MATLAB蒙特卡罗模拟框架：可扩展数值计算系统

资 源 简 介

本项目提供了一个模块化的蒙特卡罗算法框架，支持积分计算、随机游走和概率分布采样等核心功能。用户可通过灵活组合模块或自定义扩展，快速构建面向特定领域的随机模拟解决方案。

详 情 说 明

基于蒙特卡罗方法的可扩展数值模拟系统

项目介绍

本项目实现了一个模块化、可扩展的蒙特卡罗算法框架，专门用于处理各类随机模拟问题。系统采用先进的随机数生成技术和向量化计算优化，提供了基础蒙特卡罗积分、随机游走模拟、概率分布采样等核心功能模块。用户可以通过灵活组合现有模块或编写自定义模块，快速构建针对特定领域（如金融风险评估、物理过程模拟等）的数值模拟解决方案。系统支持完整的参数化配置和丰富的可视化输出，为科研和工程应用提供可靠的随机模拟工具。

功能特性

• 模块化设计：核心算法独立封装，支持功能模块的灵活组合与扩展
• 多算法支持：集成蒙特卡罗积分、随机游走、概率分布采样等多种随机模拟方法
• 高性能计算：采用向量化计算优化，大幅提升大规模模拟的计算效率
• 参数化配置：支持通过配置文件灵活设置模拟参数和算法选项
• 丰富可视化：提供收敛性分析图表、过程动画演示等多种结果展示方式
• 详细报告：自动生成包含关键统计指标和误差分析的计算报告

使用方法

基本配置

1. 在配置文件中设置模拟参数（迭代次数N、随机变量维度d等）
2. 准备目标函数文件，定义被积函数或随机过程模型
3. 可选设置约束条件（积分区域限制、边界条件等）

运行模拟

系统支持两种运行模式：

• 标准模式：使用预设模块组合执行常见类型的蒙特卡罗模拟
• 自定义模式：用户自主选择和配置算法模块，构建个性化模拟流程

结果获取

模拟完成后，系统将输出：

• 数值估计结果及统计误差分析
• 收敛性验证图表
• 可选的过程动态演示动画
• 详细的计算分析报告

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11，Linux（Ubuntu 16.04+），macOS 10.14+
• 运行环境：Python 3.8+ 或 MATLAB R2020a+
• 内存要求：最低4GB，推荐8GB以上（针对大规模模拟）
• 存储空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度与管理功能，具体包括：参数配置文件的解析与验证、算法模块的动态加载与协调执行、模拟过程的进度监控与异常处理、计算结果的数据整理与统计分析，以及可视化输出和报告生成的统一管理。该文件作为整个系统的控制中枢，确保了各功能模块的有序运行和数据的正确流转。