए) और फिर स्प्रेडशीट recalculates.
आप भी इस Orcad में मोंटे कार्लो सिमुलेशन सहित सभी सिमुलेशन की तरह समझा दस्तावेज की जांच कर सकते हैं
http://myhome.spu.edu/donp/Tutorials/PSpiceTutorial.doc

सादर
Assalamou 3alaikom

 

[जेक]

आप इसे बाद में डाउनलोड कर सकते हैं

ftopic138072.html

 

[Manjunatha_hv]

मोंटे कार्लो / उपज विश्लेषण क्षमताओं को सर्किट प्रदर्शन पर सांख्यिकीय परिवर्तनों के प्रभाव का अध्ययन किया जा सकता है ... के घटक मूल्यों के सांख्यिकीय गुणों के किसी दिए गए विवरण के लिए एक सर्किट की उपज का विश्लेषण करते थे.

वहाँ दो कदम की जरूरत है कि एक सर्किट की उपज का विश्लेषण करने से पहले किया जाना है.पहले स्थापित है पैरामीटर मूल्य सांख्यिकीय गुणों.दूसरे को निर्धारित करती है कि एक सर्किट स्वीकार्य है गुजारें (इस्तेमाल किया लक्ष्यों के विनिर्देश है) या अस्वीकार्य (असफल) प्रदर्शन.
इस में मदद करता है विश्वसनीयता का मूल्यांकन और सर्किट के उत्पादन उपज में सुधार होगा.

मोंटे कार्लो विधि पर अधिक जानकारी
http://www.riskglossary.com/link/monte_carlo_method.htmमंजू --- ---