matlab蒙特卡洛仿真

时间: 2023-06-23 07:08:39 浏览: 80
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蒙特卡洛算法的仿真源代码 介绍了蒙特卡洛仿真的基本思想 并附带了一些matlab实例

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蒙特卡洛仿真是一种通过随机抽样来模拟实验结果的方法。在Matlab中,可以使用随机数生成函数来实现随机抽样,并使用循环语句来进行多次模拟实验。 下面是一个简单的Matlab蒙特卡洛仿真示例,用于计算 $\pi$ 的近似值: ```matlab n = 10000; % 实验次数 count = 0; % 计数器 for i = 1:n x = rand(); % 生成随机数 x y = rand(); % 生成随机数 y if x^2 + y^2 <= 1 % 判断是否在圆内 count = count + 1; end end pi_approx = 4 * count / n % 计算 pi 的近似值 ``` 在这个示例中,我们生成了 $n$ 个随机点,判断这些点是否在半径为 1 的圆内,然后计算落在圆内的点数占总点数的比例,乘以 4 就可以得到 $\pi$ 的近似值。 当 $n$ 越大时,计算得到的近似值越接近于真实值。同时,也可以通过多次运行模拟实验,取平均值来减小误差。
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【资源说明】 基于Matlab的蒙特卡洛仿真代码+项目说明(毕设).zip基于Matlab的蒙特卡洛仿真代码+项目说明(毕设).zip 写通信方面的论文时,其中会涉及到公式仿真,本代码是我在做毕业设计过程中用到的蒙特卡洛仿真代码。 由于代码中只涉及到公式的理论部分和公式最终表达式,不涉及到具体的推导细节,所以可以公开。 论文模型简介(System Model Brief Intro) 论文涉及的是物理层安全课题,将通信系统模拟为一个源节点、一个目的节点、一个窃听节点,假设由于距离的遥远,源节点不能直接跟目的节点进行通信,必须借助一个中间节点,类似于基站通信。这个课题模拟一个多中间节点的模型,将其中一个作为最优中继,其他的作为友好干扰辅助节点。 代码模块说明(Code Module) # fun1.m 函数体 方案:最优中继选择,其他的中间节点作为友好干扰辅助 实际值和理论值仿真 仿真内容:窃听概率(Intercept Probability) # fun2.m 函数体 方案:最优中继选择,其他的中间节点里面选择一个作为友好干扰辅助 实际值和理论值仿真 仿真内容:窃听概率(Intercept Probability) # fun3.m 函数体 方案:两种方案公式相同 实际值和理论值仿真 仿真内容:中断概率(Outage Probability) # Instantaneous_fun1.m 中间节点数分别为2、4、6时,调用fun1函数 # Instantaneous_fun2.m 中间节点数分别为2、4、6时,调用fun2函数 # Instantaneous_fun3.m 中间节点数分别为2、4、6时,调用fun3函数 # SRT_ORMJS.m 方案:最优中继选择,其他的中间节点作为友好干扰辅助 窃听概率和中断概率的性能折衷(Security-Reliability Tradeoff) # SRT_ORSJS.m 方案:最优中继选择,其他的中间节点里面选择一个作为友好干扰辅助 窃听概率和中断概率的性能折衷(Security-Reliability Tradeoff) 【备注】 1.项目代码均经过功能验证ok,确保稳定可靠运行。欢迎下载体验! 2.主要针对各个计算机相关专业,包括计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师、企业员工。 3.项目具有丰富的拓展空间,不仅可作为入门进阶,也可直接作为毕设、课程设计、大作业、初期项目立项演示等用途。 4.当然也鼓励大家基于此进行二次开发。在使用过程中,如有问题或建议,请及时沟通。 5.期待你能在项目中找到乐趣和灵感,也欢迎你的分享和反馈!
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