В Mathcad применяются алгоритмы генерации последовательностей абсолютно случайных чисел:
Для генерации M-компонентного вектора независимых псевдослучайных чисел в системе Mathcad имеется ряд встроенных функций:
Если использовать все время одно и то же начальное значение генератора псевдослучайных чисел, то, открывая всякий раз новый документ со встроенной функцией получения тех или иных псевдослучайных чисел, будем получать разные их последовательности:
Если узловых точек достаточно много, особая разница в регрессионных моделях отсутствует:
Зависимость между данными всегда носит линейный характер:
Любую задачу из области техники или математики легко переложить на язык ЭВМ:
Метод Монте-Карло эффективен при решении тех задач, в которых нужен результат с большой точностью:
Метод наименьших квадратов позволяет найти точную зависимость между переменными по экспериментальным данным:
Методы регрессионного анализа позволяют строить модели, описывающие взаимосвязь между наборами данных:
Методы регрессионного анализа совпадают с методами интерполяции:
На практике для вычисления площади плоской фигуры метод Монте-Карло используют часто:
Первоначально метод Монте-Карло использовался главным образом для решения задач нейтронной физики:
Первые отечественные работы по методу Монте-Карло появились в 1944 году:
При математико-статистическом описании неровностей профиля поверхности при производственной обработке важную роль играет понятие средней линии случайного профиля:
С помощью метода Монте-Карло можно проводить количественные оценки интегралов: