몬테 카를로 표본
• montecarlo(F, n, Rvals, [Limits], [dist]) - 행렬 Rvals에서 찾은 정보에서 임의로 생성된 변수에 대해 함수 F를 계산하여 생성되는 n 몬테 카를로 표본을 구합니다. 선택적 행렬 Limits를 사용하면 난수 변수를 잘라낼 경계를 정의할 수 있습니다. 벡터 dist로 따로 지정하지 않는 한 난수 변수를 생성할 때 정규 분포가 사용됩니다.
montecarlo에서 반환한 행렬에는 표본별로 한 행씩이 포함되는데, 첫 번째 열에는 난수 변수 집합이 생성되어 포함되며 마지막 열에는 함수 F로 계산된 표본 값이 포함됩니다.
난수 변수는 다음 수식을 사용하여 계산됩니다.
variable = mean + σ * r
mean 및 σ는 Rvals에서 정의되고, r은 정규 분포 또는 dist에서 정의된 분포로 생성되는 난수입니다. montecarlo 함수는 난수 변수 집합에서 F를 계산할 때 특이점이 발생한 경우 오류를 보고합니다.
인수
• F는 몬테 카를로 표본화 중에 난수를 사용하여 시뮬레이션되는 임의 개수 변수의 실수 값 함수입니다.
• n은 표본 수(정수)입니다.
• Rvals는 첫 번째 열에서 각 변수의 이름을 지정하고, 두 번째 열에서 변수의 명목 (평균) 값을 지정하며, 세 번째 열에서 변수의 표준 편차(σ)를 지정하는 문자열이 포함된 행렬입니다.
각 평균 및 표준 편차의 단위는 함수 F의 정의와 호환되어야 합니다. 예를 들어, F(x, y) := x + y이고 Rvals의 두 행이 서로 다른 차원을 갖는 경우 montecarlo 함수가 단위 오류를 반환합니다.
• Limits(선택 사항)는 Rvals와 길이가 같은 행렬로, 첫 번째 열과 두 번째 열에 하한값과 상한값이 들어 있으며 난수 변수가 하한값보다 작거나 상한값보다 큰 경우 잘라냅니다. 하한값이나 상한값이 정의되지 않은 경우 Limits의 빈 요소를 NaN으로 채워야 합니다. 하한값이나 상한값의 각 단위는 대응하는 난수 변수와 호환되어야 합니다.
• dist(선택 사항)는
Rvals와 길이가 같은 분포 함수의 벡터로, 각 난수 변수를 생성할 때 사용되는 통계적 분포를 지정합니다.
LogNormal, Normal, Uniform 또는
Weibull 함수를 사용할 수 있습니다. 또한 고유한 분포 함수를 정의할 수 있습니다. 기본적으로 모든 난수 변수를 생성하는 데 정규 분포가 사용됩니다.