MATLAB蒙特卡罗概率系统模拟平台

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，利用蒙特卡罗方法模拟随机系统，支持自定义概率分布（如正态、均匀、泊松分布）及可调模拟次数（千次至百万次），适用于概率建模与统计分析的科研及工程场景。

详 情 说 明

基于蒙特卡罗方法的概率系统模拟与分析平台

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的蒙特卡罗模拟平台，专门用于对各种随机系统进行概率建模和统计分析。通过先进的随机数生成算法和并行计算技术，能够高效完成从千次到百万次级别的大规模模拟实验，为金融、工程、物理等领域的风险评估和决策分析提供可靠的数据支持。

功能特性

• 多分布支持：内置正态分布、均匀分布、泊松分布等多种常用概率分布，支持用户自定义分布参数
• 灵活配置：可调节模拟次数、收敛条件等关键参数，满足不同精度需求
• 多场景应用：适用于金融风险评估、工程可靠性分析、物理过程模拟等多种应用场景
• 动态可视化：实时展示模拟过程动态，提供概率密度分布图、收敛曲线等多种图形化输出
• 智能分析：自动生成包含均值、方差、置信区间等统计量的详细分析报告，评估结果可靠性

使用方法

基本配置

1. 设置模拟参数：包括模拟次数（建议10000次以上）、随机变量类型及相应参数
2. 定义目标函数：通过数学表达式或函数句柄指定待分析的随机系统模型
3. 配置收敛条件：设置最大迭代次数和误差容限阈值，确保模拟结果收敛

运行流程

• 启动主程序后，系统将根据配置参数自动执行蒙特卡罗模拟
• 实时显示模拟进度和初步统计结果
• 模拟完成后自动生成可视化图表和分析报告

结果解读

• 查看数值结果：重点关注概率估计值、统计特征量和收敛性数据
• 分析图形输出：通过分布图和收敛曲线判断模拟结果的稳定性和可靠性
• 参考优化建议：根据系统生成的参数优化建议调整后续实验设置

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox, Parallel Computing Toolbox
• 硬件配置：建议8GB以上内存，多核处理器以获得最佳性能
• 操作系统：Windows 10/11，Linux或macOS（64位系统）

文件说明

主程序文件实现了平台的核心控制逻辑，包括模拟参数解析与验证、随机数生成引擎初始化、并行计算任务分配、模拟过程监控与进度展示、结果数据的统计分析与可视化生成，以及最终报告的综合编译与输出。该文件协调各个功能模块有序工作，确保整个蒙特卡罗模拟流程的高效执行和结果的准确可靠。