О книге
Предназначено для выполнения лабораторной работы, входящей в модуль 1 по курсу «Вычислительная физика».
Представлены методы численного интегрирования одномерных и многомерных интегралов с использованием случайных величин. Приведены способы понижения дисперсии, в том числе при вычислении интегралов с особенностями.
Для студентов четвертого курса бакалавриата, обучающихся по специальности 16.03.01 «Техническая физика».
Список литературы
- Владимирова Л.В., Овсянников Д.А., Рубцова И.Д. Методы Монте-Карло в прикладных задачах. СПб.: Изд-во ВВМ, 2015. 166 с.
- Ермаков С.М. Метод Монте-Карло и смежные вопросы. М.: Наука, 1975. 472 с.
- Ермаков С.М. Метод Монте-Карло в вычислительной математике. Вводный курс. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний; СПб.: Невский диалект, 2018. 192 с.
- Куркина Е.С., Макеев А.Г., Семендяева Н.Л. Стохастические процессы и нелинейная динамика. Моделирование методом Монте-Карло в задачах химической кинетики: учеб. пособие. М.: URSS; Ленанд, 2016. 196 с.
- Метод статистических испытаний (метод Монте-Карло): Справ. матем. б-ки / Н.П. Бусленко, Д.И. Голенко, И.М. Соболь и др. М.: Физматгиз, 1962. 332 с.
- Орлов А.И. Предельные теоремы и метод Монте-Карло. Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2016. Т. 82, № 7. С. 67–72.
- Пригарин С.М. Статистическое моделирование многомерных гауссовских распределений: учеб. пособие для вузов. М.: Юрайт, 2019. 82 с.
