Глава III. Имитационное моделирование физических процессов и явлений

Общая схема решения задач методом Монте-Карло при имитационном моделировании такова:

1) физическому явлению или описывающим его уравнениям сопоставляется аналогичный им (иногда совершенно непохожий) вероятностный процесс, который называется имитирующим или симулирующим. Создание вероятностной модели, применение метода Монте-Карло для «имитации» и его решение на ЭВМ для определения характеристик и параметров исследуемого реального явления называют имитационным моделированием;

2) искомым величинам реального явления или процесса сопоставляются математические ожидания случайных величин вероятностного процесса;

3) решения задачи в методе Монте-Карло ищутся в виде статистических сумм, в отличие от аналитических методов, где решение ищется в виде ряда по собственным функциям. Для этого на основе генератора случайных чисел или выбранного алгоритма получения псевдослучайных чисел производится розыгрыш реализаций случайных величин имитирующих процесс или явление. Решение ищется в виде средних значений, соответствующих математическим ожиданиям определяемой величины.