隨機模擬方法數學

　　隨機模擬方法：

　　也稱為蒙特·卡羅方法。它的基本思想是：為了求解數學、物理、工程技術以及生產管理等方面的問題，首先建立一個機率模型或隨機過程，使它的引數等於問題的解；然後透過對模型或過程的觀察或抽樣試驗來計算所求引數的統計特徵，最後給出所求解的近似值。

　　蒙特卡洛模擬是一種透過設定隨機過程，反覆生成時間序列，計算引數估計量和統計量，進而研究其分佈特徵的方法。具體的，當系統中各個單元的可靠性特徵量已知，但系統的可靠性過於複雜，難以建立可靠性預計的精確數學模型或模型太複雜而不便應用時，可用隨機模擬法近似計算出系統可靠性的預計值；隨著模擬次數的增多，其預計精度也逐漸增高。由於涉及到時間序列的反覆生成，蒙特卡洛模擬法是以高容量和高速度的計算機為前提條件的，因此只是在近些年才得到廣泛推廣。

　　研究隨機過程的方法多種多樣，主要可以分為兩大類：一類是機率方法，其中用到軌道性質、停時和隨機微分方程等；另一類是分析的方法，其中用到測度論、微分方程、半群理論、函式堆和希爾伯特空間等。

　　實際研究中常常兩種方法並用。另外，組合方法和代數方法在某些特殊隨機過程的研究中也有一定作用。

　　1、根據加減乘除法各部分之間的關係解方程。

　　2、根據加法中各部分之間的關係解方程。

　　3、根據減法中各部分之間的關係解方程。

　　4、在減法中，被減速=差+減數。

　　5、根據乘法中各部分之間的關係解方程。

　　6、在乘法中，一個因數=積/另一個因數。

　　7、例如：列出方程，並求出方程的解。

　　8、根據除法中各部分之間的關係解方程。

　　9、解完方程後，需要透過檢驗，驗證求出的解是否成立。這就要先把所求出的未知數的值代入原方程，看方程左邊的得數和右邊的得數是否相等。若得數相等，所求的值就是原方程的解，若得數不相等，就不是原方程的解。